Généralisation de la conceptualisation et la résolution de problèmes d’allocation de resources
Les problèmes d’allocation de ressources (Resource Allocation Problems, RAP) se rencontrent dans de nombreux domaines, tels que la santé, la logistique, l’éducation, l’énergie ou encore le développement durable, ainsi que dans diverses disciplines, notamment l’informatique, la recherche opérationnelle, la biologie et la physique. Traditionnellement formulés comme des problèmes d’optimisation ou de recherche, ils prennent souvent insuffisamment en compte la manière dont des solutions réalisables sont progressivement construites sous contraintes, dans des contextes d’incertitude et de ressources limitées.
Cette thèse introduit le Unified RAP Framework, qui propose une nouvelle conceptualisation de l’allocation de ressources en tant que processus constructif au sein de systèmes complexes hiérarchiques. Le cadre modélise les solutions comme le résultat de transformations structurées, gouvernées par les contraintes et la disponibilité des ressources. Il introduit deux concepts fondamentaux : la Constructibilité (Constructibility), qui caractérise l’effort nécessaire à la construction d’une solution, et la Probabilité d’Atteignabilité d’une Solution (Solution Attainability Probability), qui mesure la probabilité d’atteindre une solution dans un contexte de rationalité limitée.
Ce cadre permet de comparer la complexité de problèmes d’allocation de ressources issus de domaines différents et fournit ainsi une nouvelle base pour l’aide à la décision et la gouvernance dans des environnements complexes impliquant de multiples parties prenantes. Il intègre également des mécanismes de type human-in-the-loop, dans lesquels les états diagnostiques permettent de transformer l’infaisabilité en informations exploitables, facilitant ainsi l’adaptation et le raffinement progressifs des objectifs et des contraintes.
En établissant des liens avec des théories issues de la physique, de la biologie et de l’apprentissage automatique, cette thèse montre que des systèmes de nature très différente partagent des principes communs fondés sur l’interaction entre coût et atteignabilité. Les implémentations réalisées démontrent également les applications pratiques du cadre, notamment dans les domaines de la programmation par contraintes et de l’ordonnancement adaptatif.
Dans son ensemble, ce travail établit de nouvelles fondations pour analyser, comparer et gouverner les problèmes complexes d’allocation de ressources, indépendamment de leur domaine d’application.
Orateur : Gianfranco Moi – Membre du conseil avademique at Institute of science, technology and advanced studies of Haiti – ISTEAH