Le transport sanitaire est une source de dépense importante du système de santé. La France a dépensé 5 milliards d'euros en 2017. Environ 10% de ces dépenses sont liées au transport des personnes en situation de handicap vers leurs établissements sociaux et médico-sociaux d'affectation. Pour améliorer l'organisation logistique de ce transport, un service web couplé à un moteur d'optimisation a été développé durant le projet NOMAd. Cependant, la performance du moteur d'optimisation limite les problèmes à un taille d'environ quelques centaines d'usagers.

Dans le but d'accroître la taille des problèmes traités, ce travail de recherche développe une méthode de résolution par recherche guidée. Grâce à des techniques de machine-learning, les caractéristiques structurelles du problème sont identifiées. Cette connaissance est ensuite intégrée au moteur d'optimisation afin d'accélérer la résolution.