Projet de Recherche MASCOT

Medical Attendant Shift Conception and OpTimisation

Équipe : Systèmes Dynamiques et Optimisation

Labellisation : aucune

Durée : (2018 - 2022)

Financement : RFI Atlanstic 2020

Personnels impliqués du LARIS : Christelle Jussien-Guéret, David Baez

Partenaires du projet : L. Billard (CHU Nantes), O. Bellenguez-Morineau (IMT Atlantique | LS2N)

Résumé et objectifs

L’objectif de ce projet est de proposer une nouvelle modélisation et développer des moteurs d’aide à la décision pour l’élaboration des plannings des personnels hospitaliers, dans un contexte nécessitant de maintenir la continuité et la sécurité des soins en toutes circonstances, tout en restant attentif à la qualité de vie des soignants.

Le processus de décision classique pour la construction de plannings est découpé en plusieurs étapes successives, portant chacune sur des horizons distincts : dimensionnement des équipes à l’année et établissements des quotités de travail (lorsque des temps partiels sont accordés), suivi de la construction de cycles de travail théoriques par service, et enfin construction des plannings nominatifs au mois, amendés au quotidien en cas d’aléas. Lorsque les premières phases ont été réalisées avec trop d’approximation, la construction des plannings nominatifs mensuels peut devenir irréalisable et conduire à un surcoût par l’emploi de remplacements ou d’heures supplémentaires. Les différents problèmes d’optimisation sous-jacents à ce processus de décision sont pour la plupart abordés dans la littérature. Ils sont cependant étudiés isolément les uns des autres. De plus, la grande majorité des travaux portant sur la planification de personnel hospitalier s’articule autour d’un objectif de maitrise des coûts du système. Or, le contexte actuel de tension (ressources très contraintes) conduit à mettre en évidence en premier lieu un besoin avant tout centré sur la faisabilité, ainsi que sur la capacité à absorber les aléas. D’autre part, on constate que des aspects humains, mis en exergue par la souffrance actuelle des soignants, doivent être pris en compte afin de permettre au personnel de retrouver une certaine qualité de vie au travail.

L’étude envisagée porte donc sur trois verrous scientifiques majeurs : tout d’abord, il s’agira de trouver le moyen d’intégrer les différents horizons de décision dans une même démarche afin de permettre une optimisation globale plus pertinente, notamment parce que le dimensionnement des équipes influe directement sur les plannings qui pourront être construits. Dans un second temps, il apparait nécessaire de fournir des solutions robustes permettant de gérer les aléas quotidiens avec plus de souplesse, autorisant ainsi des modifications aisées des plannings tout en conservant leur validité. Enfin, une réflexion de fond et interdisciplinaire visant à intégrer les réalités humaines, au-delà des aspects quantifiables usuellement abordés en Recherche Opérationnelle, viendra enrichir de façon novatrice la modélisation des problèmes traités.

Ce projet implique trois partenaires : les laboratoires LARIS et le LS2N, dont une des spécialités est la résolution de problèmes d’optimisation en logistique et production, et le CHU de Nantes qui apportera son expertise sur les problématiques traitées et fournira des données. Les réflexions seront également nourries d’échanges autour de la prise en compte des ressources humaines avec les associations ANACT (Association Nationale pour l’Amélioration des Conditions de Travail) et ARACT (Association Régionale pour l’Amélioration des conditions de Travail).

Dans la démarche actuelle de refonte du système de santé, nous pensons que la mise en œuvre d’approches issues de la Recherche Opérationnelle sur des données réelles sont gages d’une meilleure connaissance des problèmes à traiter, ainsi qu’une source certaine de montée en puissance dans l’efficacité de traitement de ces questions. Les moteurs d’optimisation développés ainsi que l’expérience acquise par les laboratoires sur ces problématiques au cours de ce projet permettront d’envisager par la suite le développement de modèles génériques applicables à d’autres établissements de santé.