À propos
Thématique du stage : Optimisation de planning en supply chain et production, par méthodes stochastiques et apprentissage par renforcement.
Contexte
Mews Labs est une filiale de Mews Partners* spécialisée dans la résolution de problèmes complexes issus de l’industrie dans les domaines de l’optimisation, de la modélisation, de la simulation physique et de la science des données.
La gestion des flux logistiques et l’ordonnancement de production sont au cœur des thématiques d’optimisation traitées à Mews Labs. Les industries doivent composer avec des contraintes fortes (capacités machines, ressources limitées, délais de livraison), des incertitudes (aléas de production, variabilité de la demande, retards fournisseurs) et des objectifs souvent contradictoires (minimisation des coûts, respect des délais, robustesse des plannings).
Ces problématiques, d’un intérêt particulier pour Mews Labs, relèvent de l’optimisation combinatoire, et sont NP-difficiles. Les approches classiques exactes montrent rapidement leurs limites à grande échelle ; dans des cas réels, des méthodes constructives (heuristiques) sont souvent adoptées.
Les méthodes d’apprentissage et de deep learning pour l’optimisation constituent une alternative possible pour résoudre ces problèmes (problèmes de transport, d’affectation, de planification, ...). Les méthodes à explorer incluront, selon les cas, des approches stochastiques (recuit simulé, recherche tabou, algorithmes évolutionnaires), des méthodes d’apprentissage par renforcement (RL) ou encore des approches d’optimisation différentiable, constituant des alternatives aux modèles développés par Mews Labs.
*Mews Partners est un cabinet de conseil en management indépendant de plus de 250 Consultant.e.s. Spécialisé dans la conduite de projets de stratégie opérationnelle auprès de clients phares de l’industrie, le cabinet est en croissance régulière depuis sa création en 1992.