Les objectifs de cette thèse sont de modéliser l’impact des décisions de chevauchement d’activités sur les performances de projet dans un contexte déterministe, d’analyser l’effet des caractéristiques de projet sur l’efficacité du chevauchement pour accélérer l’exécution d’un projet et enfin de proposer des stratégies générales applicables dans la pratique de la planification des projets complexes.
Le chevauchement d’activités est en effet une des pratiques les plus répandues pour accélérer l’exécution des projets industriels. Les stratégies d’ingénierie simultanée pour le développement de produits et les projets de construction en « fast-tracking » sont basées sur cette technique. Alors que les gestionnaires de projet sont confrontés à la question de quand et combien chevaucher, ils ne possèdent pas d’outils d’aide à la décision opérationnelle pour déterminer un calendrier de projet avec chevauchement et se basent principalement sur leur expérience pour ces décisions.
Cette problématique, reconnue par la communauté scientifique, a amené au développement de nombreux modèles détaillés de chevauchement et de nombreux modèles d’ordonnancement de projets avec chevauchement. La littérature existante possède cependant plusieurs lacunes qui portent principalement sur la prise en compte des contraintes de ressource, la modélisation du chevauchement des couples d’activités chevauchables et les méthodes de résolution du problème de détermination d’un calendrier de projet avec chevauchement. Ces lacunes limitent l’application de ces contributions à la pratique de la planification de projets industriels, qui se caractérisent notamment par des contraintes sur la disponibilité des ressources spécialisées, la complexité des relations de dépendance entre activités et un nombre important d’activités.
Nous présentons dans les sections suivantes un rappel des objectifs de cette thèse, une synthèse des travaux réalisés dans cette thèse pour les réaliser, les contributions scientifiques et pratiques, et les limitations de nos travaux, puis nous identifions plusieurs avenues de recherche futures.
8.1 Objectifs de recherche
Les objectifs de cette thèse présentée dans la section 3.1 ont été subdivisés en quatre sous- objectifs :
Proposer un modèle réaliste de chevauchement d’activités qui puisse être intégré au problème d’ordonnancement de projet avec chevauchement;
Développer des méthodes de résolution exactes et approchées pour le problème d’ordonnancement de projet avec chevauchement;
Quantifier l’impact des décisions de chevauchement d’activités sur l’efficacité du chevauchement en termes de durée de projet en fonction de certaines caractéristiques de projets;
Analyser les décisions de chevauchement pour apporter une meilleure compréhension de ces choix dans les projets complexes et proposer des stratégies générales applicables en pratique.
Nous présentons dans les deux sections suivantes une synthèse de travaux et des contributions de cette thèse qui ont amené à la réalisation de ces objectifs de recherche.
8.2 Synthèse des travaux
Les travaux de cette thèse ont couvert plusieurs aspects du problème conjoint d’ordonnancement de projet et de détermination des décisions de chevauchement. Premièrement, nous avons développé un modèle de chevauchement de deux activités réalistes et applicables pour le problème d’ordonnancement de projet avec plusieurs couples d’activités chevauchables. Nous l’avons ensuite intégré à la modélisation du problème d’ordonnancement de projet avec chevauchement d’activités. Nous avons proposé une méthode de résolution exacte basée sur la PLNE pour le problème de compromis coût-durée avec durée et coût non négligeables de coordination/communication et de retouches. Nous avons également proposé une méthode de résolution exacte basée sur la PLNE et sur la PPC et une métaheuristique basée sur la recherche dispersée pour le problème de minimisation de la durée de projet avec durées négligeables de coordination/communication. Nous avons au préalable démontré que cette métaheuristique de type recherche dispersée (« scatter search ») est parmi les méthodes approchées les plus performantes de la littérature scientifique. L’analyse des résultats a permis de dériver un modèle statistique qui quantifie l’effet du chevauchement en fonction de caractéristiques de projet et de déterminer les caractéristiques qui ont le plus d’impact. L’analyse des résultats a permis aussi de
dériver des recommandations générales et de confronter nos résultats aux stratégies pratiques proposées dans la littérature pour favoriser le chevauchement.
Ces travaux sont articulés autour de trois chapitres qui font chacun l’objet d’un article scientifique publié ou soumis dans des revues scientifiques internationales avec comité de lecture. Les trois chapitres peuvent se résumer de la façon suivante :
Chapitre 4 : le premier article intitulé « Time-cost trade-offs in resource-constrained project scheduling problems with overlapping modes » (publié en 2014 dans International Journal of Project Organisation and Management) introduit un modèle de chevauchement d’activités basé sur des modes de chevauchement reliés aux jalons internes des activités. Ce modèle est inséré dans une modélisation du problème de compromis durée-coût de l’ordonnancement de projets complexes avec contraintes de ressource et chevauchement d’activités sous la forme d’un programme linéaire en nombres entiers avec modes d’activité. Les durées de communication/coordination et de retouches sont considérées. Le modèle est résolu avec une méthode exacte pour un exemple virtuel de projet. Les résultats illustrent les interactions entre le coût de projet, la durée du projet et les contraintes de ressource et leur influence sur le temps de résolution.
Chapitre 5 : le second article intitulé « A Path Relinking-based Scatter Search for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem » (soumis dans European Journal of Operational Research) introduit une métaheuristique dans la famille des recherches dispersées (« scatter search ») pour résoudre le problème standard RCPSP sans chevauchement. Cet algorithme utilise la méthode FBI, inverse la direction d’ordonnancement à chaque itération et est basé sur deux mécanismes novateurs. Premièrement, un PR bidirectionnel avec un nouveau mouvement opérant sur les distances entre activités est utilisé comme méthode de combinaison de solutions. Deuxièmement, une méthode d’amélioration est utilisée pour améliorer la qualité et la diversité des solutions de l’ensemble de référence. Une méthode avancée de paramétrage des paramètres de l’algorithme utilisant une méthode de recherche locale a été developpée pour déterminer les meilleures valeurs de ces paramètres. L’article montre que cette métaheuristique est capable de fournir des solutions de grande qualité avec des temps de