R´epartition des fonctions entre l’homme et la machine

Nous proposons dans ce paragraphe l’affectation entre l’op´erateur humain et le syst`eme des diff´erentes fonctions `a r´ealiser pour la r´esolution du probl`eme. Dans la litt´erature sur la concep-tion de syst`emes, il existe un manque de proposiconcep-tions de m´ethodes et d’outils pour arriver `a d´eterminer la meilleure affectation des fonctions entre l’op´erateur humain et le syst`eme. En ef-fet, une des critiques faites au CWA par Chauvin and Hoc (sous presse, 2010) est que le CWA

aborde les questions strat´egiques (quatri`eme ´etape du CWA) sans avant avoir trait´e au pr´ealable la r´epartition des fonctions entre les agents. Ce sujet a ´et´e d´ej`a trait´e pour des situations dyna-miques (e.g., Hoc (sous presse, 2010)). Dans van Wezel et al. (2010), les auteurs proposent une proc´edure fond´ee sur l’analyse des tˆaches `a r´ealiser et sur les capacit´es de l’op´erateur et des algo-rithmes disponibles pour r´esoudre ces tˆaches de mani`ere `a proposer la meilleure affectation des fonctions entre l’op´erateur humain et le syst`eme. La proc´edure est sp´ecifique pour les syst`emes d’ordonnancement et de planification. Dans l’article, la m´ethode est appliqu´ee de mani`ere illus-trative pour un exemple de syst`eme d’aide `a la d´ecision pour un probl`eme d’ordonnancement de trains dans les voies ferroviaires. Plus r´ecemment, Dimopoulos and Ioannides (sous presse, 2010) se servent de la m´ethode pour ´evaluer la pertinence d’un syst`eme d´ej`a existant d’aide `a la d´ecision pour un probl`eme d’ordonnancement d’atelier.

Nous nous basons sur les principes de la m´ethode pour d´eterminer le meilleur mode de contrˆole pour chacune des tˆaches. Cinq modes de contrˆole sont d´efinis dans l’article (voir figure III.3). Du mode le plus manuel au mode le plus automatique, ces modes sont : manuel, consultatif, interactif ou dynamique, de supervision et automatique.

Humain

Manuel Consultatif Interactif Supervision Automatique

Humain

Humain

Humain

Algorithme

Algorithme

Algorithme ^Algorithme

Fig.III.3 – Diff´erents modes de contrˆole propos´es par van Wezel et al. (2010)

Mod´elisation du probl`eme

La premi`ere des tˆaches identifi´ees est la mod´elisation du probl`eme. Cette tˆache est tr`es im-portante pour la r´esolution du probl`eme, une mauvaise mod´elisation du probl`eme peut impliquer que les solutions finales ne soient pas r´ealisables. Il est alors n´ecessaire d’avoir conscience des ca-ract´eristiques et des particularit´es du probl`eme pour la r´ealisation de cette tˆache. La mod´elisation n’est pas une tˆache de grande complexit´e, mais une forte connaissance de l’environnement est cependant n´ecessaire. Bien qu’une partie de cette mod´elisation puisse ˆetre, dans certaines situa-tions, partiellement automatis´ee, par exemple avec un chargement du probl`eme `a partir d’un

fichier externe qui contient l’information sur les caract´eristiques physiques du probl`eme (loca-lisation des clients, caract´eristiques des v´ehicules, ...), la participation de l’op´erateur humain `a cette ´etape de mod´elisation est absolument n´ecessaire pour une r´esolution efficace du probl`eme.

R´esolution du probl`eme

La deuxi`eme des tˆaches est la r´esolution du probl`eme. Cette tˆache a ´et´e divis´ee en trois sous-tˆaches (la s´election des v´ehicules, l’affectation des clients aux v´ehicules et la s´election des itin´eraires) de mani`ere a pouvoir int´egrer dans le syst`eme d’aide `a la d´ecision des interfaces et des algorithmes d´edi´es pour chacune d’elles. Ces trois sous-tˆaches ont un effet tr`es important sur la qualit´e de la solution finale. En mˆeme temps, ce sont des tˆaches d’une complexit´e importante et qui peuvent aussi exiger une grande charge mentale pour leur r´esolution, notamment pour les probl`emes de grande taille ou pour les probl`emes avec un nombre important de contraintes `a prendre en compte. Dans ce contexte, il semble tr`es pertinent de donner un rˆole important aux algorithmes de r´esolution pour la r´ealisation de ces tˆaches. Cependant, il n’est pas non plus tr`es souhaitable d’´ecarter compl`etement l’humain de ce processus de r´esolution. Le fait d’introduire l’op´erateur humain dans ce processus entraˆınerait, en premier lieu, la proposition de solutions plus robustes, car il existe toujours des contraintes ou des limites dont l’humain a connaissance et qui ne peuvent pas ˆetre consid´er´ees par les algorithmes de r´esolution. En second lieu, cela faciliterait le processus de modification ou de r´eam´enagement des solutions, ce qui est souvent n´ecessaire pour satisfaire les crit`eres d’´equilibrage de tourn´ees ou dans le cas de contretemps lors de la phase de poursuite en temps r´eel des tourn´ees.

Nous avons d´ecid´e de maintenir trois modes de contrˆole diff´erents (consultatif, interactif et de supervision) pour la r´ealisation de ces sous-tˆaches. Dans le mode consultatif, l’op´erateur humain prend les d´ecisions pour la construction d’une solution et le m´ecanisme de r´esolution s’occupe de v´erifier si les d´ecisions sont r´ealisables. Dans le mode de supervision, le syst`eme propose une solution, cette solution doit ˆetre valid´ee par l’op´erateur humain pour pouvoir continuer avec la r´esolution du probl`eme. L’op´erateur humain dispose aussi des outils d’interaction n´ecessaire pour modifier la solution propos´ee par le syst`eme. Finalement, dans le mode interactif, l’op´erateur peut proposer une solution partielle qui est, dans un deuxi`eme temps, compl´et´ee par le syst`eme. Ce mode est tr`es pertinent pour un syst`eme d’aide `a la d´ecision car l’op´erateur peut imposer certaines pr´ef´erences qui, autrement, ne seraient pas prises en compte par l’algorithme de r´esolution.

S´election de la solution finale

Cette tˆache est tr`es importante pour arriver `a satisfaire les objectifs du syst`eme de travail. Les algorithmes issus de la recherche op´erationnelle peuvent facilement calculer un grand nombre de solutions r´ealisables pour ce type de probl`emes, sauf pour le cas des probl`emes sur-contraints, et peuvent aussi d´eterminer de mani`ere efficace la meilleure ou les meilleures solutions en regard d’un certain crit`ere d’optimisation. Les probl`emes r´eels d’ordonnancement de transports sont cependant multicrit`eres et, dans la plupart des cas, ces crit`eres ne sont pas enti`erement ´etablis au pr´ealable. Dans ce type de probl`emes, les op´erateurs humains cherchent une solution r´ealisant le meilleur compromis entre les crit`eres. J¨ungen and Kowalczyk (1995) notent que dans certains probl`emes, l’humain peut arriver a rejeter une bonne solution r´ealisable et, en revanche, accepter une solution qui viole l´eg`erement une des contraintes du probl`eme.

L’op´erateur humain doit donc jouer un rˆole crucial dans la s´election de cette solution fi-nale. L’humain est n´ecessaire pour d´efinir la hi´erarchisation des diff´erents crit`eres. En plus, les planificateurs peuvent consid´erer aussi d’autres contraintes qu’il est difficile de sp´ecifier lors de la mod´elisation du probl`eme : personnelles (e.g., un client qui doit ˆetre servi par un v´ehicule sp´ecifique), environnementales (e.g., bouchons ou routes barr´ees en raison de travaux), sociales (e.g., fˆetes ou occasion sp´eciales qui peuvent entraˆıner une sur-demande de service), etc. Un mode de contrˆole manuel est donc propos´e pour la r´ealisation de cette tˆache.

Poursuite des tourn´ees en temps r´eel

La modification des tourn´ees en temps r´eel est une tˆache avec des caract´eristiques tr`es simi-laires aux tˆaches li´ees `a la r´esolution du probl`eme. Nous consid´erons qu’il est n´ecessaire que le syst`eme d’aide `a la d´ecision int`egre des algorithmes capables de proposer des solutions r´ealisables apr`es chaque difficult´e ou contretemps apparus en cours de route. L’op´erateur humain doit dis-poser des outils pour valider et modifier les propositions faites par l’algorithme. Nous proposons donc les trois mˆemes modes de contrˆole propos´es pour les sous-tˆaches li´ees `a la r´esolution du probl`eme : consultatif, interactif et de supervision.

III.4 M´ecanisme de r´esolution

Le m´ecanisme de r´esolution est compos´e de deux modules : la programmation par contraintes et les algorithmes sp´ecifiques du probl`eme de tourn´ees de v´ehicules. L’articulation de ces deux composants offre un cadre id´eal pour l’int´egration dans un m´ecanisme de r´esolution d’un syst`eme d’aide `a la d´ecision dont le but principal est de favoriser la coop´eration homme-machine. D’un cˆot´e, la programmation par contraintes facilite la d´etection d’inconsistances apr`es la prise de chaque d´ecision et, d’un autre cˆot´e, les algorithmes sp´ecifiques permettent de proposer des solu-tions efficaces pour la r´esolution des probl`emes.