Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Khouloud DORGHAM

ATER
(Départ du LGI2A en 2023)
Travaille dans les thèmes :

Revue Internationale avec Comité de Lecture

2022
Revue Internationale avec Comité de Lecture
DOI
Collaborative hospital supply chain network design problem under uncertainty
Operational Research International Journal, 07/2022

Conférence Internationale avec Comité de Lecture

2022
Conférence Internationale avec Comité de Lecture
Fuzzy Programming Approach for Collaborative Supply Chain under Uncertain Demand
The 6th IEEE International Conference on Logistics Operations Management, GOL2022, Strasbourg, France, 29th June to 1st July, 06/2022
A collaborative supply chain network design within a territory hospital group
13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation, MOSIM'2020, Agadir, Maroc, 12-14 November 2020, 11/2020
A Hybrid Simulated Annealing Approach for the Patient Bed Assignment Problem
Proceedings of the 23rd International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, KES 2019, pp 408-417, Budapest, Hungary, 4-6 September 2019, 09/2019

Conférence Nationale avec Comité de Lecture

Mutualisation des flux logistiques au sein d’un Groupement Hospitalier de Territoire
10ème Conférence Francophone en Gestion et Ingénierie des Systèmes Hospitaliers, GISEH2020, Valenciennes, France, UPHF, 26-29 Octobre 2020, 10/2020
Pooling of logistics flows within a Territory Hospital Group
21 congrès annuel de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision, ROADEF 2020, Montpellier, France, Université de Montpellier, 02/2020

Chapitre de livre

A Decision Support System for Smart Health Care
IoT and ICT for Healthcare Applications, pp 85--98, Springer International Publishing, ISBN 978-3-030-42934-8, 08/2020

Auteur de la thèse intitulée "Optimisation des Schémas de stockage et de Distribution sous Incertitudes : Application aux Magasins Centraux au Sein d’un GHT"

2019 - 2022

Aujourd’hui, les systèmes de santé sont de plus en plus contraints par le manque de ressources et la recherche croissante d’efficience. Dans ce contexte, des nouveaux programmes incitatifs sont mis en place par le gouvernement français pour améliorer les activités logistiques au sein des hôpitaux et ainsi augmenter l’efficacité du système de santé. Ceux-ci se traduisent par une maîtrise des coûts, un service patient de meilleure qualité et une amélioration du bien-être des équipes soignantes. En effet, différentes formes collaboratives dans le domaine de la santé avec des objectifs et des structures juridiques différents se sont développées ces dernières années, notamment avec la création des Groupements Hospitaliers de Territoire (GHT) en 2016. Cependant, ces restructurations exigent de nouveaux outils d’aide à la décision performants afin d’optimiser et de rationaliser leur déploiement sur le territoire. Cette thèse est motivée par l’occasion offerte de la mise en place de ces GHT et plus particulièrement pour l’optimisation de divers problèmes issus de la logistique hospitalière au niveau de décision stratégique, tactique et opérationnel. L’objectif est de déterminer les scénarios optimaux pour l’allocation, le stockage et la distribution des produits consommés par les unités de soins des GHT. Cette étude s’est penchée sur deux problèmes majeurs de la mutualisation logistique. Dans une première partie, pour les décisions d’ordre stratégique, on s’intéresse au problème de l’allocation des produits dans les entrepôts et magasins d’un GHT afin d’organiser les flux logistiques entre ceux-ci et les unités de soins. Ensuite, les décisions tactiques et opérationnelles ont été conjointement modélisées sous l’angle d’une nouvelle variante riche du problème de tournées de véhicules avec gestion de stock dans un réseau de distribution à deux échelons, multi-produits et multi-dépôts en autorisant les livraisons fractionnées. Ces problèmes sont d’autant plus complexes à résoudre face à des circonstances imprévues telles que des fluctuations saisonnières ou des épidémies. Pour cela, une approche de programmation par contraintes floues est proposée pour prendre en compte l’incertitude liée à la demande des unités de soins et étudier son impact économique. Plusieurs méthodes de résolution, destinées à l’optimisation des stocks et des tournées de livraison, sont proposées : une méthode exacte (programmation linéaire), une heuristique constructive, et une métaheuristique de type recherche à voisinages variables. Plusieurs tests ont été élaborés sur un ensemble d’instances générées aléatoirement afin de montrer les performances des méthodes proposées.