Les soins intégrés à domicile (SID) sont un service essentiel pour assurer la continuité des soins aux patients fragiles, chroniques et en phase post-aiguë, directement à leur domicile. L’augmentation de la demande, le vieillissement de la population et une plus grande complexité clinique font qu’il est de plus en plus nécessaire d’utiliser efficacement des ressources limitées. Sur le plan opérationnel, l’IDA nécessite des décisions quotidiennes complexes et interdépendantes :
- l’affectation des infirmières aux patients
- planification des tournées (visites à domicile)
- gérer le parc automobile et les véhicules, en coordonnant les plages horaires, les priorités cliniques et la continuité des soins
La gestion de ce processus manuellement ou à l’aide de règles statiques conduit facilement à des itinéraires inefficaces, à des charges déséquilibrées et à des difficultés d’adaptation à des événements imprévus. Une approche quantitative et fondée sur des données est donc nécessaire pour optimiser conjointement l’acheminement et l’affectation du personnel et des véhicules, tout en maintenant une qualité de service élevée. La mise en œuvre a été développée dans le contexte d’une grande ASST (>1,1 million d’habitants) avec deux sites pour la gestion territoriale du service ADI en pleine expansion.
Approche méthodologique
Étape 1 : Modélisation intégrée de l’allocation et du routage
Le service ADI est formalisé comme un problème intégré :
- l’affectation de l’infirmière au patient,
- la planification d’itinéraires avec des contraintes de temps (fenêtres de visite).
La journée de travail est décrite à travers : la localisation des patients, la durée des services, les plages horaires, les compétences requises ; les ressources à travers : les équipes, la disponibilité des véhicules, les contraintes organisationnelles. Cela rend un processus géré mesurable et gouvernable.
Étape 2 : Optimisation et analyse de scénarios pour les décisions opérationnelles et stratégiques
Sur la base de la formalisation, un modèle d’optimisation est développé qui
- minimise les temps et les distances de déplacement,
- équilibre la charge entre les opérateurs,
- respecte les contraintes et les priorités.
Le modèle, alimenté par des données réelles, permet à la fois la planification quotidienne et l’analyse de scénarios (changements dans la demande, les ressources ou la flotte) pour soutenir les décisions sur le dimensionnement et l’organisation.
Résultats
Réduction des temps de trajet
Itinéraires plus efficaces, réduction du nombre total de kilomètres (-12%) et meilleure utilisation des véhicules.
Meilleur équilibre de la charge de travail
Répartition plus équitable des patients entre les infirmières, réduisant la surcharge et augmentant la viabilité de l’organisation.
Augmentation de la capacité de service avec les mêmes ressources
Plus de visites par jour possibles avec le même nombre d’infirmières et de véhicules grâce à une planification plus efficace (+8%-10%).
Augmentation de la résilience opérationnelle
Possibilité de replanifier en cas d’urgence ou d’événements imprévus (absences, changements cliniques), tout en respectant les délais.
