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In France, emergency rescue for victims is an integral part of the fire brigade missions. This is what we called the secours à personne (SAP). These last years, the number of volunteer firemen is in decline, particularly in the peri-urban and rural areas, which is not without consequence on the coverage of operational resources, especially since these sectors are already experiencing a decline in medical demography. At the same time, the number of SAP type of interventions is increasing. In this context, tensions between supply and demand for SAP tend to increase. One of the solutions envisaged to solve this situation is to optimize the location of existing resources. However, the methods implemented to this, by professionals, don’t prove to be sufficiently integrated, and those developed by researchers, not sufficiently operational. The main objective of this research is to propose an optimization method for localized SAP resources, both integrated and operational.The choice fell on the location-allocation models, because they take into account, overall, the set of parameters that come into play in the location of the emergency, and the consequences chain as location choices can result. The approach consists of three steps. The first is to make a diagnosis of SAP. The second is to select and prepare input data and configure the model. The third is to carry out various great scenarios optimization possible. This approach allowed, on one hand, to highlight the needs and methods of operational optimization tools, and on the other hand, to demonstrate the interest of the location-allocation models as an aid to reflection for optimizing localization of SAP resources.; Le secours à personne (SAP) correspond aux missions que réalisent les pompiers français pour porter secours en urgence aux victimes. Comme la démographie médicale, le nombre de pompiers volontaires est en baisse, particulièrement dans les espaces périurbains et ruraux. Parallèlement, le nombre d’interventions de type SAP est en augmentation constante, ce qui engendre localement des tensions entre l’offre et la demande en secours. Une des solutions pour remédier à cette situation consiste à optimiser la localisation des moyens existants. Cependant, les méthodes mises en œuvre pour cela, par les professionnels, ne sont pas suffisamment intégrées, et celles développées par les chercheurs, pas suffisamment opérationnelles. L’objectif de cette recherche est donc de proposer une méthode d’optimisation des localisations, à la fois intégrée et opérationnelle. Le choix s’est porté vers les modèles de localisation-allocation, car ils permettent de prendre en compte, de manière globale, l’ensemble des paramètres entrant en jeu dans la localisation des secours, ainsi que les conséquences en chaîne que les choix de localisation peuvent entraîner. La démarche se décompose en trois étapes. La première consiste à réaliser un diagnostic du SAP. La deuxième consiste à choisir et préparer les données d’entrée du modèle et le paramétrer. La troisième consiste à réaliser différents grands scénarios d’optimisation possibles. Cette démarche a permis de mettre en exergue les besoins de méthodes et d’outils d’optimisation opérationnels et de démontrer l’intérêt des modèles de localisation-allocation comme aide à la réflexion pour l’optimisation de la localisation des moyens de SAP.

In France, emergency rescue for victims is an integral part of the fire brigade missions. This is what we called the secours à personne (SAP). These last years, the number of volunteer firemen is in decline, particularly in the peri-urban and rural areas, which is not without consequence on the coverage of operational resources, especially since these sectors are already experiencing a decline in medical demography. At the same time, the number of SAP type of interventions is increasing. In this context, tensions between supply and demand for SAP tend to increase. One of the solutions envisaged to solve this situation is to optimize the location of existing resources. However, the methods implemented to this, by professionals, don’t prove to be sufficiently integrated, and those developed by researchers, not sufficiently operational. The main objective of this research is to propose an optimization method for localized SAP resources, both integrated and operational.The choice fell on the location-allocation models, because they take into account, overall, the set of parameters that come into play in the location of the emergency, and the consequences chain as location choices can result. The approach consists of three steps. The first is to make a diagnosis of SAP. The second is to select and prepare input data and configure the model. The third is to carry out various great scenarios optimization possible. This approach allowed, on one hand, to highlight the needs and methods of operational optimization tools, and on the other hand, to demonstrate the interest of the location-allocation models as an aid to reflection for optimizing localization of SAP resources.; Le secours à personne (SAP) correspond aux missions que réalisent les pompiers français pour porter secours en urgence aux victimes. Comme la démographie médicale, le nombre de pompiers volontaires est en baisse, particulièrement dans les espaces périurbains et ruraux. Parallèlement, le nombre d’interventions de type SAP est en augmentation constante, ce qui engendre localement des tensions entre l’offre et la demande en secours. Une des solutions pour remédier à cette situation consiste à optimiser la localisation des moyens existants. Cependant, les méthodes mises en œuvre pour cela, par les professionnels, ne sont pas suffisamment intégrées, et celles développées par les chercheurs, pas suffisamment opérationnelles. L’objectif de cette recherche est donc de proposer une méthode d’optimisation des localisations, à la fois intégrée et opérationnelle. Le choix s’est porté vers les modèles de localisation-allocation, car ils permettent de prendre en compte, de manière globale, l’ensemble des paramètres entrant en jeu dans la localisation des secours, ainsi que les conséquences en chaîne que les choix de localisation peuvent entraîner. La démarche se décompose en trois étapes. La première consiste à réaliser un diagnostic du SAP. La deuxième consiste à choisir et préparer les données d’entrée du modèle et le paramétrer. La troisième consiste à réaliser différents grands scénarios d’optimisation possibles. Cette démarche a permis de mettre en exergue les besoins de méthodes et d’outils d’optimisation opérationnels et de démontrer l’intérêt des modèles de localisation-allocation comme aide à la réflexion pour l’optimisation de la localisation des moyens de SAP.