Optimisation pour l'ordonnancement et le spatial

L’optimisation de processus complexes fait l’objet d’études en Recherche Opérationnelle et Optimisation Mathématique. Mes travaux en optimisation se sont concentrés sur deux types d’application : les problèmes d’ordonnancement et les problèmes issus du spatial. Parmi les problèmes d’ordonnancement, les problèmes cycliques correspondent à ceux pour lesquelles les tâches se répètent périodiquement. Ces problèmes ont été étudiés dans la littérature mais la plupart des travaux considèrent des paramètres déterministes. Pourtant, des incertitudes, comme la durée d’execution des tâches, peuvent survenir. Mes travaux sur l’ordonnancement cyclique visent à considérer ces incertitudes sous la forme d’un problème d'optimisation robuste bi-niveau. Une méthode de résolution basée sur une décomposition de Benders pour la version flexible du problème d'ordonnancement cyclique constitue une autre contribution dans ce domaine. Concernant les problématiques du spatial, les technologies modernes posent de nouveaux problèmes d’optimisation que nous tentons de résoudre tels que l’optimisation du placement de faisceau d’un satellite de télécommunication. Pour résoudre ce problème, nous proposons un encadrement paramétrable de la norme euclidienne dans le plan

SIS 2017. Statistics and Data Science: new challenges, new generations

The 2017 SIS Conference aims to highlight the crucial role of the Statistics in Data Science. In this new domain of ‘meaning’ extracted from the data, the increasing amount of produced and available data in databases, nowadays, has brought new challenges. That involves different fields of statistics, machine learning, information and computer science, optimization, pattern recognition. These afford together a considerable contribute in the analysis of ‘Big data’, open data, relational and complex data, structured and no-structured. The interest is to collect the contributes which provide from the different domains of Statistics, in the high dimensional data quality validation, sampling extraction, dimensional reduction, pattern selection, data modelling, testing hypotheses and confirming conclusions drawn from the data