Contribution à la modélisation et résolution du problème d affectation sous contraintes de compétences et préférences

La prise en compte des caractéristiques humaines s est avérée indispensable pour l amélioration des performances de l entreprise. Dans ce travail de recherche, nous nous intéressons particulièrement à assurer une meilleure correspondance entre les exigences des tâches et les compétences acquises par les ressources humaines tout en tenant compte de leurs préférences. Pour ce faire, nous proposons une nouvelle approche composée de quatre étapes pour la résolution du problème d affectation sous contraintes de compétences et préférences. La première étape permet de déterminer les niveaux de compétences acquis et requis en utilisant le modèle de représentation linguistique 2-tuple. La deuxième étape consiste à classer ces niveaux à l aide de la technique TOPSIS. Au cours de la troisième étape, nous exploitons la liste de classement obtenu ainsi que les données concernant les préférences pour la modélisation du problème d affectation. Au niveau de la quatrième étape un nouvel algorithme basé sur la combinaison des avantages de l'algorithme de l abeille et du système immunitaire est développé pour résoudre le problème proposé. Enfin, l approche est illustrée par un exemple inspiré d un cas réel ressenti dans une entreprise du secteur de télécommunication.The consideration of the human characteristics is essential to enhance the enterprise performance. In this research work, we are particularly interested to ensure a better matching between task requirements and human resources competences taking into account their preferences. To do this, we propose a new approach that consists of four steps to solve the assignment problem under competences and preferences constraints. The first step concerns the identification of the acquired and required competences levels using the 2-tuple linguistic representation model. The second focus on the ranking of the resulting competences levels using the TOPSIS technique. The third step manages the integration of the resulting ranking as well as the preferences information into the problem formulation. Finally, a new algorithm based on the hybridization of the bee algorithm and the immune system is developed to solve the proposed problem. Finally, the approach is illustrated through an example depicted from a real case study in a telecommunications sector company.ST DENIS-BU PARIS8 (930662101) / SudocSudocFranceF