La rigueur mathématique au service de vos opérations.
Guillaume Marques, PhD — Freelance en recherche opérationnelle. 10 ans d'expérience. Je modélise, je code, j'industrialise. Du cahier des charges au déploiement en production.
Je traite les problèmes d'optimisation linéaires, non-linéaires, avec ou sans variables discrètes. J'interviens principalement dans l'énergie, la logistique et la mobilité.
Ne vous contentez pas de solutions « sur l'étagère » qui ne répondent pas à vos besoins. Je formalise vos contraintes spécifiques dans des modèles mathématiques. Je mobilise des techniques de décomposition à grande échelle, la génération de colonnes et les matheuristiques pour traiter vos instances les plus complexes.
En exploitant la rapidité de Julia et la robustesse de Rust/C++, je conçois des solveurs qui surpassent les implémentations standards. Je m’appuie sur des solveurs open-source (HiGHS, Ipopt, SCIP) ou commerciaux (Gurobi, CPLEX, Knitro). Mon code n'est pas un simple prototype : il est conçu pour relever vos défis opérationnels les plus concrets.
Un modèle n'a de valeur que s'il est intégré à votre écosystème. Je déploie une infrastructure complète (CI/CD, APIs, Cloud) pour transformer votre moteur d'optimisation en un actif fiable et performant.
Je peux intervenir en régie (temps plein chez vous) ou au forfait, de bout en bout.
Je comprends votre problème métier, j'identifie les contraintes et les leviers d'optimisation. On définit ensemble ce qu'on veut obtenir.
Je traduis le problème en modèle mathématique : variables de décision, objectifs, contraintes. Je fournis une documentation exhaustive de la formulation.
J'implémente l'algorithme de résolution le plus adapté à vos exigences de temps de calcul et de qualité de solution. Méthode exacte ou heuristique selon le cas.
Je conçois l'architecture logicielle nécessaire pour insérer le solveur dans votre système d'information.
Je mets en place une stratégie de validation métier et je forme vos équipes pour garantir une exploitation autonome de l'outil.
Je développe un logiciel d'optimisation des réglages et de simulation pour le réseau de distribution de gaz français (200 000 km de canalisations). Ce projet est actuellement en cours de déploiement.
Lead developer de la stack technique d'une startup deeptech (spin-off Inria). Le produit est un SaaS de planification dédié à la logistique du dernier kilomètre.
Mes travaux de doctorat ont porté sur les méthodes exactes pour les problèmes de tournées de véhicules à deux niveaux (logistique urbaine). J'ai évolué au sein de l'équipe Realopt, une référence mondiale en optimisation combinatoire.
Contribution R&D à l'écosystème Julia. Framework de branch-cut-and-price pour l'optimisation combinatoire.