Amélioration de la gestion des vaccins du programme d'immunisation québécois par la simulation à base d'agents

Le Ministère de la Santé et des Services Sociaux orchestre tous les ans le Programme Québécois d'Immunisation avec un budget de plus en plus restreint. De plus, l'ouverture à l'international du marché des vaccins malgré une capacité limitée de production rend les négociations plus difficiles auprès des laboratoires pharmaceutiques. En raison de cette concordance de circonstances, chaque dose compte. Pourtant, la réalité est différente : en effet, malgré le déploiement d'un système d'information qui a permis d'améliorer la situation, la chaîne d'approvisionnement québécoise des vaccins peut encore être optimisée, notamment en ce qui concerne la gestion de la péremption des doses. Les chaînes d'approvisionnement de vaccins ont déjà fait l'objet de travaux scientifiques mais seule une petite partie utilise la simulation à base d'agents. Ces travaux se concentrent principalement sur la conception et l'utilisation de modèles d'optimisation qui ne trouvent pas leur place dans notre système d'étude. En effet, les outils d'optimisation rencontrés dans la littérature scientifique ne permettent pas d'appréhender la dynamique du système et son fonctionnement au jour le jour. C'est pourtant sur ce point, l'amélioration de la gestion quotidienne de la chaîne d'approvisionnement, que nous nous concentrons. Il est alors apparu nécessaire de rechercher d'autres outils plus adaptés à l'étude de tendances et d'organisations alternatives au fonctionnement actuel. La simulation permet justement ce genre de travaux. Certains articles ont déjà présenté la simulation et la façon dont elle est utile pour modéliser des chaîne d'approvisionnement. Le cadre plus précis des chaînes d'approvisionnement de vaccins a aussi été étudié. Cependant, les hypothèses faites dans ces travaux ne sont pas assez génériques pour être intégrées à notre modèle. C'est la raison pour laquelle il a fallu en construire un ex-nihilo à partir des observations faites sur le système réel. Ce modèle permet ensuite de tester différentes approches logistiques telles que l'implémentation de prévisions et de meilleures politiques de gestion des stocks. Les résultats montrent l'intérêt d'appliquer rigoureusement des politiques de Premier à Expirer Premier Sorti (PEPS) dans la gestion des frigos. Cela permet de toujours administrer la dose la plus proche de sa date de péremption. D'un autre côté, les méthodes de prévision de la demande basées sur la comparaison de l'année en cours avec les données des années passées montrent des résultats prometteurs. En effet, les règles appliquées bien que basiques permettent d'améliorer la situation. La continuité de nos travaux serait justement d'élaborer des politiques de prévision de la demande plus complexes s'adaptant mieux au caractère fluctuant de la demande. De nouveaux paramètres pourraient être pris en compte tels que l'impact des médias sur l'opinion publique ou l'évolution des épidémies. Cela nécessiterait alors de modéliser les patients comme des agents à part entière. De plus, si notre travail s'est focalisé sur des points particuliers, d'autres points de la chaîne d'approvisionnement pourraient être améliorés, tels que la détermination de la commande annuelle et la coopération avec les fournisseurs.