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STAGE - Combinaison de l'apprentissage automatique des processus et simulation (H/F) - Campus Innovation Paris hos Air Liquide


Job title
STAGE - Combinaison de l'apprentissage automatique des processus et simulation (H/F) - Campus Innovation Paris
Contract Type
Internship
Publication date
2019-10-21
Country
France

Présentation du Groupe

Air Liquide est le leader mondial des gaz, technologies et services pour l’industrie et la santé. Présent dans 80 pays avec environ 65 000 collaborateurs, le Groupe sert plus de 3,5 millions de clients et de patients.
Air Liquide place la diversité au cœur de ses activités et s'engage notamment en favorisant l’égalité professionnelle et l’emploi des travailleurs en situation de handicap.

Descriptif de l'entité et de l'activité

Le Campus Innovation Paris (78 - Les Loges en Josas) est le plus grand centre de R&D d’Air Liquide.
Il développe des solutions innovantes pour l’ensemble des activités du Groupe. Plus de 250 chercheurs travaillent dans 48 laboratoires dotés de matériel de pointe et de plateformes expérimentales, permettant d’explorer de nombreux domaines de recherche.

Missions & Responsabilités

La définition de processus de santé efficaces et précis dans les hôpitaux est cruciale pour assurer une qualité de service adéquate. Connaître et améliorer les parcours et les processus de soins des patients dans les hôpitaux permet d'augmenter le nombre de patients pouvant être traités avec la même quantité de ressources. La mesure de ce processus est généralement effectuée manuellement, obligeant les infirmières à collecter des informations et données temporelles, impactant ainsi le processus existant avec un risque d'erreurs humaines sur les données collectées.
L'utilisation de systèmes de localisation à l'intérieur permet de collecter les données en temps réel sans impacter le processus de soins. Cependant, il est nécessaire de présenter ces données de manière compréhensible pour les professionnels de la santé. Le process mining est un outil permettant d'extraire des informations utiles et non triviales de l'historique d'exécution des processus (event-log file). Ces historiques d'événements constituent le point de départ de diverses techniques de découverte et d'analyse permettant de mieux comprendre les parcours des patients.

Les différentes missions:

Le stage a pour objectif de combiner des techniques d’exploration de processus afin de découvrir de multiples perspectives (perspective de contrôle, flux, données, performances et ressources) du processus à partir de données historiques, et de les intégrer dans un modèle de simulation complet.
  • Étape 1: Analyse des données provenant du système de géolocalisation intérieur.
  • Étape 2: Découverte de processus avec un outil spécialisé dans l'exploration de processus.
  • Étape 3: Application à une étude de cas: les parcours de soins d'un service de chirurgie ambulatoire dans un hôpital seront analysés à l'aide d'une combinaison d'extraction de processus et de simulation.
  • Étape 4: La qualité des modèles de simulation à événement discrets générés pour l'étude de cas sera évaluée en comparant l'historique des événements de départ à la liste des événements générés à partir du modèle de simulation.

Profil et compétences

Ecole d'ingénieur ou Master 2 en génie industriel, Recherche Opérationnelle, mathématiques appliquées, informatique ou équivalent. Compétences recherchées:
  • Modélisation des flux dans un système de santé complexe (cartographie des flux de valeurs, décomposition de processus en activités de durée mesurable, etc.),
  • bonne connaissance des modèles de simulation d'événements discrets.
  • Maîtrise d'au moins un outil de simulation d'événements discrets: Arena, Simul8, flexsim, simulation d'installation Tecnomatix, etc.
  • Bonne connaissance d'un outil d'exploration de processus: DISCO, ProM, etc.
  • Maîtrise des outils statistiques et des langages de programmation tels que Python et R

Informations complémentaires

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