Pourquoi l’incertitude est devenue un facteur clé à maîtriser ?
Une complexité croissante : aléas, crises, chaînes logistiques tendues
L’instabilité de la demande, des prix et du climat complexifie la planification
au quotidien. La production, la logistique et les approvisionnements subissent
des risques accrus, amplifiés par l’interdépendance des chaînes mondiales.
Concrètement, une météo défavorable, un retard fournisseur ou une panne machine
suffisent à provoquer un effet domino coûteux sur l’ensemble du système.
L’illusion du contrôle total : les limites de l’optimisation classique
Les modèles classiques supposent souvent un monde « parfait » : prévisions justes,
machines disponibles, livraisons ponctuelles. Optimiser ce scénario unique crée
une stratégie fragile, trop optimiste, qui s’effondre au premier aléa.
L’enjeu n’est pas seulement d’optimiser un plan idéal, mais
d’anticiper les écarts et de maintenir la performance en environnement perturbé.
L’optimisation robuste : poser un cadre pour décider dans l’incertain
« L’optimisation robuste cherche la meilleure décision qui reste faisable et performante face à toutes les incertitudes futures, quels que soient les scénarios possibles. »
PIERRE GIRARDEAU - PHD
Une approche pragmatique : mieux se préparer
L’optimisation robuste vise une décision faisable et performante pour tous les futurs plausibles. Elle ne cherche pas le pari gagnant d’un seul scénario, mais une stratégie résiliente conçue pour rester performante face aux imprévus. Vous décidez aujourd’hui avec les informations imparfaites du moment, tout en sécurisant les résultats de demain.
Quels types d’incertitudes inclure pour anticiper les risques ?
Les incertitudes peuvent être continues (température, vent, volume de ventes) ou discrètes (scénarios définis). Elles s’appuient sur des historiques, des retours métier et des scénarios critiques identifiés. Les applications couvrent notamment la supply chain, la maintenance et la production, où des aléas locaux peuvent déclencher des effets systémiques sur la performance globale.
Comment anticiper ? Moyenne des cas ou scénario le plus risqué
L’optimisation stochastique cherche la meilleure performance moyenne sur plusieurs futurs plausibles. L’optimisation robuste, dite « worst-case », vise au contraire à limiter les pertes maximales lorsque le pire survient. Le bon choix dépend du niveau de risque acceptable. Les secteurs sensibles comme l’énergie, l’industrie ou la sécurité privilégient souvent la réduction de l’exposition au pire, quitte à sacrifier une part d’efficacité moyenne.
Gagner en résilience sans sacrifier la performance
Trouver le bon équilibre entre efficacité et sécurité
Être robuste a un prix. C’est le prix de l’assurance. On accepte une légère perte de performance lorsque tout va bien, pour éviter des pertes majeures en cas de crise. Le « prix de la robustesse » correspond à l’écart entre le coût optimal dans un monde parfait et le coût dans un monde incertain. Il doit rester inférieur au coût attendu en cas d’incidents.
Solution robuste vs solution conservatrice : prévoir l’imprévu sans tomber dans l’excès de prudence
Une solution robuste n’est pas une surprotection coûteuse. Elle préserve des marges de manœuvre là où c’est réellement utile, et non partout. À l’inverse, une solution conservatrice élargit excessivement l’ensemble des risques couverts et fige le système. L’objectif est d’éviter la rigidité tout en conservant une capacité d’absorption face aux aléas réellement impactants.
Cas d’usage : comment la RO s’applique concrètement en fonction du secteur d’activité ?
Industrie et production : des plannings adaptatifs face aux aléas
Prendre en compte l’incertitude sur les durées de tâches et les pannes permet de placer des marges dynamiques aux bons endroits. On évite ainsi l’effet domino d’un retard local qui déstructure toute la chaîne. Les gains sont tangibles : moins de coûts de rattrapage, moins d’heures supplémentaires, davantage de continuité et une promesse client mieux tenue.
Énergie : anticiper la variabilité des renouvelables
Lorsque le vent faiblit, les centrales de pointe coûtent cher à lancer. Des stratégies robustes permettent de déclencher plus tôt des moyens moins coûteux, maintenus à bas régime. On réduit la facture tout en assurant l’équilibre du réseau. Cette anticipation encadre les baisses de production éolienne et limite l’exposition aux pics de prix de dernière minute.
Logistique et stock : naviguer dans l’incertitude de la demande
Les niveaux de stock s’ajustent en fonction de l’incertitude de la demande. La décision arbitre entre rupture, surstock et coût d’opportunité. En intégrant plusieurs scénarios de ventes et de délais fournisseurs, on obtient des politiques de réapprovisionnement plus stables, qui lissent les variations et limitent l’immobilisation de stock sans pénaliser le service.
Machine learning & RO : une combinaison gagnante pour l’avenir
Machine learning pour mieux comprendre l’incertitude
Le machine learning apprend à partir des données récentes pour actualiser en continu la représentation des risques : distributions de demande, profils météo ou fiabilité des machines. Cette mise à jour régulière reflète la réalité opérationnelle et évite les modèles figés qui dérivent avec le temps.
La RO pour structurer la prise de décision
Le machine learning ne remplace pas l’optimisation, il l’alimente. La recherche opérationnelle constitue le moteur de décision qui transforme des scénarios incertains en choix concrets : quoi produire, quand lancer, combien stocker ou quel mix énergétique activer.
Le machine learning aide d’abord à imaginer des futurs plausibles en générant des scénarios. L’optimisation, via la RO, compare ensuite ces scénarios et propose la décision la plus sûre et la plus rentable. L’ensemble relie les données aux résultats économiques, avec des règles de sécurité claires pour éviter les mauvaises surprises.
Implémenter une stratégie robuste : par où commencer ?
Maturité : avez-vous déjà automatisé vos décisions ?
La première marche est l’optimisation classique de vos décisions récurrentes (planning, transport, stocks). Elle offre déjà un ROI mesurable sans modéliser l’incertitude. Si la majorité des décisions sont encore manuelles, commencez par là : standardiser les données, formaliser les objectifs, paramétrer un solveur et sécuriser des gains immédiats.
Cibler les incertitudes critiques
Cartographiez les points de douleur afin d’identifier les axes métiers à optimiser : approvisionnement, production, délais, qualité, énergie. Chiffrez ensuite l’impact économique potentiel : retards, pénalités, pertes de marge, non-qualité ou coût d’opportunité.
Concentrez-vous sur quelques risques majeurs, là où la robustesse peut réellement changer l’ordre de grandeur des résultats. Inutile de tout modéliser : ciblez les 20 % d’aléas qui provoquent 80 % des impacts.
Prototyper, tester, affiner
Construisez quelques scénarios représentatifs, puis comparez la solution nominale et la solution robuste. Mesurez la perte de performance lorsque tout va bien et le niveau de protection en cas d’aléa. Ajustez le « prix de la robustesse » selon la couverture souhaitée.
Démarrez sur un périmètre restreint et complexifiez progressivement au rythme des bénéfices constatés. Visez de bonnes performances moyennes tout en plafonnant le pire. L’essentiel est d’expliciter ce que vous protégez et pourquoi, afin d’arbitrer de manière lucide.
Vous pouvez ensuite industrialiser la démarche en automatisant la construction des scénarios à l’aide de simulations ou de modèles prédictifs. Le tout doit s’appuyer sur des recalculs réguliers, des revues de performance et des mises à jour saisonnières.
À retenir : la recherche opérationnelle est indispensable pour faire face à l’incertitude
L’optimisation, et plus encore lorsqu’elle est robuste, constitue une brique stratégique pour l’entreprise. Elle structure la prise de décision lorsque l’avenir s’écarte du plan initial, réduit les pertes extrêmes et stabilise la performance.
Elle permet de sécuriser la compétitivité même en contexte chaotique. Les marges ciblées absorbent les chocs et évitent les emballements coûteux. La promesse client devient plus fiable, y compris sous fortes contraintes.
Les dirigeants doivent s’en emparer dès que les enjeux s’y prêtent : démarrer simplement, concentrer les efforts sur les risques majeurs, mesurer le prix de la robustesse et industrialiser ce qui crée réellement de la valeur. Le duo machine learning et recherche opérationnelle transforme alors l’incertitude en avantage durable.
Vous cherchez un partenaire de confiance ? Contactez notre équipe d’experts pour plus d’informations .
FAQ
Les questions que se posent les décideurs pour faire face à l'incertitude
Combien coûte une démarche d’optimisation robuste et en combien de temps voit-on le ROI ?
Le coût dépend du périmètre, de la qualité des données et de l’existant décisionnel. En ciblant trois à cinq risques majeurs, les premiers prototypes produisent des résultats en quelques cycles de planification. Le ROI se matérialise par la baisse des coûts en cas de crise et la réduction des pénalités.
Faut-il des données parfaites pour démarrer ?
Non. Il faut des données suffisantes et traçables, ainsi qu’une expertise métier pour combler les angles morts. Le machine learning peut enrichir progressivement les scénarios. L’essentiel est d’expliciter ce que l’on couvre et de mettre à jour le modèle à mesure que la qualité des données progresse.
Quels outils et compétences sont nécessaires ?
Un solveur d’optimisation, un data scientist ou ingénieur en recherche opérationnelle et un référent métier suffisent pour démarrer. Les solveurs libres, comme OR-Tools avec CBC ou SCIP, permettent de prototyper rapidement. L’essentiel reste la modélisation correcte des contraintes et des scénarios réellement impactants.
Sur quels processus commencer pour maximiser l’impact ?
Là où les aléas coûtent cher et sont fréquents : approvisionnements critiques, goulots de production, niveaux de service contractuels, mix énergétique et transport sous contrainte. Une preuve de valeur locale bien cadrée accélère l’adhésion et prépare l’industrialisation.
Pierre Girardeau - Directeur Data Science chez Cross Data
Ingénieur Docteur en Mathématiques, il suit et encadre les équipes techniques.
Son job est de s’assurer que le projet se déroule correctement et que les objectifs sont atteints.