XX
(Fermé)TN France

CIFRE : Optimisation de l’allocation des budgets des collectivités territoriales, dans un conte[...]

  • +2
  • +3
  • FR
    France
Manifester de l'intérêt pour ce poste
  • +2
  • +3
  • FR
    France

À propos

CIFRE : Optimisation de l’allocation des budgets des collectivités territoriales, dans un contexte incertain en prenant en compte les vulnérabilités du système

Topic description

La mise en place d’une stratégie budgétaire, en particulier en termes de gestion des ressources humaines, reste une tâche délicate pour les collectivités territoriales. En effet, contrairement aux contextes industriels usuels, les objectifs ne sont pas ceux de rentabilité, mais plutôt d’utilisation optimisée des budgets alloués. Par ailleurs, les enjeux sont différents : ils peuvent être intrinsèquement liés aux ambitions politiques des élus ; les contextes de performance sont généralement très dépendants du tissu local ; et enfin, la visibilité a souvent le même terme que les durées des mandats.
Pourtant, les méthodes de gestion des systèmes industriels n’en semblent pas moins pertinentes, à condition de définir les indicateurs de performances et les objectifs adaptés au contexte particulier.

Les travaux de recherche consisteront à :

  1. Modéliser le système complexe relatif à l’application métier des collectivités territoriales ;
  2. Développer des algorithmes d’intelligence artificielle à même d’extraire et traiter automatiquement les flux de données internes et exogènes pour la détection de perturbations du système ;
  3. Proposer un outil d’aide à la décision face aux perturbations du système et de ses vulnérabilités propres.

Résultats attendus

Les principaux résultats des travaux de recherche de cette thèse sont le développement d’une méthodologie systémique et de conceptualisation du système métier étudié, d’algorithmes d’intelligence artificielle d’extraction des informations d’intérêt et d’optimisation pour aider les décisionnaires à faire face aux perturbations.

#J-18808-Ljbffr

Compétences idéales

  • Artificial Intelligence
  • Data Modeling
  • Algorithm Development
  • France

Expérience professionnelle

  • Machine Learning
  • General Project Management

Compétences linguistiques

  • French