OPTIMA : OPTImisation : Modèles et Applications

Équipe OSL

Optimisation des Systèmes Logistiques

Responsable: Slim Hammadi

PRÉSENTATION MEMBRES THÈSES PUBLICATIONS

Présentation

L’équipe OSL (Optimisation des Systèmes Logistiques) est spécialisée dans la modélisation et l’optimisation des systèmes logistiques dans plusieurs domaines comme le transport, la production, la gestion des crises et la santé. Notre approche innovante intègre l’intelligence artificielle (IA) pour relever les défis complexes de ces domaines. De la prédiction des maladies par la biologie, en utilisant des ontologies, à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement pour des livraisons médicales critiques, nous sommes engagés à maximiser l’efficacité. Nous développons des méthodes d’optimisation avancées, soutenues par l’IA, afin de renforcer la prise de décision et améliorer la précision des modèles dans le but de contribuer à optimiser les chaînes logistiques. Notre objectif est de fournir des solutions complètes qui intègrent intelligemment des méthodes d’optimisation collaborative et décisionnelle pour répondre aux besoins complexes des entreprises. Notre approche se distingue par deux piliers fondamentaux : l’aide à la décision et à la prédiction grâce à une approche dirigée par les données, et l’optimisation collaborative dirigée par des agents. Cette combinaison a un potentiel considérable notamment dans le domaine de la santé pour aider les radiologues, les professionnels de la santé et les praticiens à examiner les patients, établir des diagnostics précis et fournir des résultats très précis et prédictifs.

Membres

Non permanents

Napthaline Gerard

Système d'aide à la décision Medicale intégrant des techniques d'Intelligence Artificielle pour l'aide au diagnostic des maladies

Idriss Jairi

Conception et développement d'indicateurs de performances intelligents pour l’aide à la préservation de l'environnement en se basant sur la stratégie dite "eau-air-sol"

Hadrien Salem

Intelligence Artificielle pour l'analyse prédictive des maladies à partir de données biologiques

Les autres équipes du groupe thématique ' OPTIMA '

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