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Editeur de logiciel d'optimisation dans le transport et les ressources humaines
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Une gamme complète de solution
Optimal Flux® vous permet d'optimiser votre plan de transport
Optimal Route® vous permet d'optimiser vos tournées de livraisons/collectes
Optimal Planning® vous permet d'optimiser les plannings de vos conducteurs, visiteurs commerciaux, techniciens de maintenance, vendeurs/euses en points de vente
Inovia a développé des outils qui vous aideront à prendre vos décisions dans des situations stratégiques.
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Inovia a des solutions s'appuyant sur les algorithmes d'Intelligence Artificielle
La valeur ajoutée pour les experts métiers
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Démarche projet

La mise en place des logiciels Inovia se déroule en 3 étapes :
L'étude.
C'est l'étape nécessaire pour analyser et décrire la problématique posée en terme de contraintes. Cette étape dure environ 15 jours
La traduction du métier spécifique du client en langage AQL.
Une fois les contraintes "métier" définies dans l'étude, elles sont traduites en règles grâce au langage déclaratif exclusif d'Inovia. Quelques jours suffisent pour réaliser cette modélisation.
L'optimisation.
Le fichier de contraintes élaboré lors de la phase précédente est soumis au moteur d'optimisation Advanced Solver®. Celui-ci parcourt l'arbre de toutes les solutions possibles et propose à l'expert métier la ou les solution(s) optimale(s). L'utilisateur peut, à loisir, simuler des scénarios grâce à un éditeur de scénarios, avant de lancer l'optimisation définitive. Il visualise la ou les solutions trouvées sur son planning ou sa cartographie, selon l'outil utilisé Optimal Planning® ou Optimal Route® ou Optimal Flux®.

Trois types de contraintes

Le moteur d'Inovia peut prendre en compte trois catégories de contraintes :
1. Contraintes classiques :
le moteur ne peut pas fournir une solution qui viole une de ces contraintes.
2. Contraintes de préférences :
ces contraintes sont associées à un poids. Si la solution présentée par le moteur viole une de ces contraintes, le poids de la solution est augmenté du poids de la contrainte de préférence violée. L'objectif du moteur est de produire des solutions optimales avec le poids le plus petit, c'est-à-dire une solution qui viole le moins possible de contraintes de préférences.
3. Contraintes d'optimisation :
ces contraintes ne renvoient pas une valeur VRAI ou FAUX mais une valeur réelle qui est le résultat d'une fonction de coût. L'objectif du moteur est de produire une solution qui minimise (respectivement maximise) la valeur retournée par la fonction de coût.