Selon le rapport annuel de la croix rouge et du croissant rouge pour l’année 2006, le nombre de catastrophes, d’origine naturelle et humaine, a augmenté ces dernières décennies dans des proportions importantes. Ces catastrophes engendrent souvent un nombre de victimes important nécessitant des interventions urgentes. Face à une telle situation, les moyens sanitaires classiques et de routines se trouvent souvent dépassés, et par conséquent inefficaces pour absorber cet afflux massif de victimes. Ainsi, la mise en œuvre d’un système de gestion hospitalier conditionné par une optimisation des différentes ressources médicales est indispensable pour sauver le maximum de vies humaines.
Dans ce contexte, nous proposons dans cette thèse, d’étudier le problème d’optimisation des ressources humaines et matérielles critiques à savoir, les chirurgiens et les salles opératoires en situation de crise. L’objectif est de traiter le maximum de victimes, autrement dit sauver le maximum de vies humaines. Notre étude comprend deux niveaux : (1) un niveau préparatoire qui consiste à dimensionner les ressources dans le cadre des exercices de simulation du plan blanc, et (2) un niveau opérationnel permettant d’optimiser l’ordonnancement des interventions dans les salles opératoires. Aussi, nous étudions l’impact de la mutualisation des ressources sur le nombre de victimes traitées. L’un des défis posés à la programmation opératoire en situation d’exception est l’aptitude à faire face aux perturbations. Dans ce cadre, nous abordons le problème réactif d’optimisation de l’ordonnancement des interventions dans les salles opératoires. Nous considérons diverses perturbations possibles telles : une durée opératoire qui dépasse la durée estimée, l’insertion d’une nouvelle victime dans le programme opératoire, et l’évolution du degré d’urgence d’une victime.
Cette thèse est menée avec la collaboration de plusieurs structures sanitaires publiques en France et en Tunisie. Les résultats expérimentaux mettent en exergue l’apport de ces approches pour l’aide à la décision