La première partie de cette présentation fait un rapide bilan des approches existantes en programmation par contraintes pour propager les ressources cumulatives (time-tabling, edge-finding, raisonnement énergétique). Certaines limitations de ces approches sont identifiées, en particulier pour les problèmes contenant de nombreuses contraintes de précédences et/ou pour lesquels les dates possibles des activités sont peu contraintes. De tels problèmes sont courants en planification de tâches où les activités sont générées dynamiquement pendant la recherche d'une solution.

La seconde partie de l'exposé présente deux nouveaux algorithmes de propagation des ressources cumulatives qui, parce qu'ils reposent sur une analyse des précédences entre activités plutôt que de leur dates possibles, permettent de mieux propager sur ce type de problème. Ces travaux tendent à montrer que la différence classiquement faite entre ordonnancement disjonctif et ordonnancement cumulatif est plus ténue qu'il n'y paraît. Des résultats encourageants montrent comment toute une série de problèmes d'ordonnancement sur des ressources cumulatives jusqu'alors ouverts (RCPSP avec stocks et délai min/max entre activités) ont pu être très facilement résolus en utilisant nos techniques et un schéma de résolution de type ordonnancement disjonctif.