C’est à la faveur d’un stage dans une équipe de recherche au laboratoire CRIStAL (laboratoire de recherche associé à l’école), dans le domaine de la recherche opérationnelle, que Thomas a choisi d’emprunter la voie du doctorat après son diplôme d’ingénieur Polytech lillois.
La thèse que Thomas a réalisée avait pour objectif de proposer les meilleurs emplois du temps pour une université. Pour comparer des emplois du temps entre eux, on détermine différents critères comme par exemple : y a-t-il des cours dans des salles trop petites ? Y a-t-il des « trous » dans l’emploi du temps des étudiants ?
Comment trouver les meilleurs emplois du temps pour une même université ?
Thomas, le jour de sa soutenance de thèse, il y a quelques mois. Il est encadré par Marie-Eléonore Kessaci (responsable de la spécialité Informatique et statistique) et François Boulier, tous les deux enseignants-chercheurs CRIStAL.
En s’appuyant sur les heuristiques. Ce sont des algorithmes qui vont passer d’un emploi du temps à un autre. Ils partent d’un premier emploi du temps très mauvais puis déplacent de manière aléatoire ou intelligente des heures de cours, des salles ou des jours. Après quelques minutes, on obtient un très bon emploi du temps, applicable immédiatement.
Mais il existe des milliers d’heuristiques... Et pour ce problème, il y a le HLS* : une super heuristique qui fournit les meilleurs emplois du temps !
L’objectif de ma thèse était d'améliorer HLS. Je me suis intéressé aux paramètres de cette méthode. Ces leviers permettent de manipuler et contrôler la performance de HLS. Cependant, on ne sait pas quels paramètres sont utiles et comment ils fonctionnent, quels liens fonctionnent…
Pour cela, j’utilise un autre algorithme : iRace. Celui-ci utilise des modèles statistiques pour prédire les meilleurs ensembles de paramètres. Les résultats d’iRace sont des nouvelles versions de HLS qui fournissent de meilleures performances que la version de base.
Un autre objectif est d’analyser et de comprendre quels paramètres sont utiles, les liens entre eux et la performance. Pour cela, j’utilise des méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle.
A l'obtention de son doctorat en décembre 2023, Thomas a poursuivi ses recherches et ses responsabilités d'enseignant avec un contrat de professeur contractuel (ATER) à l'école.
* Hybrid Local Search (Recherche Locale Hybride en français)
