Les travaux de thèse présentés s’intéressent à l’optimisation des systèmes hospitaliers. Une solution existante est la mutualisation de ressources au sein d’un même territoire. Cela peut passer par différentes formes de coopération dont la Communauté Hospitalière de Territoire. Différents problèmes sont définis en fonction du niveau de décision : stratégique, tactique ou opérationnel ; et du niveau de modélisation : macroscopique, mesoscopique et microscopique. Des problèmes de dimensionnement, de planification et d’ordonnancement peuvent être considérés. Nous définissons notamment le problème de planification d’activités avec affectation de ressources. Plusieurs cas sont dissociés : soit les ressources humaines sont à capacité infinie, soit elles sont à capacité limitée et leur affectation sur site est une donnée, soit elles sont à capacité limitée et leur affectation sur site est une variable. Ces problèmes sont spécifiés et formalisés mathématiquement. Tous ces problèmes sont comparés à un problème de bin packing : le problème du bin packing de base pour le problème où les ressources humaines sont à capacité infinie, le problème du bin packing avec interdépendances dans les deux autres cas. Le problème du bin packing avec incompatibilités est ainsi défini. De nombreuses méthodes de résolution ont déjà été proposées pour le problème du bin packing. Nous faisons plusieurs propositions dont un couplage hiérarchique entre une heuristique et une métaheuristique. Des métaheuristiques basées individu et une métaheuristique basée population, l’optimisation par essaim particulaire, sont utilisées. Cette proposition nécessite un nouveau codage inspiré des problèmes de permutation d’ordonnancement. Cette méthode donne de très bons résultats sur les instances du problème du bin packing. Elle est simple à appliquer : elle couple des méthodes déjà connues. Grâce au couplage proposé, les nouvelles contraintes à considérer nécessitent d’être intégrées uniquement au niveau de l’heuristique. Le fonctionnement de la métaheuristique reste le même. Ainsi, notre méthode est facilement adaptable au problème de planification d’activités avec affectation de ressources. Pour les instances de grande taille, le solveur utilisé comme référence ne donne qu’un intervalle de solutions. Les résultats de notre méthode sont une fois encore très prometteurs : les solutions obtenues sont meilleures que la borne supérieure retournée par le solveur. Il est envisageable d’adapter notre méthode sur d’autres problèmes plus complexes par intégration dans l’heuristique des nouvelles contraintes à considérer. Il serait notamment intéressant de tester ces méthodes sur de réelles instances hospitalières afin d’évaluer leur portée. / The presented work is about optimization of the hospital system. An existing solution is the pooling of resources within the same territory. This may involve different forms of cooperation between several hospitals. Various problems are defined at the decision level : strategic, tactical or operational ; and at the modeling level : macroscopic, mesoscopic and microscopic. Problems of sizing, planning and scheduling may be considered. We define the problem of activities planning with resource allocation. Several cases are dissociated : either human resources are under infinite capacity, or they are under limited capacity and their assignment on a place is given, or they are under limited capacity and their assignment is a variable. These problems are specified and mathematically formalized. All thes problems are compared to a bin packing problem : the classical problem of bin packing is used for the problem where human resources are under infinite capacity, the bin packing problem with interdependencies is used in the two other cases. The bin packing problem with incompatibilities is defined. Many resolution methods have been proposed for the bin packing problem. We make several propositions including a hierarchical coupling between heuristic and metaheuristic. Single based metaheuristics and a population based metaheuristic, the particle swarm optimization, are used. This proposition requires a new encoding inspired by permutation problems. This method gives very good results to solve instances of the bin packing problem. It is easy to apply : it combines already known methods. With the proposed coupling, the new constraints to be considered need to be integrated only on the heuristic level. The running of the metaheuristic is the same. Thus, our method is easily adaptable to the problem of activities planning with resource allocation. For big instances, the solver used as a reference returns only an interval of solutions. The results of our method are once again very promising : the obtained solutions are better than the upper limit returned by the solver. It is possible to adapt our method on more complex issues through integration into the heuristic of the new constraints to consider. It would be particularly interesting to test these methods on real hospital authorities to assess their significance.

Depuis les années quarante, la consommation énergétique mondiale n'a cessé d'augmenter. Cette énergie étant majoritairement d'origine fossile, il en résulte une augmentation globale de température terrestre. De ce fait, il est devenu urgent de réduire les émissions de gaz à effet de serre pour stopper le changement climatique. Dans ce contexte, le développement de la production d'électricité à partir d'énergie solaire concentrée par voie thermodynamique est une solution prometteuse. Les efforts de recherche visent à rendre cette technologie plus efficace et plus compétitive économiquement. Dans ce but, ce manuscrit présente une méthode de conception optimale pour les centrales solaires à récepteur central. Elle tire parti des méthodes développées depuis de nombreuses années par le groupe de recherche StaRWest, regroupant notamment des chercheurs des laboratoires RAPSODEE (Albi), LAPLACE (Toulouse) et PROMES (Odeillo). Couplant des algorithmes de Monte Carlo à hautes performances et des algorithmes stochastiques d'optimisation, le code de calcul implémentant cette méthode permet la conception et l'optimisation d'installations solaires. Il est utilisé pour mettre en évidence les potentialités d'un type de centrales à récepteur central peu répandu : les centrales à réflecteur secondaire, également appelées centrales de type "beam down". / Since the early 40's, world energy consumption has grown steadly. While this energy mainly came from fossil fuel, its use has included an increase in temperatures. It has become urgent to reduce greenhouse gas emissions to halt climate change. In this context, the development of concentrated solar power (CSP) is a promising solution. The scientific community related to this topic has to focus on efficiency enhancement and economic competitiveness of CSP technologies. To this end, this thesis aims at providing an optimal design method applied to central receiver power plants. It takes advantage of methods developed over many years by the research group StaRWest. Both RAPSODEE (Albi), LAPLACE (Toulouse) and PROMES (Odeillo) researchers take an active part in this group. Coupling high performance Monte Carlo algorithms and stochastic optimization methods, the code we developed allows an optimal design of concentrated solar systems. This code is used to highlight the potential of an uncommon type of central receiver plants: reflective towers, also called "beam down" central receiver systems.

Pour la résolution de problèmes d’ordonnancement d’ateliers de type flow-shop en industries pharmaceutiques et d’ateliers de type job-shop flexible, deux méthodes d’optimisation ont été développées : une méthode utilisant les algorithmes génétiques dotés d’un nouveau codage proposé et une méthode d’optimisation par essaim particulaire modifiée pour être exploitée dans le cas discret. Les critères retenus dans le cas de lignes de conditionnement considérées sont la minimisation des coûts de production ainsi que des coûts de non utilisation des machines pour les problèmes multi-objectifs relatifs aux industries pharmaceutiques et la minimisation du Makespan pour les problèmes mono-objectif des ateliers job-shop flexibles.Ces méthodes ont été appliquées à divers exemples d’ateliers de complexités distinctes pour illustrer leur mise en œuvre. L’étude comparative des résultats ainsi obtenus a montré que la méthode basée sur l’optimisation par essaim particulaire est plus efficace que celle des algorithmes génétiques, en termes de rapidité de la convergence et de l’approche de la solution optimale / For flexible job-shop and pharmaceutical flow-shop scheduling problems resolution, two optimization methods are considered: a genetic algorithm one using a new proposed coding and a particle swarm optimization one modified in order to be used in discrete cases.The criteria retained for the considered packaging lines in pharmaceutical industries multi-objective problems are production cost minimization and total stopping cost minimization. For the flexible job-shop scheduling problems treated, the criterion taken into account is Makespan minimization.These two methods have been applied to various work-shops with distinct complexities to show their efficiency.After comparison of these methods, the obtained results allowed us to notice the efficiency of the based particle swarm optimization method in terms of convergence and reaching optimal solution