Cognitive processes in scheduling under uncertainty

Les activités de planification, et plus précisément l’ordonnancement, jouent un rôle majeur dans l’équilibre et l’efficience des systèmes de travail. L’ordonnancement est considéré comme un problème complexe ; et parmi les facteurs de complexité, l’incertitude représente une dimension centrale. Bien que de nombreux outils automatiques ou d’aide à la décision aient été conçus pour faciliter l’ordonnancement, la place de l’opérateur humain demeure primordiale. Paradoxalement, peu de travaux se sont intéressés à l’activité cognitive de l’ordonnanceur. Cette thèse de doctorat en ergonomie vise à étudier les processus cognitifs mis en œuvre par l’ordonnanceur, avec un intérêt particulier pour les stratégies de gestion de l’incertitude.Après la proposition d’une typologie des situations d’ordonnancement et d’une méthode d’analyse de l’activité, deux situations d’ordonnancement sous incertitude ont été étudiées : l’organisation des tournées dans le Transport Routier de Marchandises (TRM) et l’ordonnancement dans les Services de Soins Infirmiers à Domicile (SSIAD). Cette approche écologique a permis d’élaborer des modèles permettant de mieux appréhender les aspects humains de l’ordonnancement et de cerner les stratégies de gestion de l’incertitude. Des contributions à la fois théoriques, méthodologiques et pratiques seront issues de cette thèse. La combinaison de ces travaux permet d’enrichir la réflexion quant à l’optimisation de la collaboration Homme-Machine.Planning processes, especially, scheduling play a major role in work systems stability and efficiency. Scheduling is regarded as a complex problem; among complexity factors, uncertainty represent a central dimension. Although numerous automated tools or decision support systems have already been designed to help operators schedule their activities. The part played by said operators remains primordial. Paradoxically, few researches were concerned by the cognitive activity of the scheduler. This PhD thesis in human factors aims at studying those cognitive processes, with a specific interest in uncertainty management strategies.After exposing a scheduling situations typology and a method for activity analysis, we presented two scheduling situations with high uncertainty factors to study: organization of rounds in Road Freight Transports (RFT) and scheduling in Visiting Nurse Agencies (VNAs). This ecological approach allowed for a better understanding of the human aspects of scheduling and the detection of uncertainty management strategies. This work contributes to widen the debate around the optimisation of Man-Machine collaboration