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Optimization Model Development and Validation

Une intervention mathématique reflétant la solution possible

Vous avez une fonction de valeur correcte, mesurable et assortie des KPI adéquats pour servir de base à votre optimalisation ? Vous savez ce que vous allez optimaliser grâce à l'approche value discovery ? Vous avez clarifié toutes les inconnues du parcours d'optimalisation ? Nous définissons un modèle sur cette base.
Un modèle mathématique à valeur prédictive suffisamment précis et traduisant le processus que vous souhaitez optimaliser.
Cette précision est testée par le biais d'un problème réel, un ensemble de données représentatives. Le modèle est en quelque sorte validé.
Ordina peut vous aider à élaborer différents modèles mathématiques d'optimalisation ou peut vous soutenir dans la validation des modèles que vous aurez créés vous-même.  

concept

Les algorithmes d'optimalisation fonctionnent sur la base d'un modèle s'approchant de la réalité. Plus le modèle reflète la réalité, plus les résultats de l'optimalisation sont crédibles. Le modèle possède alors suffisamment de valeurs prédictives précises. Lorsque le modèle prévoit un effet donné, il faut que cela puisse être étayé par une observation objective dans la réalité.
Si la précision du modèle est faussée, cela peut avoir des conséquences négatives. La problématique d'optimalisation peut en effet devenir à ce point complexe qu'il n'est plus possible de la résoudre moyennant un temps de calcul acceptable.

approche

La plupart des techniques d'optimalisation fonctionnent avec des modèles mathématiques greffés sur la réalité. Mais il existe d'autres techniques. Ordina élabore le modèle adéquat pour vous. Nous garantissons que le modèle est logique et correct et qu'il surmonte tous les obstacles propres aux techniques d'optimalisation choisies. Nos experts valident la précision du modèle en le testant de manière concrète. Nous utilisons un ensemble de données réalistes pour tester le modèle ainsi que les résultats livrés. 
Ordina procède à ces vérifications de validation sur les modèles développés par ses soins comme sur les optimiseurs élaborés par le client lui-même. 

résultat

À la fin du processus, vous disposerez d'un modèle validé qui vous garantira :
- un modèle précis – mais pas exagérément précis – de la problématique soumise ;
- une fonction-cible objective et mesurable ;
- un modèle respectant les limitations imposées par les techniques d'optimalisation choisies ;
- un modèle testé au moyen d'un ensemble de données pertinent.

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