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APS & IA : optimiser la planification industrielle par l’intelligence combinatoire
03/07/2025 13:30 - 03/07/2025 14:15 (Europe/Paris) (45 minutes)
APS & IA : optimiser la planification industrielle par l’intelligence combinatoire
Michael Saint-Guillain
CTO & Founder à Genko
Michael Saint-Guillain
CTO & Founder à Genko

Michael Saint-Guillain est un ingénieur et chercheur belge, spécialisé en intelligence artificielle appliquée à la planification opérationnelle. Ingénieur INSA Lyon et titulaire d’un doctorat en sciences de l’ingénieur de l’UCLouvain, il a cofondé Genko, une spin-off académique, et en est le CEO. Genko développe Rombio, un assistant intelligent de planification basé sur l’IA, initialement conçu pour des missions spatiales en collaboration avec la NASA, et désormais utilisé dans les secteurs pharmaceutique, biotechnologique et hospitalier. 3LinkedIn- Université catholique de Louvain

Rombio permet d’optimiser les plannings de production en tenant compte des contraintes et incertitudes, améliorant ainsi la productivité et la prise de décision stratégique. Des entreprises telles que Takeda, GSK, Exothera et plusieurs hôpitaux belges utilisent cette solution pour planifier leurs opérations. Awex

Michael Saint-Guillain est également chercheur à l’UCLouvain, où il poursuit ses travaux en recherche opérationnelle et en optimisation sous incertitude


🎤 Intervention de Michael Saint-Guillain – CEO de Rombio & Chercheur à l’UCLouvain
📌 APS & IA : optimiser la planification industrielle par l’intelligence combinatoire

1. Introduction : l’APS à l’ère de l’IA

  • Les limites des outils classiques de planification (Excel, ERP standard)

  • L’émergence de moteurs d’optimisation capables de prendre des décisions en temps réel malgré la complexité

2. L’exemple Rombio : de la NASA à l’industrie pharmaceutique

  • Origine : outil de planification développé pour des missions spatiales simulées

  • Transfert vers des secteurs industriels exigeants : pharma, biotechnologies, santé

3. Planification intelligente 

  • Prise en compte des aléas, des ressources limitées et des dépendances complexes

  • Comparaison entre planification “classique” et “optimisée” avec IA

4. Cas d’usage concrets

  • Exemples chez Takeda, Exothera, hôpitaux universitaires

  • Impacts mesurés : fiabilité, gains de temps, meilleure anticipation

5. Perspectives pour un futur RPPI

  • Pourquoi et comment s’approprier ces outils

  • Le rôle des responsables de production dans l’intégration de l’APS/IA

  • Réflexion collective : quels cas d’usage dans vos propres entreprises ?