HDRs 2023

De nos jours, l'industrie manufacturière évolue dans un environnement bien plus complexe et volatil que durant les décennies passées. Pour relever ce défi, les fabricants ont besoin d'outils logiciels avancés capables de concevoir et de gérer des systèmes de fabrication et des chaînes d'approvisionnement pour les rendre robustes, résilients, flexibles et reconfigurables. Dans ce contexte, mon travail se concentre sur deux problèmes clés : la conception de lignes d'assemblage et le dimensionnement de lots. Mes contributions récentes visent à améliorer les modèles de décision pour prendre des décisions robustes et résilientes. La robustesse est la capacité à avoir de bonnes performances dans différentes conditions, tandis que la résilience est la capacité à s'adapter et à récupérer. Je travaille avec trois familles d'approches d'optimisation sous incertitude, à savoir la programmation stochastique, l'optimisation robuste et les méthodes de résolution de processus de décision de Markov contraints. Pour fournir des décisions robustes, nous améliorons le modèle de conception de lignes d'assemblage et de planification de lots pour tenir compte de diverses incertitudes. Pour rendre la solution proposée résiliente, nous incorporons une prise de décision dynamique. Le modèle d'optimisation résultant tient compte des actions correctives disponibles pour chaque scénario et suggère des solutions où le système s'adapte efficacement à un large éventail de situations.

Les travaux présentés dans cette habilitation à diriger des recherches (HDR) ont pour objet l'analyse et l'indexation des textes scientifiques, et se situent à la croisée de deux thématiques de recherche : celle du Traitement Automatique des Langues (TAL) qui concerne l'analyse, la compréhension et la production de langage naturel, et celle de la Recherche d'Information (RI) qui étudie la manière de retrouver des informations dans une collection de documents. Nous nous intéressons à la problématique de la recherche bibliographique, c'est-à-dire la recherche de documents dans la littérature scientifique (e.g. articles, ouvrages, thèses) en rapport avec un sujet d'étude, et plus particulièrement à l'enrichissement des métadonnées associées aux documents pour en améliorer l'accessibilité et la diffusion. Nos travaux concernent le développement de méthodes automatisées de génération de mots-clés dont la singularité réside dans l'utilisation de méthodes de graphes et d'algorithmes d'ordonnancement de sommets. Nous nous penchons sur la problématique de l'évaluation indirecte des mots-clés générés au travers de tâches applicatives et de leur exploitation dans les moteurs de recherche et de recommandation académique. Nous présentons les travaux que nous avons menés dans la construction de ressources langagières, le développement d'outils logiciels et leur valorisation dans la communauté scientifique. Nous terminons par quelques réflexions prospectives sur l'indexation par mots-clés et plus généralement sur les travaux de recherche émergeant de l'intersection des thématiques du TAL et de la RI.