STAGE – Automatisation des recommandations pour la gestion de portefeuille de projets (H/F)
Stage Vélizy-Villacoublay (Yvelines) Développement informatique
Description de l'offre
Imaginez demain...
Ce stage se déroulera au sein de l’équipe « Recherche » dont la mission est de développer et d’évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, pour maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques.
Le stage se situe dans le cadre d’aide à la décision multicritère, et concerne plus précisément l’algorithmique liée à l’élicitation des préférences. L’élicitation des préférences est un processus qui procède par une interaction entre le décideur et l’homme d’étude (ou un logiciel) et qui conduit ce décideur à exprimer une information sur ses préférences. Cet échange permet ensuite à l’homme d’étude (ou un logiciel) de classer les alternatives.
Nous nous intéressons dans ce travail aux modèles de décision multicritère de (Keeney Raiffa 1976, Roy 2013). Ces modèles prennent en entrée un ensemble d'alternatives (ou d'options) et un ensemble de critères pour évaluer les conséquences de ces alternatives. En sortie, ils fournissent une recommandation finale sous la forme générale d'une relation d'ordre entre les différentes alternatives en se basant sur un historique de préférences.
La force de ces méthodes ou modèles résident dans le fait qu'ils offrent une base théorique solide pour la résolution des problèmes de décision et la construction de 'bonnes solutions'' dans des situations problématiques différentes.
On s’intéresse dans ce stage à l’élicitation des préférences dans le cadre de la gestion de portefeuille de projets.
Votre contribution
L’objectif est de proposer un état de l’art complet sur la gestion de portefeuille de projets et de tester l’algorithme le plus adapté.
Résultats et livrables attendus du stage : Proposition d’un état de l’art sur l’élicitation de la gestion de portefeuille de projets et d’un prototype pour des recommandations automatiques.
Vos atouts pour réussir
Etudiant(e) en cursus universitaire ou en Ecole d’ingénieurs préparant un diplôme de niveau Bac+5, ou un Master de recherche en Optimisation ou Mathématiques Appliquées.
Spécialité(s)/ Option(s) souhaitée(s) : Mathématiques Appliquées, Optimisation, aide à la décision multicritère, optimisation linéaire
Compétences techniques attendue(s)/ ou souhaitée(s)
Bonne maîtrise du R, C++ et de la programmation Objet
Bonne maîtrise d’un solveur d’optimisation (CPLEX, Gurobi, LocalSolver, etc)
Bonne maitrise de l’anglais à l’oral et à l’écrit pour la rédaction de documentation
Qualité(s) professionnelle(s) attendue(s) / ou souhaitée(s)
Vous êtes curieux et motivé. Rigoureux, autonome et assidu dans votre travail.