Au printemps 2020, avec des chaînes d'approvisionnement mondiales pour les équipements médicaux qui s'effondrent sous le stress de la pandémie de COVID-19, États se sont tournés vers le gouvernement fédéral pour obtenir de l'aide. Depuis 1998, les États-Unis ont maintenu le stock stratégique national, une cache de produits pharmaceutiques et de fournitures médicales destinés à un usage d'urgence. Le stock contenait des ventilateurs, masques N95, des gants, et des robes – les choses mêmes dont les États avaient désespérément besoin.

Mais pour l'Agence fédérale de gestion des urgences (FEMA), qui a pris en charge le stock durant les premiers mois de cette crise, déterminer comment distribuer les fournitures a posé des défis majeurs. Ils ne pouvaient pas donner tout ce qu'ils avaient aux premiers États qui ont demandé, car il était probable que le virus surgirait bientôt dans d'autres endroits.

"Ce qui rend le problème difficile, c'est le fait que vous ne savez pas ce qui va se passer, " explique Vahideh Manshadi, professeur d'opérations à Yale SOM. "C'est un équilibre délicat entre combien économiser pour l'avenir et combien utiliser aujourd'hui." Vous pouvez être trop conservateur au nom de la préservation des approvisionnements pour l'avenir, qui désavantage les États en crise aujourd'hui, ou vous pouvez être trop agressif, ne laissant rien pour les États qui souffriront plus tard.

Dans un nouveau journal, Manshadi et ses co-auteurs décrivent un moyen de résoudre le problème de la distribution de biens rares dans des conditions incertaines. Avec Rad Niazadeh de la Booth School of Business de l'Université de Chicago et Scott Rodilitz, diplômé du programme de doctorat de Yale SOM maintenant à la Stanford Graduate School of Business, Manshadi a développé une approche appelée allocation proportionnelle projetée - une formule qui permet aux décideurs de calculer le pourcentage de demandes qu'il répondra à un moment donné, en utilisant les meilleures informations disponibles à l'heure actuelle.

Avec une allocation proportionnelle projetée, les chercheurs ont cherché à atteindre trois objectifs majeurs :l'efficacité (ne pas gaspiller de fournitures), l'équité (traiter chaque État de manière équitable), et la transparence (prendre des décisions faciles à comprendre de l'extérieur).

Distribution des fournitures selon le principe du premier arrivé, le principe du premier servi jusqu'à épuisement des stocks serait efficace et transparent mais pas très équitable. S'engager à satisfaire un pourcentage fixe des demandes de chaque État, indépendamment de la façon dont les conditions pourraient changer à l'avenir, serait transparent, mais cela peut être injuste si l'approvisionnement s'épuise, et inefficace si l'approvisionnement ne le fait pas. Faire des calculs en coulisses des allocations de chaque État pourrait être efficace et juste mais pas transparent. (On ne sait toujours pas quelle approche la FEMA a réellement adoptée; les chefs d'État ont exprimé leur frustration devant ce qu'ils ont vu comme un manque de cohérence et de clarté dans les décisions de l'agence.)

L'allocation proportionnelle projetée combine des aspects de ces trois cadres. « Si vous êtes une agence gouvernementale ou une organisation à but non lucratif et que vous souhaitez proposer quelque chose de juste, mais aussi facilement interprétable, vous pouvez faire ce que nous proposons, ", dit Rodilitz. "Vous êtes toujours en mesure de garantir un niveau élevé d'efficacité et un niveau élevé d'équité."

Même si le gouvernement fédéral ne savait pas exactement ce qui allait se passer à l'avenir, il disposait de projections accessibles au public du moment où le virus devait culminer dans chaque État – des projections qui étaient constamment révisées à mesure que de nouvelles données arrivaient. Manshadi, Niazadeh, et Rodilitz a développé une formule simple qui incorporait ces projections et les niveaux d'approvisionnement actuels dans le stock pour générer un taux de remplissage – le pourcentage des demandes de chaque État que la FEMA pourrait répondre cette semaine-là. La semaine suivante, La FEMA pourrait utiliser à nouveau la même formule avec de nouvelles données, résultant en un nouveau taux de remplissage.

Essentiellement, l'allocation proportionnelle projetée permet aux décideurs de monter ou descendre le cadran en réponse à de nouvelles informations, tout en traitant également tous les États de manière équitable en visant à satisfaire un pourcentage cohérent de leurs demandes.

"Ce que nous disons, c'est même dans ce monde où nous ne savons pas exactement ce qui va se passer dans le futur, Fais semblant comme tu le sais, sur la base de toutes les informations dont vous disposez, puis prenez votre décision proportionnellement en fonction de cela, " explique Rodilitz. " Et puis quand tu prendras ta prochaine décision, intégrer toutes les nouvelles informations et prendre une nouvelle décision."

Bien que l'approche ait été développée en réponse à la pandémie de COVID-19, les chercheurs pensent qu'il pourrait être adapté à d'autres situations, y compris la distribution de nourriture ou les catastrophes naturelles, où les gouvernements ou les organisations à but non lucratif sont confrontés à des demandes très incertaines et arrivant progressivement de ressources rares.

Ce qui rend ces situations différentes, c'est le besoin d'équité; après tout, chaque personne a le même droit à l'aide gouvernementale en cas de catastrophe. Et tandis que les recherches existantes sur l'allocation des ressources offrent une multitude de conseils sur la façon dont les décideurs peuvent être plus efficaces, il n'a pas eu grand-chose à dire sur l'équité – une lacune que les chercheurs espèrent que leur travail pourra aider à combler.

Ils reconnaissent que c'est un objectif difficile à atteindre dans les scénarios de catastrophe, où les besoins peuvent changer toutes les heures. "Le simple fait que les choses se rendent compte à des moments différents peut rendre plus difficile la prise de décisions justes, " dit Manshadi - mais non moins vital.