Jumeaux numériques des entrepôts — intra logistique
Un programme de R&D mené en partenariat avec l’école des arts et métiers, rattaché au domaine d’excellence Supply chain.
CHERCHEURS
Docteur Selmen BOUBAKER (Chercheur (PhD) – consultant)
Titulaire d’un diplôme d’ingénieur en génie industriel de l’École Nationale d’Ingénieurs de Tunis, ainsi que d’un diplôme de doctorat de l’École CentraleSupélec. Il a débuté sa carrière en tant que consultant en management industriel, avant de se consacrer à une thèse portant sur l’agilité et la résilience de la Supply Chain au sein de la chaire Supply Chain de CentraleSupélec. Par la suite, il a contribué à plusieurs projets de recherche et d’innovation axés sur l’optimisation de la supply chain, l’utilisation de l’intelligence artificielle, de l’Internet des objets (IoT) et de la blockchain.
Publications
- Drissi Elbouzidi, A., Ait El Cadi, A., Pellerin, R., Lamouri, S. et Boubaker, S. (2023) Cadre de modélisation des jumeaux numériques pour un entrepôt manuel. Dans CIGI Qualita MOSIM 2023, Trois-Rivières, Québec, Canada DOI 10.60662/jjtz-6r78.
- Drissi Elbouzidi, A., Ait El Cadi, A., Pellerin, R., Lamouri, S. et Boubaker, S. (2023) Digital Twin Modeling Framework For Manual Warehouses. SMC IEEE 2023.
- Fiche Reflexe : Jumeau numérique : un outil pour l’excellence opérationnelle et environnementale de l’entrepôt
Doctorant Adnane DRISSI ELBOUZIDI (Chercheur doctorant)
Adnane est diplômé de l’école national supérieur des arts et métiers. Adnane a rejoint le Square Research Center pour contribuer aux travaux du Domaine d’Excellence “Supply Chain” et réaliser une thèse de doctorat sur les jumeaux numériques pour une intralogistique durable. Ses recherches portent principalement sur le rôle de l’I.A. dans les jumeaux numériques afin de soutenir la prise de décisions dans la gestion intralogistique et tout en optimisant l’impact environnemental des activités d’entreposage. Il est notamment l’auteur d’un article présenté dans la conférence internationale I3M, article qui a gagné le Prix du meilleur article de la Conférence.
Publications
- Elbouzidi A.D., Bélanger M.J., El Cadi A.A., Pellerin R., Valencia E.T., and Lamouri S. (2022).,The Role Of AI In Warehouse Digital Twins. Proceedings of the 34th European Modeling & Simulation Symposium (EMSS 2022). , 024 . DOI: https://doi.org/10.46354/i3m.2022.emss.024
- Drissi Elbouzidi A, Ait El Cadi A, Pellerin R, Lamouri S, Tobon Valencia E, Bélanger M‑J. The Role of AI in Warehouse Digital Twins: Literature Review. Applied Sciences. 2023; 13(11):6746. https://doi.org/10.3390/app13116746
- Drissi Elbouzidi, A., Ait El Cadi, A., Pellerin, R., Lamouri, S. et Boubaker, S. (2023) Cadre de modélisation des jumeaux numériques pour un entrepôt manuel. Dans CIGI Qualita MOSIM 2023, Trois-Rivières, Québec, Canada DOI 10.60662/jjtz-6r78.
- Drissi Elbouzidi, A., Ait El Cadi, A., Pellerin, R., Lamouri, S. et Boubaker, S. (2023) Digital Twin Modeling Framework For Manual Warehouses. SMC IEEE 2023.
- Fiche Reflexe : Jumeau numérique : un outil pour l’excellence opérationnelle et environnementale de l’entrepôt
Alignement de portefeuille
L’alignement des portefeuilles permet de mesurer la performance climatique d’un portefeuille d’actifs. De nombreuses méthodologies d’alignement ont été développées à la suite des accords de Paris pour répondre à l’objectif de rendre les flux financiers compatibles avec un faible niveau d’émission. A ce jour, les méthodologies existantes ne prennent pas en compte la dimension risque. Par conséquent, un portefeuille peut être aligné sur une trajectoire 2°C, et être exposé de significativement aux risques climatiques.
Apprentissage automatique pour résoudre la mauvaise « qualité » des données
L’utilisation de l’apprentissage automatique (Machine Learning) se heurte à la « Data scarcity », c’est-à-dire à la mauvaise « qualité » de données qui ne sont exploitables que si elles sont « labellisées » au préalable conformément à l’analyse que l’on veut réaliser.
Design Network
Le Network Design détermine la structure d’un réseau d’entreprises et influe sur ses coûts et ses performances. Cela recouvre une série de décisions stratégiques telles que la détermination du nombre, de la taille et de l’emplacement des installations dans le Réseau et peut inclure des décisions tactiques (telles que les politiques de distribution, de transport et de gestion des stocks) ainsi que des décisions opérationnelles (telles que la satisfaction de la demande des clients).
Développer une politique « Diversité et Inclusion » au service de la performance
Les évolutions réglementaires et éthiques, liées au droit antidiscriminatoire et à la promotion de l’égalité rendent de plus en plus nécessaire de garantir au sein d’une organisation que la diversité et l’inclusion soient respectées et exemplaires. Il en va aussi de la gestion des talents et de la marque employeur.
Être propre ou contribuer à la transition ? La RSE au défi de la durabilité
En décembre 2019, la Commission Européenne présentait le Pacte Vert pour l’Europe, dont l’objectif est de « transformer l’UE en une société juste et prospère, dotée d’une économie moderne, efficace dans l’utilisation des ressources et compétitive, caractérisée par l’absence d’émission nette de gaz à effet de serre d’ici 2050 et dans laquelle la croissance économique sera dissociée de l’utilisation des ressources ».
Explicabilité des modèles d’I.A.* « Black Box »
Les modèles d’intelligence artificielle sont utilisés dans de nombreux domaines (octrois de crédits, aide à la détection de fraude, etc.) et ils fournissent de très bon résultats. Cependant, ils manquent de transparence et d’explicabilité, ce qui constitue un frein à leur adoption par les équipes métiers et leur management, ainsi qu’à leur utilisation aux yeux des régulateurs.
Inférence causale : l’Uplift
Le nom uplift modelling désigne un ensemble de méthodes de scoring permettant d’évaluer au niveau individuel la sensibilité au démarchage commercial.
Intégration des risques climatiques dans la valeur des actifs immobiliers
Les biens immobiliers sont vulnérables à de nombreux risques climatiques (physiques, réglementaires ou économiques) qui vont déprécier fortement leur valeur. Cette dépréciation peut aller jusqu’à générer des « actifs échoués ».
L’assurance au défi de la transition climatique
Un programme de R&D sur la transformation de l’activité d’assureur confronté aux risques découlant de la transition.
L’I.A.* au service de l’évaluation de l’impact du changement climatique sur les activités du secteur financier
L’IA permet de mieux réaliser l’évaluation et l’anticipation des risques climatiques financiers (par exemple sur les risques pour les assureurs, les risques de crédit et/ou les risques de marché).
L’I.A.* au service de la résilience et de la viabilité de la supply chain
En matière de Supply Chain, la résilience est la capacité à anticiper des perturbations soudaines et à résister à leur propagation ; la viabilité fait elle référence à la capacité à maintenir les fonctions et les performances à long terme tout en répondant aux exigences environnementales, économiques et sociales.
L’I.A.* et le N.L.P.* au service de la RSE
La multiplication des données (actualités réseaux sociaux, rapports d’entreprises, communiqués) est devenu un défi majeur pour les experts et décideurs en RSE pour extraire et interpréter les données clés.
Modélisation de l’impact du risque physique et de transition sur la solvabilité des Assurances
Face au dérèglement climatique, il est nécessaire pour les assureurs de connaître précisément à quels sinistres climatiques (sécheresse, ouragans…) ils vont devoir faire face pour anticiper les coûts et les conséquences pour leur activité.
Modélisation de l’impact du risque physique et de transition sur la solvabilité des banques
Le risque climatique est aujourd’hui un risque clairement identifié, à prendre en compte dans les exigences de fonds propres des banques.
Modélisation de la culture organisationnelle
Face à des changements de plus en plus fréquents, la gestion de la dimension culturelle d’une entreprise (valeurs, symboles partagés, histoire, comportements individuels, collectifs et managériaux…) s’avère indispensable pour l’optimisation des stratégies de transformation à long terme.
Nouveaux modèles d’affaire du marketing responsable
A l’ère de la durabilité, l’influence du marketing sur les changements de comportement de consommation devient clé, que ce soit sous l’angle de la transformation des business models, des modes de gouvernance, des changements de modes de consommation, mais aussi de la transformation de la fonction marketing, de ses pratiques et des stratégies marketing (objectifs, indicateurs, culture…).
Nouvelles méthodes de travail et de management
La multiplication des « modes » et des innovations managériales proposées orientent la manière dont de nombreuses entreprises essaient d’adopter de nouvelles recettes, souvent inadaptées pour leurs équipes et leurs managers.
Numérique responsable
Le numérique est à l’origine d’une partie croissante des émissions de gaz à effet de serre ; il a également des impacts négatifs en matière sociale et sociétale.
Value based strategy : piloter la performance par la valeur
La performance d’une entreprise ne peut plus aujourd’hui être exclusivement jugée à l’aune de la performance financière.
Pilotage de la décarbonation des actifs immobiliers
Les actifs immobiliers représentent près de 45% de la consommation d’énergie en France et à ce titre en font une cible prioritaire des stratégies de décarbonation. Or ces dernières se fondent aujourd’hui sur le Diagnostic de Performance Energétique (dit DPE ou étiquette énergie), qui ne reflète pas les consommations et émissions réelles des bâtiments.
Plateformisation et stratégie d’innovation
La plateformisation marque le passage d’une économie centrée sur les produits à une économie centrée sur les intermédiaires digitaux et de nombreuses entreprises en font un levier de développement et de nouveau modèle d’affaire.
Soutenabilité bancaire
Depuis la crise financière de 2008, la capacité des banques à résister à des chocs négatifs impactant la qualité de leurs actifs est au cœur des préoccupations des autorités, des régulateurs et des dirigeants d’établissements.
Transition vers l’innovation responsable
Les outils de gestion, de management de l’innovation et de décision stratégique « porteriens » sont profondément ancrés dans les pratiques, la culture, et la façon de penser des entreprises. La transition vers des outils d’innovation responsable est devenue un enjeu crucial dans le contexte actuel axé sur le développement durable et la prise de conscience des limites des modèles traditionnels.