La recherche en gestion : bien plus qu’une affaire de profits

Aux yeux du grand public comme de certains scientifiques, la recherche en gestion est encore trop souvent perçue comme une façon d’outiller les entreprises dans la maximisation de leurs profits. Il est temps de changer cette perception réductrice ! Cette vision occulte la diversité et la profondeur des travaux en science de la gestion, qui peuvent contribuer à relever des défis sociétaux. Un bon exemple ? La recherche appliquée en optimisation des chaînes logistiques humanitaires, à laquelle je contribue.

Certains désastres, comme les tremblements de terre ou les inondations, se produisent de manière imprévisible et exigent une réponse immédiate. Quant aux famines et aux migrations de populations, ce sont des phénomènes qui se développent progressivement et nécessitent une intervention stratégique soutenue.

Dans un cas comme dans l’autre, il est essentiel de fournir les ressources appropriées pour soutenir les gens dans le besoin. D’ailleurs, on estime que 80 % des efforts d’une mission humanitaire correspondent à des opérations logistiques.

Alors, comment améliorer les opérations dans un tel contexte ? La science des données devient un élément clé, permettant de développer des outils qui guident la prise de décisions en situation d’incertitude.

Sur le terrain

En tant que chercheuse, je collabore quotidiennement avec des organisations humanitaires comme la Croix-Rouge canadienne et le Programme alimentaire mondial des Nations unies. Ces organisations font face à des défis de taille pour desservir des gens en situation de crise. Mon rôle est de développer des méthodes pour résoudre des problèmes complexes et formuler des recommandations visant à optimiser les chaînes logistiques humanitaires.

Que ce soit pour contribuer à la reconstruction d’un système d’approvisionnement en eau potable à la suite d’un tremblement de terre au Népal, pour améliorer la préparation aux ouragans dans les Caraïbes ou pour combattre l’insécurité alimentaire dans plusieurs pays, la science des données s’avère cruciale pour élaborer des stratégies permettant d’accroître l’efficacité et l’équité dans l’allocation des ressources destinées à l’aide humanitaire.

Pour soutenir ces organisations, je suis les principes d’une recherche ascendante, de la définition des problèmes rencontrés sur le terrain jusqu’à la proposition de solutions. Cette démarche s’appuie sur la collecte et l’analyse de données – comme des images satellites, des rapports officiels ou des statistiques sur la population –, soutenues par la programmation mathématique et le développement d’algorithmes. L’information est parfois incomplète, c’est pourquoi la modélisation et les solutions sont améliorées au fur et à mesure des tests et des comptes-rendus des organisations partenaires.

Optimiser les dons

Depuis 30 ans, le réseau des Banques alimentaires du Québec (BAQ) représente les 19 Moissons et 13 membres associés qui approvisionnent plus de 1200 organismes communautaires locaux grâce à des dons. Ces organismes répondent, chaque mois, à environ 2,6 millions de demandes d’aide alimentaire.

Dans ce contexte, il devient compliqué de gérer le flux de denrées équitablement et efficacement à travers le réseau.

En prenant en compte l’offre des donateurs, qui est variable, et les besoins des organismes, nous développons un outil informatique pour optimiser l’équité, la variété et la quantité des denrées acheminées aux Moissons. De plus, l’outil destiné aux BAQ améliore les opérations logistiques du réseau, par exemple la gestion du transport, ce qui permet d’accueillir davantage de dons avec les mêmes ressources, grâce à une meilleure planification.

Planifier les évacuations

Le Canada fait face à environ 8000 incendies de forêt chaque année, provoquant des ravages dans les communautés et les infrastructures, et entraînant parfois des pertes humaines. En 2023, le pays a connu une saison des feux de forêt sans précédent, avec plus de 18 millions d’hectares brûlés, comparativement à une moyenne de 2,7 millions d’hectares au cours des 10 dernières années.

La mise en place d’un bon plan d’évacuation nécessite la prise en compte de plusieurs paramètres, notamment les choix d’itinéraires, la gestion du trafic et des voies, et les destinations sécuritaires. Il est également essentiel de comprendre le comportement des personnes évacuées, car des outils d’estimation du temps d’évacuation qui ne tiennent pas compte de ce facteur ni des risques du réseau de transport seront imprécis.

Mais comment y arriver efficacement ? Là aussi, le développement et l’implantation d’outils informatiques d’aide à la décision, reposant sur l’intelligence artificielle, la programmation mathématique et la simulation, permettent d’optimiser les décisions opérationnelles tout en prenant en considération le comportement des individus. De plus, nos modèles utilisent des données géographiques et socio-démographiques, ce qui permet d’intégrer les caractéristiques des villes québécoises, renforçant ainsi la pertinence et l’applicabilité de nos outils dans toutes les régions ciblées.

La recherche en science de la gestion est donc loin d’être une simple affaire de maximisation de profits ! Son application dans la gestion des chaînes logistiques humanitaires démontre bien le contraire. L’utilisation de ces outils permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, fondées sur des analyses systémiques des risques et des coûts, plutôt que sur des intuitions ou des intérêts de parties prenantes.

Marie-Ève Rancourt est professeure agrégée au Département de gestion des opérations et de la logistique à HEC Montréal. Elle est titulaire de la Chaire de recherche du Canada en analytique des chaînes logistiques humanitaires, et membre du Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport.