SmartGuard - Optimisation Dynamique des Plannings Hospitaliers via IA et Jumeaux Numériques pour une Santé Résiliente

Coordinateur : Renard Jean-Marie, METRICS

Partenaire : Slim Hammadi, Centrale Lille, CRIStAL

Équipe : OSL du Groupe Thématique : OPTIMA

Dates : 2025 - 2029

Résumé :

Le projet "Optimisation Dynamique des Plannings Hospitaliers via IA et Jumeaux Numériques pour une Santé Résiliente" vise à transformer la gestion des ressources humaines dans les établissements de santé. Face aux défis croissants liés à la surcharge des services et au manque de praticiens, notamment exacerbés par la crise du COVID-19, il devient essentiel d’adopter des solutions technologiques avancées pour optimiser la répartition des gardes et assurer la continuité des soins.

Ce projet propose l’utilisation combinée de l’intelligence artificielle et des jumeaux numériques pour offrir une gestion dynamique et adaptative des plannings hospitaliers. Contrairement aux approches traditionnelles basées sur des règles statiques, cette solution prendra en compte en temps réel les imprévus (absences, surcharge des services) et proposera automatiquement des ajustements des plannings. L’intégration d’algorithmes de renforcement profond et de systèmes multi-agents permettra d’optimiser la répartition des tâches multiservices et multi-sites, tout en prenant en compte les préférences des praticiens, les contraintes légales et les comptabilités d’équipe.

Le projet se distingue par son approche proactive et évolutive. En testant diverses solutions via une plateforme de jumeaux numériques, il vise à améliorer la réactivité des hôpitaux face aux crises et à renforcer la résilience du système de santé. Cette innovation technologique a pour ambition non seulement de réduire le temps consacré à la planification, mais aussi d’améliorer la qualité de vie des soignants et d’optimiser les processus de gestion hospitalière.

Abstract

The project "Dynamic Optimization of Hospital Schedules via AI and Digital Twins for Resilient Healthcare" aims to transform human resource management in healthcare facilities. Faced with growing challenges such as service overload and a shortage of practitioners, exacerbated by the COVID-19 crisis, it has become essential to adopt advanced technological solutions to optimize shift distribution and ensure continuity of care.

This project proposes the combined use of artificial intelligence and digital twins to offer dynamic and adaptive management of hospital schedules. Unlike traditional approaches based on static rules, this solution will take unforeseen events (absences, service overloads) into account in real time and automatically suggest schedule adjustments. The integration of deep reinforcement learning algorithms and multi-agent systems will optimize the distribution of tasks across multiple services and sites, while considering practitioners’ preferences, legal constraints, and team compatibility.

The project is distinguished by its proactive and scalable approach. By testing various solutions through a digital twin platform, it aims to enhance hospitals’ responsiveness to crises and strengthen the resilience of the healthcare system. This technological innovation seeks not only to reduce the time spent on scheduling but also to improve healthcare workers’ quality of life and optimize hospital management processes.