Un Service d’urgence (SU) est le service hospitalier ayant comme responsabilité de fournir des soins non programmés à une grande variété de patients, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Les SU sont actuellement confrontés à un problème international et récurrent, à savoir la saturation des urgences qui résulte de l’actuelle inadéquation entre les capacités médicales et la demande des patients. L'objectif est de développer des solutions internes et économiques permettant d’atténuer le phénomène de saturation des urgences et d’améliorer leur performance, à l'aide de méthodes issues de la Recherche Opérationnelle/Gestion des Opérations (RO/GO). Ces solutions sont d'un grand intérêt pour les gestionnaires. Afin d'atteindre cet objectif, nous abordons trois ensembles de questions de recherche.La première catégorie comprend des questions prospectives portant sur les indicateurs clés de performance (ICP) ainsi que sur les différents facteurs contribuant à l’encombrement des urgences. La deuxième catégorie est constituée de questions liées au dimensionnement de la capacité des ressources humaines dans un SU. Un modèle réaliste de simulation à événements discrets des urgences est élaboré. En utilisant l'optimisation basée sur la simulation, la durée moyenne de séjour des patients (LOS) est minimisée, en intégrant une contrainte budgétaire ainsi qu’une contrainte assurant que les patients les plus critiques accèderont à un médecin dans un délai déterminé. Les résultats obtenus permettent de fournir aux gestionnaires des urgences des indications utiles sur l'impact du budget sur la performance et sur la manière dont les investissements devraient être priorisés et répartis entre les ressources, ainsi que sur l'effet de la prise en compte de deux principaux ICP différents. Nous proposons également une heuristique pour l'optimisation de la structure des shifts (roulements) du personnel dans la journée. La méthode combine l'optimisation basée sur la simulation avec de la programmation linéaire. La troisième catégorie de questions porte sur le processus de soins des patients. Nous analysons des modifications et des alternatives innovantes dans le parcours du patient (à budget fixe). Typiquement, dans les pratiques actuelles, chaque patient dans un SU est affecté à un seul médecin qui en sera exclusivement responsable pendant toutes les étapes du processus (règle du "Même Patient Même Médecin", MPMM). Dans un premier temps, nous menons une enquête auprès des praticiens qui confirme que MPMM représente la pratique standard dans la plupart des SU à travers le monde. L’enquête révèle également que la suppression de cette règle est très controversée parmi les urgentistes. Nous utilisons ensuite une modélisation en réseau de files d’attente Erlang-R contenant une complexité additionnelle. Nous montrons et quantifions les avantages potentiels de la suppression de la restriction MPMM en fonction des paramètres du système. Une seconde étude portant sur le processus est menée, à savoir la prescription des examens par l’infirmière chargée du tri (PIT) avant la consultation initiale. Nous comparons le fait d’autoriser l’infirmière à prescrire certains examens complémentaires, avec la procédure standard consistant à attendre que le médecin examine le patient et lui prescrive des examens. Nous démontrons l'efficacité de PIT sur la performance du SU en fonction de paramètres clés, tels que le niveau de compétence de l’infirmière, la charge du système et l'extension de la durée du tri.De manière générale, cette thèse aborde d’innovantes questions de recherche dans la gestion des opérations des SU. Elle fournit aux décideurs des recommandations et des outils permettant d’améliorer la performance des urgences. Cette thèse ouvre également la voie pour de futurs axes de recherche liés à l'optimisation des opérations dans les SU. / Emergency Department (ED) is the service within hospitals responsible for providing unscheduled care to a wide variety of patients over 24 hours a day, 7 days a week. As a result to the existing mismatch between available caring capacity and patients demand, EDs are currently facing a recurrent worldwide problem, namely overcrowding. The objective of this thesis is to develop internal and cost-effective solutions to alleviate overcrowding in EDs and improve their performance, using Operations Research/Operations Management (OR/OM) methods. Such solutions are of great interest for managers. In order to achieve this objective, we address a series of research questions.The first category of research questions include prospective questions about ED Key Performance Indicators (KPIs) and about the diverse factors contributing to overcrowding. We first conduct a detailed literature review on the commonly used KPIs from an OR/OM perspective. The review summarizes the advantages and drawbacks of each KPI and provides several useful insights. In addition, a series of statistical analysis are performed in the purpose of identifying the main influencing factors of performance.The second category consists in resource-related questions that are associated to the dimensioning of ED resource capacity. A realistic ED discrete-event simulation model is thus proposed. The model accounts for the most essential structural and functional characteristics of EDs thanks to a close collaboration with practitioners. Using simulation optimization, we minimize the patient average length of stay (LOS), by integrating a staffing budget constraint and a constraint securing that the most severe incidents will see a doctor within a specified time limit. The obtained results allow us to provide useful insights to managers about the impact of the budget on performance and how investments priorities should be allocated among resources, as well as the effect of combining two different major KPIs. Furthermore, we propose a heuristic for the optimization of the shifts of human resources. The method combines simulation optimization and linear programming.The third category of questions deals with process-related issues. We investigate potential alternative and innovative ED patient flow designs (with fixed budget). Typically in current ED practices, each patient is assigned to a single physician who will be exclusively responsible of him/her during all stages of the process (“Same Patient Same Physician”, SPSP rule). We conduct a survey which confirms that SPSP stands as the standard practice in most EDs worldwide, and that removing SPSP rule is very controversial among practitioners. We next use a complexity-augmented Erlang-R queueing network modeling. We show and quantify the potential benefits of removing the SPSP restriction as a function of the system parameters. For a second process-related issue, we compare the Triage Nurse ordering (TNO) diagnostic tests against the standard procedure, i.e., waiting for the physician to examine the patient and order tests. We demonstrate the efficiency of TNO on ED performance as a function of key parameters, such as triage nurse ability, system load and triage time extension.In summary, this thesis addresses innovative OM research questions for EDs. It provides decision makers with recommendations and tools in order to improve ED performance. It also highlights various avenues for future research related to the optimization of ED operations.

Avec l'utilisation grandissante des technologies distribuées sans fil pour la modernisation des services, les déploiements d'infrastructures radio dédiées ne permettent plus de garantir des communications fiables, à grande échelle et pour un bas coût. Cette thèse vise à permettre à un opérateur de déployer une infrastructure de réseau radio pour plusieurs applications clientes de l'Internet des Objets (IoT). Nous étudions la mutualisation d'une architecture pour différents flux de trafic afin de rentabiliser le déploiement du réseau en partageant la capacité des nœuds et une large couverture. Nous devons alors garantir une Qualité de Service (QoS) différenciée pour les flux de chaque application. Nous proposons de spécifier des contrats de QoS nommés Service Level Agreements (SLA) dans le domaine de l'IoT. Ceux-ci définissent les indicateurs clés de performance (KPI) de délai de transit et de taux de livraison pour le trafic provenant d'objets connectés distribués géographiquement. Dans un second temps, nous détaillons les fonctionnalités nécessaires à la mise en œuvre des SLA sur le réseau opéré, sous la forme d'une architecture de gestion de SLA. Nous envisageons l'admission de nouveaux flux, l'analyse des performances courantes et la configuration des relais de l'opérateur. Sur la base d'une technologie robuste, multi-saut, IEEE Std 802.15.4-2015 mode TSCH, nous proposons un mécanisme d'observation de réseau permettant de vérifier les différents KPI. Nous utilisons les trames de données existantes comme support de collecte afin de réduire le surcoût en termes de ressources de communication. Nous comparons différentes stratégies de piggybacking afin de trouver un compromis entre la performance et l'efficacité de l'observation. Puis nous détaillons KAUSA, un algorithme d'allocation de ressources sous contraintes de QoS multi-flux. Nous dédions des ressources temps-fréquences ajustées saut-par-saut pour chaque message. KAUSA prend en compte les interférences, la fiabilité des liens radio et la charge attendue afin d'améliorer la répartition des ressources allouées et ainsi prolonger la durée de vie du réseau. Nous montrons les gains et la validité de nos contributions par simulation, sur la base de scénarios réalistes de trafic et d'exigences. / With the growing use of distributed wireless technologies for modern services, the deployments of dedicated radio infrastructures do not enable to ensure large-scale, low-cost and reliable communications. This PhD research work aims at enabling an operator to deploy a radio network infrastructure for several client applications, hence forming the Internet of Things (IoT). We evaluate the benefits earned by sharing an architecture among different traffic flows, in order to reduce the costs of deployment, obtaining a wide coverage through efficient use of the capacity on the network nodes. We thus need to ensure a differentiated Quality of Service (QoS) for the flows of each application. We propose to specify QoS contracts, namely Service Level Agreements (SLAs), in the context of the IoT. SLAs include specific Key Performance Indicators (KPIs), such as the transit time and the delivery ratio, concerning connected devices that are geographically distributed in the environment. The operator agrees with each client on the sources and amount of traffic for which the performance is guaranteed. Secondly, we describe the features needed to implement SLAs on the operated network, and we organize them into an SLA management architecture. We consider the admission of new flows, the analysis of current performance and the configuration of the operator's relays. Based on a robust, multi-hop technology, IEEE Std 802.15.4-2015 on TSCH mode, we provide two essential elements to implement the SLAs: a mechanism for the monitoring of the KPIs, and KAUSA, a resource allocation algorithm with multi-flow QoS constraints. The former uses existing data frames as a transport medium to reduce the overhead in terms of communication resources. We compare different piggybacking strategies to find a tradeoff between the performance and the efficiency of the monitoring. With the latter, KAUSA, we dedicate adjusted time-frequency resources for each message, hop by hop. KAUSA takes into account the interference, the reliability of radio links and the expected load to improve the distribution of allocated resources and prolong the network lifetime. We show the gains and the validity of our contributions with a simulation based on realistic traffic scenarios and requirements.