Jumeaux numériques centrés sur l'humain pour l'ordonnancement des tâches et la gestion des ressources intégrant bien-être et pénibilité au travail : une architecture généralisée pour les travailleurs isolés

Le présent projet de thèse porte sur le développement d'une nouvelle génération de Jumeaux Numériques Centrés sur l'Humain (Human-Centric Digital Twins – HCDT), dédiés à l'optimisation de l'organisation du travail et à l'allocation dynamique des ressources. Ces modèles intègrent explicitement les contraintes liées à la santé, à la sécurité, à la fatigue et au bien-être des opérateurs. Les travaux ciblent prioritairement des environnements contraints et incertains, caractérisés par l'intervention de travailleurs isolés ou de première ligne soumis à une forte variabilité opérationnelle, dans lesquels les décisions d'ordonnancement doivent s'adapter en continu aux aléas opérationnels, environnementaux et physiologiques. Sur le plan scientifique, l'objectif est de dépasser le paradigme traditionnel de l'ordonnancement guidé par les seules métriques de performance opérationnelle. La démarche vise à concevoir des modèles prédictifs-réactifs et multiobjectifs conciliant efficience opérationnelle et contraintes ergonomiques. La charge physique, la dynamique de la fatigue et de la récupération, ainsi que l'exposition aux risques professionnels seront formalisées afin d'être directement intégrées aux moteurs d'optimisation et de réordonnancement. L'innovation méthodologique repose sur le couplage en boucle fermée d'un moteur de simulation à événements discrets (SED) et d'algorithmes d'optimisation dynamique. Cette architecture permettra au HCDT d'anticiper les situations de surcharge ou de fatigue, d'évaluer des scénarios prospectifs (« what-if ») et de réajuster en quasi-temps réel l'affectation des tâches et la distribution des ressources. La synchronisation continue avec les données issues du terrain, notamment via des capteurs ou des systèmes IoT, contribuera à maintenir la fidélité et la cohérence du modèle par rapport à l'état réel du système. Afin de garantir un niveau d'abstraction suffisant, la thèse proposera un socle méthodologique générique, interopérable et transférable. La démarche sera validée empiriquement sur des cas d'étude complémentaires : le secteur agricole, en particulier le travail en milieu isolé, et le domaine de la santé, notamment les structures de soins à domicile et les EHPAD. Ces retours du terrain permettront d'éprouver et d'enrichir progressivement le modèle, afin de garantir une planification à la fois faisable et adaptée, tout en identifiant les invariants de l'architecture HCDT et les spécificités propres à chaque domaine d'application. Inscrit dans la philosophie de l'Industrie 5.0, ce travail contribuera à l'émergence de systèmes de production et de services plus soutenables, adaptatifs et sûrs, en plaçant la modélisation des facteurs humains au cœur de la prise de décision automatisée. École doctorale : EDMITT - Ecole Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse Direction : Elyes LAMINE Financement : MSCA COFUND BEST