Description du cours

Intitulé de l'Unité d'Enseignement

Introduction à la recherche opérationnelle

Code de l'Unité d'Enseignement

13UMQ21

Année académique

2019 - 2020

Cycle

MASTER

Nombre de crédits

5

Nombre heures

60

Quadrimestre

2

Pondération

Site

Montgomery

Langue d'enseignement

Français

Enseignant responsable

ENGELBEEN Céline

Objectifs et contribution de l'Unité d'Enseignement au programme

Ce cours d’introduction à la recherche opérationnelle a l’ambition de former les étudiants aux méthodes de gestion scientifique dans un contexte proche de l’environnement des gestionnaires qui doivent comprendre le problème posé et transmettre les résultats de l’application de leurs méthodes dans une forme compréhensible pour les non-spécialistes. Donc, outre la capacité de mettre rigoureusement en oeuvre les algorithmes et méthodes de solution propres au domaine d’études, il demande aux étudiant(e)s d’activer leurs compétences de créativité dans la modélisation des «situations-problèmes» et à mobiliser leurs aptitudes à communiquer dans un langage clair et synthétique quand il s’agit d’interpréter les résultats. Le mélange de théorie, d’apprentissages -qui se
veulent coopératifs -et d’exemples constituant le cours a été conçu dans cet esprit. Parmi les trois objectifs traditionnels, savoir, savoir-faire et savoir-être, c'est l'objectif de savoir-faire qui prédomine.
Les objectifs généraux ainsi définis nous permettront de nous rapprocher des objectifs suivants:
• Un professionnel de la gestion possédant des savoirs disciplinaires généraux et des savoirs spécialisés dans un ou deux domaines de gestion
• Opérationnel, c’est-à-dire capable d’agir concrètement, seul ou en équipe pour élaborer et mettre en oeuvre des solutions relevant notamment de son domaine de spécialisation
•Conscient de la complexité et gardant un esprit critique

Prérequis et corequis

Les UE suivantes sont corequises:
- Mathématiques 1
- Mathématiques et statistiques 1 et 2
- statistique 3 et introduction à l’économétrie

Description du contenu

Partie 1 : Modélisation
Partie 2 : Programmation linéaire
Partie 3 : Gestion des stocks
Partie 4 : Théorie des graphes

En raison de la crise sanitaire, la section consacrée aux modèles aléatoires dans le chapitre 3 n'a pas pu être vue, ainsi que le problème de l'arbre couvrant de poids minimum dans le chapitre 4. Ces deux matières ne font donc pas partie de la matière d'examen.

Méthodes pédagogiques

Type d’enseignement : ex cathedra plus séances d’exercices.
Le cours fait alterner des exposés théoriques et des exercices destinés à faciliter l’assimilation des notions introduites.
Une série d’exercices est proposée à la suite de chaque chapitre. La résolution à domicile de ces exercices joue un rôle important dans l’assimilation de la matière ; ils permettent à l’étudiant(e) d’évaluer son degré de maîtrise de la matière enseignée et constituent l’instrument privilégié de préparation à l’examen.

En raison de la crise sanitaire, les méthodes pédagogiques ont dû basculer vers un enseignement à distance comportant la lecture du syllabus ainsi que la vision de différentes vidéos et de quizz en ligne.

Mode d'évaluation

L’examen est à livres fermés et comprend des questions de théorie ainsi que des exercices du même niveau que ceux réalisés pendant le quadrimestre.

En raison de la crise sanitaire, l'examen de juin 2020 et de août-septembre 2020 sera un examen écrit en ligne (sur la plateforme choisie par la Haute Ecole) composé de QCM-QRM ainsi que de petites questions ouvertes dont la réponse est numérique, à livres fermés.

Références bibliographiques

-R. Rardin, Optimization in Operations Research, Pearson New International Edition, 2013.
-Taha, Operations Research: an Introduction, Pearson, 2011.