(untitled) (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2025)
Cet article détaille le développement d’une solution robuste d’optimisation d’itinéraires adaptée aux flottes de véhicules commerciaux, en mettant l’accent sur les besoins spécifiques des petites et moyennes entreprises (PME). Notre plateforme innovante intègre plusieurs composants, dont un service d’ingestion de données GPS en temps réel, une couche d’intégration pour une connectivité transparente avec les applications clients existantes, un moteur d’optimisation d’itinéraires sophistiqué et des interfaces conviviales pour les plateformes web et mobiles. L’une des principales caractéristiques de notre approche est l’intégration de techniques d’apprentissage automatique (ML) pour valider les données historiques d’itinéraires. Ce processus atténue l’impact des aléas routiers connus, entraînant une réduction moyenne de 19,6 % de la distance parcourue et de 14,2 % de la durée d’itinéraire lors de la comparaison des différences entre les itinéraires planifiés et exécutés. L’ajustement de l’itinéraire optimal nécessite des tracés historiques fiables, nécessitant ainsi leur validation automatique avec une intervention humaine minimale. Dans cet article, nous décrivons la mise en œuvre de plusieurs modèles de classification par apprentissage automatique sur des trajets historiques et comparons les résultats afin de sélectionner le modèle le plus adapté.