Projets réalisés et en cours

Le besoin : planification de logistique internationale

Le ministère de la Défense nationale (MDN) du Canada impartit quelquefois des services d’aide à la mission à des entrepreneurs privés pour aider à alléger le fardeau sur les Forces canadiennes (FC) dans des secteurs où l’expertise militaire s’avère moins cruciale. Le défi pour les planificateurs militaires canadiens consiste à décider des missions dans le cadre desquelles on doit amplifier le rendement d’entrepreneurs privés, dans quelles mesures et dans quelles capacités.

La solution Syllogix

On a fait appel à Syllogix pour mettre au point un modèle de simulation devant soutenir la planification de la logistique des FC. Avec comme point de départ l’état actuel des ressources des FC, et sur le pied de données opérationnelles relatives à des missions historiques et en cours, le modèle simule les façons dont les exigences actuelles de la mission pourront évoluer au fil du temps et comment cela, de concert avec les demandes de mission futures, influerait sur le besoin des FC d’utiliser les services d’entrepreneurs privés pour soutenir ses engagements internationaux désirés.

Mise en œuvre dans un logiciel de simulation commercial et emballée de modalités d’entrée-sortie attrayantes et faciles d’utilisation dans un format de tableur, la solution Syllogix englobe un outil complet d’aide à la décision qui ne nécessite que peu ou pas d’expertise en modélisation pour le comprendre ou interagir avec lui. Cette accessibilité rend l’outil encore plus avantageux pour le MDN, car les planificateurs à tous les échelons de l’organisation peuvent apprécier plus facilement l’utilisation du modèle et l’exploiter afin d’étudier d’importantes options de politique relatives à la planification du soutien de la mission.

Par l’exécution d’un certain nombre de scénarios avec différentes suppositions a priori et par l’analyse des résultats, les planificateurs de logistique des FC sont maintenant en mesure de répondre à un certain nombre de questions avec une toute nouvelle rigueur analytique. Par exemple, le modèle de planification peut servir à étudier comment l’expansion des FC au fil du temps, jumelée à l’acceptation d’une charge de missions en croissance, pourra influer sur l’utilisation des services d’entrepreneurs sur une période de cinq ans. Sans l’apport d’outils de soutien analytique, de telles questions de portée considérable et aux multiples facettes ne trouveraient que devinettes et tâtonnements en guise de réponses.

Une fois entièrement validé et intégré aux systèmes d’information du MDN, le modèle de simulation de Syllogix rehaussera et enrichira le processus de planification de logistique internationale d’une perspicacité et d’une lucidité jamais vues, et aidera nos décideurs militaires à mettre au point des politiques qui garderont nos forces solides et en sécurité durant de nombreuses années.

Le besoin : Planification financière et de l’exploitation à court
et long termes

Tremblant, centre de ski de classe mondiale et l’une des destinations touristiques les plus fréquentées de l’Amérique du Nord, avait besoin de mieux prédire le nombre de mordus de neige qui visiteraient ses pentes chaque hiver afin de prendre des décisions averties de planification ayant des répercussions sur les finances, l’exploitation et le service à la clientèle. Il faut prendre certaines de ces décisions des mois à l’avance, mais d’autres à beaucoup plus court terme. Cela fait de la planification exacte et précise un problème difficile continu pour l’équipe de gestion du centre de villégiature.

La solution Syllogix

Syllogix a élaboré un modèle de prévision dynamique et souple, suffisamment puissant pour intégrer les tendances à long terme et les effets de dernière minute produits par des changements météorologiques, unifiée et tout compris.

Le modèle de prévision créé par nos analystes s’est fondé et articulé sur des techniques de régression bien connues, à l’aide d’un grand nombre de variables binaires (0 ou 1), afin de procurer une souplesse maximale dans l’établissement d’indicateurs prévisionnels indépendants.

Des données d’achalandage historiques remontant à sept ans obtenues du centre de ski ont constitué le fichier de fondement de l’exécution du modèle. Cet horizon temporel est suffisamment long pour que le modèle détecte les effets sur la croissance économique au fil du temps ainsi que les variations cycliques de première importance dans les données. En raison de la fine granularité de la structure du modèle, l’utilisateur peut spécifier les congés saisonniers (p. ex. : Noël, la semaine de relâche en mars), afin que le modèle rectifie automatiquement les prévisions de manière appropriée durant ces périodes de pointe. Cette fonctionnalité permet aux planificateurs financiers de Tremblant de prendre des décisions budgétaires et d’investissement à long terme en vue des saisons futures.

Nous avons ajouté au modèle la fonction de révision dynamique de la prévision à court terme sur la base des conditions atmosphériques. En effet, nous lui avons intégré les données météorologiques quotidiennes de sorte que les valeurs d’achalandage prévues traduiraient correctement l’influence de contextes météorologiques semblables antérieurs. Ce rehaussement fonctionnel a énormément ajouté à la puissance du modèle et à son habileté à soutenir la prise de décision d’exploitation au centre de ski (p. ex. : mise au calendrier des nombres corrects d’employés).

Dans le cadre d’un banc d’essai utilisant un échantillon restant échelonné sur un an, on a constaté que le modèle de prévision « mains libres » assurait un rendement au moins aussi solide que les gestionnaires humains chevronnés du service des finances du centre de villégiature, qui se sont dit impressionnés de la précision et de la souplesse dont la solution automatisée faisait preuve. Des travaux actuellement en cours visent à raffiner le modèle encore plus afin de l’intégrer entièrement au processus de planification financière et d’exploitation de Tremblant.

Le besoin : Attribution des ressources chirurgicales

Au cours de la dernière décennie, les administrateurs du système de santé du Canada ont subi d’énormes pressions visant à les faire accomplir plus avec moins. En effet, les gouvernements ont sabré dans les budgets hospitaliers pendant que le public a continué d’exiger des soins opportuns de haute qualité. Maintenant que les gouvernements se sont mis à rétablir les montants de financement, les décideurs au sein des hôpitaux doivent absolument faire des choix d’importance relativement aux façons d’attribuer au mieux les ressources aux programmes de chirurgie, afin de traiter les patients le plus efficacement possible et de raccourcir les listes d’attente démesurément longues.

La solution Syllogix

Syllogix a mis au point pour Walker Economics Inc., un cabinet-conseil respecté dans le domaine des politiques de santé, un modèle d’optimisation intégré constituant le moteur intelligent central au cœur d’un outil complet d’aide à la décision à l’intention des décideurs du système de santé.

Nous avons créé un modèle de programmation en nombres entiers qui sélectionnerait les listes de traitement hebdomadaires optimales selon les besoins des patients pour des interventions chirurgicales non urgentes simulées sur listes d’attente qui doivent absolument subir leurs traitements avant l’expiration de leur délai d’attente maximal admissible. Compte tenues des attributions de ressources hebdomadaires définies par l’utilisateur, le modèle choisit pour traitement les patients dont le besoin de chirurgie s’avère le plus urgent, tel que l’a calculé la fonction objective, qu’on peut personnaliser arbitrairement de manière qu’elle reflète les priorités d’intervention chirurgicale. L’utilisateur peut définir les volumes de traitement minimaux afin d’imposer des cibles réalistes à certains groupes de chirurgie. On peut également affecter des limitations supplémentaires à la façon dont on pourra consommer les « ensembles de ressources » précis, ce qui permettra aux administrateurs de la santé d’étudier l’effet des campagnes ou politiques ciblées.

En créant des « calendriers de ressources » différents échelonnés sur un certain nombre de semaines dans l’avenir, le(la) décideur(e) emploie l’outil logiciel pour surveiller l’évolution prévue des listes d’attente dans le temps sur la base de volumes d’arrivées de patients simulés. Le logiciel extrait par la suite, à la sortie du module d’optimisation les patients à traiter chaque semaine afin de calculer les utilisations prévues de ressources de même que les ventilations des listes d’attente selon le service de chirurgie et le temps passé sur la liste d’attente pour chaque semaine d’une « exécution » précise. Le logiciel présente ensuite les résultats sous forme de graphiques tridimensionnels attrayants qui facilitent l’étude et l’interprétation.

Nous avons inclus le codage de ce modèle d’optimisation de sélection de patients dans une bibliothèque de services d’appel, puis l’avons intégré de manière transparente dans le logiciel d’aide à la décision d’entreprise de Walker Economics. Ce logiciel, conçu au moyen d’un paradigme de services Web moderne, fait maintenant l’objet de mûre considération par de nombreuses autorités du domaine de la santé à l’échelle du Canada aux fins de mise en œuvre.