Recherche Opérationnelle : Histoire, Définition et Méthodes

Histoire de la Recherche Opérationnelle

La première activité de la Recherche Opérationnelle a eu lieu pendant la Seconde Guerre mondiale en Grande-Bretagne. L'administration militaire y a appelé un groupe de scientifiques de différents domaines pour étudier les questions stratégiques et tactiques liées à la défense du pays.

Le nom de « Recherche Opérationnelle » provient apparemment du fait que l'équipe était chargée de l'activité de recherche sur les opérations (militaires).

Motivés par les résultats encourageants obtenus par les équipes britanniques, les administrateurs de l'armée américaine ont commencé à mener des recherches similaires. Pour cela, ils ont réuni un groupe restreint de spécialistes qui ont rapidement obtenu de bons résultats. Leurs études portaient sur des problèmes logistiques complexes, la planification des mines sous-marines et l'utilisation efficace de l'équipement électronique.

À la fin de la guerre, attirés par les excellents résultats obtenus par les stratèges militaires, les responsables industriels ont commencé à appliquer les outils de la Recherche Opérationnelle pour résoudre les problèmes qui commençaient à surgir en raison de la taille et de la complexité croissantes des industries.

Bien que la Grande-Bretagne soit créditée d'avoir initié la Recherche Opérationnelle comme une nouvelle discipline, les États-Unis ont rapidement pris la tête dans ce domaine en pleine expansion. La première technique mathématique largement acceptée en Recherche Opérationnelle a été la méthode du Simplex pour la programmation linéaire, développée en 1947 par le mathématicien américain George B. Dantzig. Depuis lors, de nouvelles techniques ont été développées grâce aux efforts et à la coopération des universitaires et des industriels intéressés par ce domaine.

Un deuxième facteur ayant contribué aux progrès impressionnants de la Recherche Opérationnelle a été le développement de l'ordinateur numérique. Grâce à ses énormes capacités de vitesse de calcul, de stockage et de récupération de l'information, il a permis au décideur d'agir rapidement et avec précision.

Sans l'ordinateur numérique, la Recherche Opérationnelle, confrontée à des problèmes nécessitant une grande puissance de calcul, n'aurait pas atteint son niveau actuel.

La Recherche Opérationnelle est actuellement mise en œuvre dans de nombreuses activités. Ces applications dépassent désormais les domaines militaires et industriels, incluant notamment les hôpitaux, les institutions financières, les bibliothèques, la planification urbaine, les systèmes de transport et le marketing.

Définition de la Recherche Opérationnelle

La Recherche Opérationnelle peut être définie comme suit : « La Recherche Opérationnelle est l'application par des groupes interdisciplinaires de la méthode scientifique aux problèmes liés au contrôle des organisations ou des systèmes, afin de produire des solutions qui servent au mieux les objectifs de l'organisation tout entière. »

Méthodes de la Recherche Opérationnelle

Le processus de la Recherche Opérationnelle comprend les phases suivantes :

1. Formulation et définition du problème.
2. Construction du modèle.
3. Solution du modèle.
4. Validation du modèle.
5. Implémentation des résultats.

Voici une explication de chacune des phases :

1. Formulation et définition du problème

À ce stade, il est nécessaire de : décrire les objectifs du système (c'est-à-dire ce que l'on souhaite optimiser), identifier les variables (qu'elles soient contrôlables ou non) et identifier les contraintes du système. Il faut également prendre en compte les alternatives de décision et les contraintes pour produire une solution.

2. Construction du modèle

Dans cette phase, le chercheur doit décider du type de modèle à utiliser pour représenter le système. Ce modèle doit relier les variables de décision et les contraintes aux paramètres du système. Les paramètres (ou quantités connues) peuvent être obtenus à partir de données passées ou être estimées par une méthode statistique. Il est recommandé de déterminer si le modèle est probabiliste ou déterministe. Le modèle peut être mathématique, de simulation ou heuristique, en fonction de la complexité des calculs nécessaires.

3. Solution du modèle

Une fois le modèle construit, on procède à l'obtention d'une solution mathématique à l'aide de diverses techniques et méthodes pour résoudre les problèmes et équations mathématiques. Il est à noter que les solutions obtenues dans ce processus sont mathématiques et doivent être interprétées dans le monde réel. En outre, pour la solution du modèle, il est nécessaire d'effectuer une analyse de sensibilité, c'est-à-dire d'examiner comment les spécifications du modèle et les paramètres du système peuvent varier. Cela est dû au fait que les paramètres ne sont pas nécessairement exacts et que les restrictions peuvent être erronées.

4. Validation du modèle

La validation d'un modèle consiste à déterminer si celui-ci peut prédire avec précision le comportement du système. Une méthode courante pour tester la validité du modèle consiste à lui soumettre des données passées du système actuel et à vérifier s'il reproduit les situations antérieures du système. Cependant, puisqu'il n'y a aucune assurance que le comportement futur du système continuera à reproduire le comportement passé, il faut toujours être conscient des changements possibles du système au fil du temps afin de bien ajuster le modèle.

5. Implémentation des résultats

Une fois la solution ou les solutions du modèle obtenues, l'étape finale consiste à interpréter ces résultats, à en tirer des conclusions et à prendre des mesures pour optimiser le système. Si le modèle utilisé peut servir à résoudre un autre problème, il est nécessaire de l'examiner, de le documenter et de le mettre à jour pour de nouvelles applications.

Caractéristiques de la Recherche Opérationnelle

• La Recherche Opérationnelle est une branche des mathématiques qui consiste en l'utilisation de modèles mathématiques et d'algorithmes statistiques afin de faciliter le processus de prise de décision. Elle traite souvent de l'étude des systèmes complexes pour en améliorer (ou optimiser) le fonctionnement. La Recherche Opérationnelle permet l'analyse de la prise de décision en tenant compte de la rareté des ressources, afin de déterminer comment optimiser un objectif défini, tel que la maximisation du profit ou la minimisation des coûts.
• La Recherche Opérationnelle utilise la méthode scientifique pour étudier le problème en question. En particulier, le processus commence par une observation attentive et la formulation du problème, y compris la collecte de données pertinentes.
• La Recherche Opérationnelle adopte un point de vue organisationnel. De cette manière, elle tente de résoudre les conflits d'intérêts entre les membres de l'organisation afin que le résultat soit le meilleur pour toute l'organisation.
• La Recherche Opérationnelle tente de trouver une meilleure solution (dite solution optimale) pour le problème à l'étude. Au lieu de se contenter de l'amélioration de l'état des choses, l'objectif est d'identifier la meilleure ligne de conduite.
• En Recherche Opérationnelle, il est nécessaire d'utiliser une approche d'équipe. Cette équipe devrait inclure un personnel ayant un solide bagage en mathématiques, statistiques, théorie des probabilités, économie, administration des affaires, informatique, ingénierie, etc. L'équipe doit également posséder l'expérience et les compétences nécessaires pour permettre un examen adéquat de toutes les ramifications du problème.
• La Recherche Opérationnelle a développé une série de techniques et de modèles très utiles pour l'ingénierie des systèmes. Parmi celles-ci : la programmation non linéaire, la théorie des files d'attente, la programmation en nombres entiers, la programmation dynamique, entre autres.
• La Recherche Opérationnelle tend à représenter le problème de manière à l'analyser et à l'évaluer quantitativement, en adoptant une approche commune.
• Elle vise à représenter le système ou le problème à résoudre par des solutions mathématiques.
• Elle applique la méthode scientifique pour la prise de décision.
• Elle cherche à trouver la meilleure solution (solution optimale).