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Optimisation robuste pour les décisions stratégiques de planification d'investissement

Châtillon
Stage
Orange
Publiée le 28 octobre
Description de l'offre

Votre rôle

La majorité des décisions stratégiques, tactiques ou opérationnelles prises par les entités d’Affaire ou Réseau des Business du groupe Orange s’effectue en contexte incertain, c’est-à-dire en en se basant sur des paramètres représentant des données du futur qu’on ne sait pas prédire avec précision et qui comportent donc une part d’incertitude au moment où ces décisions sont prises.

La Recherche Opérationnelle propose un ensemble de frameworks méthodologiques pour la prise de décision en contexte incertain, différant par leur façon de modéliser l’incertitude (ensemble discret ou continu de scénarios) et leur objectif (optimisation en moyenne, ou dans le cas le pire).

L’optimisation robuste propose des modèle et méthodes pour prendre en compte efficacement l’incertitude dans les problèmes décisionnels avec l’objectif de se prémunir contre des scénarios les plus défavorables.

Le but de ce stage est d’étudier les méthodologies d’optimisation robuste dans le cadre des différentes familles de méthodes d’optimisation mathématique : programmation mathématique et programmation dynamique notamment.

Les résultats méthodologiques de ce stage seront appliqués sur un ou plusieurs problèmes de nos entités Business ou Réseau.

* Planification stratégique des investissements Fibre dans le cadre d’acquisition de fibres optiques sur les marchés wholesale France dans les zones géographiques,
* Répartition du trafic international (entre les réseaux des opérateurs partenaires de roaming et/ou entre les réseaux de transport internationaux).

Les étapes du stage seront :

* Montée en compétence sur les problématiques décisionnelles métiers et algorithmes de résolution jusqu’ici développés à Orange pour un contexte déterministe,
* Etat de l'art sur l’optimisation en univers incertain avec focus sur les méthodes robustes,
* Quantification des impacts de l’incertitude sur la pertinence des solutions des algorithmes de résolution en contexte déterministe par simulation,
* Conception d’approches robustes basées sur la littérature pour un ou plusieurs des cas d’usage cités précédemment,
* Expérimentation et qualification des approches sur données réelles.

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