La Recherche Opérationnelle (RO) constitue un ensemble de méthodes mathématiques et algorithmiques visant à optimiser la prise de décision dans des environnements complexes. Elle repose sur la modélisation de problèmes sous contraintes (programmation linéaire, mixte entière, réseaux, files d’attente, processus décisionnels de Markov) et leur résolution à l’aide de solveurs spécialisés. La RO fournit ainsi des solutions optimales, explicables et robustes, applicables à des domaines variés tels que la logistique, l’énergie, l’industrie, ou les services.
L’essor de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML) a profondément renouvelé ce champ. Alors que le ML excelle dans la prédiction à partir de données massives (par exemple, la demande, les délais ou les pannes), la RO structure l’espace des décisions et garantit leur faisabilité sous contraintes réelles. Les deux approches apparaissent donc complémentaires : l’IA alimente les modèles d’optimisation en prévisions plus précises, tandis que la RO confère à l’IA un cadre décisionnel explicite et vérifiable.
De cette synergie émergent les modèles hybrides RO–IA/ML, qui combinent apprentissage et optimisation. Ces modèles exploitent les données (prévision, estimation des coûts, génération de scénarios) tout en intégrant la rigueur des contraintes métier et des objectifs multi-critères. Ils permettent de concevoir des plans robustes face à l’incertitude, d’accélérer la résolution via des approximations apprises, ou encore de guider des agents d’apprentissage par renforcement dans des contextes de décision séquentielle.
L’intégration de la RO et de l’IA ouvre ainsi la voie à une nouvelle génération de systèmes de décision intelligents, alliant la puissance du calcul prédictif et la rigueur de l’optimisation. Cette approche hybride constitue un levier majeur pour relever les défis contemporains de performance, de durabilité et de résilience dans les systèmes industriels et sociotechniques.