1 Gestion de projets sous incertitudes : un modèle de génération de plans flexibles en horizon glissant T. Vidal 1 , J. Bidot 1,2 , J. C. Beck 3 et P. Laborie 2 1. LGP – ENI de Tarbes, 47, avenue d’Azereix, B.P.1629, 65016 Tarbes Cedex (thierry, jbidot)@enit.fr 2. ILOG S.A, 9, rue de Verdun, 94253 Gentilly Cedex (plaborie, jbidot)@ilog.fr 3. Cork Constraint Computation Centre, University College Cork, Irlande c.beck@4c.ucc.ie Mots-clefs : flexibilité, incertitudes, satisfaction de contraintes, planification, ordonnancement 1 Cadre d’étude Nous voulons mettre en place un modèle générique permettant de résoudre les problèmes de gestion de projets sous incertitudes, en intégrant diverses techniques adaptées aux diverses formes d’aléas existant dans ce contexte. Notre domaine d’application privilégié est la construction de grandes infrastructures, en particulier les barrages. Ce type de projet présente des caractéristiques relevant aussi bien de l’ordonnance- ment que de la planification sous incertitudes. Nous nous intéressons particulièrement à la phase de montée du mur de barrage en béton. Les coûts du projet sont de plusieurs natures : le coût des ressources engagées (achats, salaires) et le coût (pénalités) entraîné par le retard de la fin de la construction. 2 Travaux connexes Pour notre travail nous utilisons les techniques basées sur la satisfaction de contraintes, et issues de la Recherche Opérationnelle et de l’Intelligence Artificielle. En Recherche Opérationnelle (R.O.) le groupe de travail Flexibilité du GOThA a défini un cadre de référence pour étudier les problèmes d’ordonnancement sous incertitudes [1]. Un algorithme statique est uti- lisé hors ligne afin de produire un ou plusieurs ordonnancements réalisables. Un algorithme dynamique est ensuite utilisé en ligne pour construire progressivement la solution adaptée aux aléas qui surviennent. En Intelligence Artificielle (I.A.) les termes statique et dynamique caractérisent l’ environnement dans lequel l’exécution du plan (ou de l’ordonnancement) s’effectue. La planification classique suppose que l’en- vironnement est statique, ce qui signifie qu’il n’y a aucune incertitude. Un algorithme prédictif est alors uti- lisé hors ligne pour produire un ordonnancement unique et rigide qui peut être alors exécuté en ligne sans re- mises en cause. Dans le cas d’un environnement dynamique, plusieurs techniques sont envisageables [3] : - conserver une approche prédictive hors ligne, complétée par un ou des algorithmes réactifs qui sont exécutés en ligne lorsqu’un aléa rend le plan initial incohérent, remettant celui-ci en cause et obligeant le plus souvent à replanifier ; - prendre en compte les incertitudes dès la phase de construction hors ligne : on parle alors d’appro- ches proactives ; dans le cas idéal, le plan (ou la famille de plans) ainsi produit s’adaptera automa- tiquement en ligne aux aléas qui se présenteront ; - planifier toujours de manière prédictive mais cette fois-ci en ligne, à court terme, selon un proces- sus d’ horizon glissant ; dans ce cas l’exécution va progressivement lever certaines incertitudes et permettre de poursuivre la planification des étapes suivantes. La flexibilité en R.O. est définie [1] comme la liberté dont on dispose lors de l’exécution pour réagir face à l’occurrence de certains événements. Plusieurs types de flexibilités sont introduits : la flexibilité sur