L’objectif principal de ce travail est de proposer une approche interdisciplinaire appliqu´ee `a la r´esolution des probl`emes d’ordonnancement des transports. Nous nous int´eressons plus parti- culi`erement `a la conception d’une architecture g´en´erique ainsi qu’aux outils d’interaction homme- machine n´ecessaires pour un syst`eme d’aide `a la d´ecision pour r´esoudre les probl`emes de tourn´ees de v´ehicules. Nous proposons une articulation entre des m´ethodes de recherche op´erationnelle (la programmation par contraintes et des algorithmes d´edi´es pour les probl`emes de tourn´ees de v´ehicules) et une analyse du domaine de travail.
Nous avons constat´e tout au long de ce chapitre certains manques dans les approches clas- siques de conception de syst`emes, notamment pour les syst`emes d’aide `a la d´ecision pour les probl`emes de tourn´ees de v´ehicules. Dans la plupart de ces syst`emes, le probl`eme est abord´e dans sa globalit´e de mani`ere automatique et permettent peu de coop´eration entre l’homme et la machine. Par exemple, nous avons relev´e des SAD o`u une unique solution est propos´ee `a l’op´erateur. J¨ungen and Kowalczyk (1995) notent cependant qu’une bonne performance d’une solution n’implique pas une acceptation irr´efl´echie de la part de l’op´erateur, particuli`erement `a cause de l’existence de certaines d´ecisions qui s’opposent directement au point de vue de l’hu-
main. D’un autre cˆot´e, une solution qui viole certaines contraintes du mod`ele initial peut ˆetre parfois jug´ee comme bonne.
Dans les SAD actuels, la consid´eration des facteurs humains est tr`es majoritairement ab- sente des phases de mod´elisation et de r´esolution des probl`emes. Il s’agit notamment du rˆole du planificateur ou superviseur de tourn´ees qui peut contribuer `a l’´elaboration de la tourn´ee, si tant est qu’on lui laisse la possibilit´e d’agir sur les contraintes du probl`eme trait´e. En effet, il peut disposer de connaissances ou d’heuristiques pour anticiper les al´eas tels que les commandes urgentes, les pannes de v´ehicules, les embouteillages sur certaines routes, le remplacement de chauffeurs, etc. (voir Cegarra (2008) pour une discussion sur la contribution de l’humain pour des d´ecisions d’ordonnancement). Il est donc important de permettre `a l’humain d’agir sur les contraintes pour qu’il puisse contribuer `a la robustesse de la solution produite par l’outil.
La deuxi`eme des limitations que nous avons remarqu´ee est li´ee au fait que les mod`eles sur lesquels s’effectuent la r´esolution sont imperm´eables aux changements rapides de situations. En effet, la dynamique dans ce domaine est tr`es forte et, dans certains cas extrˆemes, les contraintes peuvent avoir ´et´e modifi´ees avant mˆeme la fin de la phase de mod´elisation. D’apr`es nous, le syst`eme d’aide `a la d´ecision doit permettre une modification compl`ete du mod`ele du probl`eme. Dans le cas contraire, les syst`emes deviendront obsol`etes d`es qu’un nouveau type de contrainte s’ajoute au probl`eme car les solutions propos´ees ne sont plus r´ealisables.
Finalement, une autre des limitations rencontr´ees est que les algorithmes et les interfaces sont souvent con¸cus pour r´esoudre un probl`eme de tourn´ees de v´ehicules et non pour r´esoudre les difficult´es rencontr´ees par l’humain lorsque c’est lui qui r´esout tout ou partie du probl`eme. En effet, nous avons vu des syst`emes avec un unique algorithme de r´esolution et aussi avec des interfaces qui permettent seulement une interaction tr`es l´eg`ere entre l’utilisateur et le syst`eme (modifications locales de la solution finale avec un faible support, voire aucun, de la part du syst`eme et modifications des valeurs de certaines contraintes du mod`ele initial du probl`eme). Dans les syst`emes que nous avons d´ecrits dans le paragraphe I.2.4, certaines tˆaches doivent ˆ
etre r´ealis´ees par l’humain, comme la s´election des v´ehicules `a utiliser, le r´eam´enagement final des tourn´ees, de mani`ere `a satisfaire certaines contraintes qui n’ont pas pu ˆetre consid´er´ees dans le mod`ele initial, ou la relaxation de certaines contraintes lorsque le probl`eme n’est pas r´ealisable. Les syst`emes actuels n’offrent aucun support sp´ecifique (ni algorithmes, ni interfaces) pour faciliter la r´ealisation de ces tˆaches `a l’op´erateur.
Dans ce travail, nous adoptons une d´emarche interdisciplinaire avec l’objectif d’aborder les limitations qui n’ont pas ´et´e correctement trait´ees auparavant. D’abord, nous r´ealisons une ana- lyse du domaine de travail (premi`ere ´etape du CWA) qui permet d’identifier les objets et les contraintes du probl`eme importantes pour la r´esolution. Cette analyse constitue une premi`ere ´etape dans le d´eveloppement d’un syst`eme d’aide `a la d´ecision pour le probl`eme de tourn´ees de v´ehicules. Le mod`ele issu de cette analyse a vocation d’ˆetre robuste et permet de contourner les ´ecueils ´enonc´es pr´ec´edemment. Il est ainsi bien adapt´e `a la prise en compte de l’humain en tant qu’acteur du processus de d´ecision et agent d’ex´ecution (voir par exemple Higgins (1999, 2001)). De plus, les contraintes du probl`eme ´etant consid´er´ees de mani`ere exhaustive dans le mod`ele, ce dernier doit pouvoir absorber plus facilement les changements et perturbations qui surviendront en cours d’ex´ecution des plans.
Ensuite, nous pr´esentons l’architecture g´en´erique d’un syst`eme d’aide `a la d´ecision qui nous paraˆıt bien adapt´ee pour la consid´eration d’une coop´eration homme-machine. Dans cette archi- tecture, l’humain se situe au centre du processus de prise de d´ecisions. Nous avons int´egr´e dans le syst`eme des algorithmes efficaces issus de la recherche op´erationnelle susceptibles de fournir un support `a l’op´erateur pour chaque tˆache `a r´ealiser au cours de la r´esolution du probl`eme. Nous proposons des algorithmes pour la construction des solutions ainsi que des algorithmes de v´erification de la faisabilit´e des d´ecisions afin d’aider l’op´erateur humain `a prendre les d´ecisions correctes.
Les algorithmes d´edi´es ne sont pas le seul support pour l’op´erateur. Dans le cadre de la conception d’interfaces ´ecologiques (Ecological Interface Design, EID) propos´e par Rasmussen and Vicente (1989), nous proposons des interfaces sp´ecifiques pour la r´ealisation de chaque tˆache. Ces interfaces ont la particularit´e d’afficher d’une mani`ere perceptivement ´evidente l’information n´ecessaire de mani`ere `a aider l’op´erateur `a ´etablir la s´equence de d´ecisions `a prendre pour la r´esolution du probl`eme. Chacune des interfaces propos´ees dispose d’outils d’interaction homme- machine particuliers qui facilitent `a l’op´erateur humain ce processus de prise de d´ecisions.
Enfin, dans la logique de proposer des outils de support `a l’op´erateur pour chaque tˆache `a r´ealiser, nous utilisons le concept d’inversion de mod`ele avec le but d’aider l’op´erateur humain `
a relˆacher les contraintes lorsque le probl`eme initial est non r´ealisable ou lorsque les d´ecisions qui ont ´et´e prises d´erivent en un probl`eme sans solution. Ce sujet a ´et´e tr`es peu abord´e dans la litt´erature, nous trouvons uniquement les travaux de Jussien (2001) o`u la relaxation des
contraintes est abord´e d’un point de vue strictement algorithmique. Nous pensons que la relaxa- tion de contraintes ne peut ˆetre faite qu’avec une participation directe de l’op´erateur humain. L’id´ee est de concevoir des algorithmes et des interfaces avec le but de guider l’op´erateur humain vers les contraintes `a relˆacher et comment faire ceci de mani`ere efficace.