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Éducation & Santé

Planification automatisée des stages pour un institut de formation paramédicale

Une plateforme qui génère automatiquement les rotations de stage de centaines d'étudiants à travers les services hospitaliers, en respectant les capacités, l'équité entre étudiants et les délais — avec suivi individuel et documents administratifs générés automatiquement.

4 facteurs de score ajustables (disponibilité, urgence, charge, délai) 2 stratégies d'optimisation automatique (recherche aléatoire + algorithme génétique) 11 entités métier modélisées (promotions, services, rotations, etc.)
Planification automatisée des stages pour un institut de formation paramédicale
ClientInstitut de formation paramédicale
SecteurÉducation & Santé
ServicesWeb · Data
Année2025
StackFastAPI · React · PostgreSQL

Le défi

Un institut de formation paramédicale devait organiser chaque année la rotation de plusieurs promotions d'étudiants (infirmiers, kinésithérapeutes, etc.) à travers des dizaines de services hospitaliers, chacun avec une capacité d'accueil limitée. Construire ce planning à la main obligeait à arbitrer manuellement des centaines de contraintes croisées — capacité par service, équité entre étudiants, délais entre rotations — avec un risque constant de dépassement de capacité ou d'étudiants oubliés. Le suivi de la progression individuelle et la production des documents administratifs (lettres d'affectation, listes nominatives) demandaient un travail répétitif à chaque changement.

La solution

Nous avons construit un moteur de planification qui génère automatiquement les rotations de toute une promotion en optimisant un score pondéré (disponibilité, urgence, charge du service, délai), avec des poids ajustables et affinables automatiquement par recherche aléatoire ou algorithme génétique. Chaque planning généré est validé et noté par un score de qualité global (équilibrage de charge, taux de complétion, absence de dépassement de capacité) avant d'être proposé. Le suivi individuel de chaque étudiant reste modifiable indépendamment du planning généré, et les documents officiels (lettre d'affectation, liste nominative des stagiaires) sont produits automatiquement à partir des données du planning.

Notre approche

01

Modélisation du référentiel

Spécialités, promotions et années académiques, services hospitaliers avec capacités et hiérarchie établissement/département.

02

Génération automatique du planning

Moteur de scoring pondéré qui assigne chaque étudiant au meilleur service disponible selon la disponibilité, l'urgence, la charge et le délai.

03

Validation & score de qualité

Chaque planning généré est vérifié (dépassements de capacité, complétude par étudiant) et noté par un score global avant d'être proposé.

04

Suivi & documents officiels

Progression individuelle modifiable, export Excel du planning, génération automatique des lettres d'affectation et listes nominatives.

Fonctionnalités livrées

✓

Génération automatique des rotations

Un moteur de scoring pondéré assigne chaque étudiant au service optimal en respectant les capacités et les délais.

✓

Score de qualité du planning

Chaque planning généré est noté selon l'équilibrage de charge, le taux de complétion et l'absence de dépassement de capacité.

✓

Optimisation automatique des poids

Les poids du moteur de scoring peuvent être affinés automatiquement par recherche aléatoire ou algorithme génétique.

✓

Suivi individuel de progression

Chaque étudiant dispose d'un suivi de progression indépendant, modifiable sans régénérer tout le planning.

✓

Documents administratifs automatiques

Lettres d'affectation de stage et listes nominatives des stagiaires générées directement à partir des données du planning.

✓

Export Excel

Export complet du planning et des plannings individuels pour un usage hors ligne.

Aperçu

Suivi des étudiants et progression par service
Suivi des étudiants et progression par service
Réglage des poids de l'algorithme de planification
Réglage des poids de l'algorithme de planification
4

facteurs de score ajustables (disponibilité, urgence, charge, délai)

2

stratégies d'optimisation automatique (recherche aléatoire + algorithme génétique)

11

entités métier modélisées (promotions, services, rotations, etc.)

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