Etudiant : MANAE OTHMAN

Filière : Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia (MLAIM)

Encadrant : Pr. EL BEQQALI OMAR

Annèe : 2025

Résumé : Les établissements hospitaliers sont conçus pour répondre à des besoins réguliers en services de soins, à travers des infrastructures structurées et relativement rigides. Cependant, la pandémie de COVID-19 a révélé les limites de cette rigidité face à un afflux massif de patients, entraînant des réaffectations spontanées et souvent inefficaces des espaces hospitaliers. Cela met en évidence la nécessité de repenser l’aménagement des infrastructures de manière plus flexible et adaptative. Ce défi peut être formulé comme un Facility Layout Problem (FLP), qui consiste à optimiser le positionnement des différentes zones hospitalières en tenant compte des contraintes de flux de patients, de distanciation et des priorités médicales. Les modèles génératifs de langage (LLMs) offrent la possibilité d’imaginer des réorganisations spatiales à partir de descriptions structurées, mais leurs propositions restent symboliques et non optimisées numériquement. Pour combler cette limite, nous proposons une solution hybride basée sur l’utilisation de LLMs (éventuellement enrichis par un processus de Retrieval-Augmented Generation – RAG – pour intégrer des connaissances scientifiques) et de l’algorithme bio-inspiré Particle Swarm Optimization (PSO). Cette combinaison permet de générer et d’optimiser des aménagements hospitaliers plus réalistes et performants dans des scénarios de crise. Le projet a été réalisé au Laboratoire d’Analyse des Signaux et des Processus Industriels (LASPI) de l’Université Jean Monnet à Saint-Étienne, avec pour objectif d’améliorer la résilience des infrastructures de santé face aux crises sanitaires. L’approche consiste à modéliser les contraintes propres au FLP, à générer des propositions initiales à l’aide des LLMs, puis à les affiner avec le PSO afin d’obtenir des agencements optimisés. L’évaluation est effectuée en termes de temps de parcours, d’utilisation des ressources disponibles et de conformité aux normes sanitaires.