Recherche Opérationnelle

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Résumé

Qu'est-ce que la Recherche Opérationnelle ? Définition

La terminologie de « Recherche Opérationnelle » (Operations Research) est une expression quelque peu malheureuse voir même drôle, puisqu'elle n'est plus concernée par les opérations, ni son application ne comporte quelque recherche dans le sens traditionnel. Quelques bonnes définitions de la Recherche Opérationnelle sont :

  • La Recherche Opérationnelle est la discipline d'appliquer des méthodes analytiques avancées d'aide à une meilleure prise de décisions. En utilisant des techniques telles que la modélisation mathématique pour analyser des situations complexes, la Recherche Opérationnelle donne aux cadres la capacité à prendre des décisions plus efficaces et à établir des systèmes plus productifs.

  • La R.O. est la discipline professionnelle qui traite de l'application des technologies de l'information pour une prise de décisions informée. Elle vise à fournir des bases rationnelles pour la prise de décisions en cherchant à comprendre et à structurer des situations complexes et à employer cette compréhension pour en déduire le comportement du système et améliorer sa performance. Beaucoup de ce travail est réalisé en utilisant des techniques analytiques et numériques pour développer et manipuler des modèles mathématiques et informatique des systèmes organisationnels composés de personnes, machines, et procédures.

  • La R.O. utilise des idées issues de l'ingénierie, du Management, des mathématiques, et de la psychologie pour contribuer à une grande variété de domaines d'applications ; le terrain est étroitement lié à plusieurs autres terrains en matière de « sciences de la décision » - mathématiques appliquées, informatique, sciences économiques, génie industriel, et ingénierie des systèmes.

  • La R.O. est la science de la prise de décisions rationnelle et l'étude, la conception et l'intégration des situations et des systèmes complexes dans le but d'en déduire le comportement du système et d'améliorer ou d'optimiser les performances du système. Il englobe la prise de décisions de gestion, la modélisation mathématique et informatique et l'utilisation des technologies de l'information pour une prise de décisions éclairée.

En tant que science, la R.O. puise ses racines à l'époque de la seconde guerre mondiale, quand les planificateurs militaires tels que Frederick Lanchester et Patrick Blackett ont recherché les manières d'appliquer les calculs scientifiques à la guerre alliée contre l'Allemagne nazie. Comparez également : Organisation Scientifique du Travail.


Méthodes et techniques classiques de recherche opérationnelle

  • Simulation. Vous donner la capacité d'essayer des approches et de tester des idées d'amélioration.

  • Optimisation. Affiner vos choix jusqu'au meilleur quand il y a des options faisables pratiquement innombrables. Et les comparer.

  • Probabilité et statistiques. Vous aider à mesurer le risque, exploiter les données pour identifier des connexions valables et perspicaces, tester des conclusions, et faire des prévisions fiables.

  • Modèles mathématiques.

  • Algorithmes (complexes).

  • Visualisation.

  • Réseaux Neuronaux.

  • Identification de modèle.

  • Exploitation de données (data mining), Data Warehousing.

Le R.O. peut être utilisé pour aider un nombre indéfini de décisions d'affaires.


Applications classiques de recherche opérationnelle

  • Budgétisation de capital.

  • Répartition d'actif.

  • Choix de portefeuille.

  • Prévention de la fraude, anti-blanchiment d'argent.

  • Benchmarking.

  • Optimisation des canaux de distribution de vente, segmentation Client.

  • Campagne de Marketing directe, prédiction de la réponse client, optimisation de campagne.

  • Planification de la chaîne d'approvisionnements.

  • Distribution, Routing, Scheduling, optimisation de trafic.

  • Répartition des ressources, affectation du personnel.

  • Planification des stocks.

  • Planification des ventes au détail, optimisation des marchandises.

  • Mix produit et mélange, réduction de rebus dans l'industrie.


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