Dimensionnement d’une flotte de véhicules électriques de service : développement d’une méthodologie combinant prévisions, simulation à évènement discret et heuristiques

Résumé

Le dimensionnement d’une flotte de véhicules de service demeure un défi majeur pour de nombreuses entreprises, même avec l’utilisation répandue des systèmes ERP qui permettent d’obtenir de nombreuses données. Cela s’explique notamment par la nature stochastique de ce type de problème, les véhicules de service se déplaçant sur demande pour prendre en charge des incidents difficiles à prévoir. Ainsi, contrairement à des interventions pouvant être planifiées à l’avance (en construisant des tournées de véhicules au préalable), lors du départ d’un véhicule, pour lequel on souhaite minimiser les temps de déplacement, les moments d’apparition et les localisations des interventions devant être prises en charge ne sont pas connues avec précision. Les approches de dimensionnement traditionnelles trouvées dans la littérature ont souvent du mal à capturer efficacement le caractère stochastique de ce problème, ainsi qu’à faire un lien entre la composante temporelle et la composante spatiale des demandes d’intervention. Enfin, le passage à l’électrique est un enjeu majeur dans l’industrie, qui n’a que peu été étudié dans ce cadre-ci. Dans cette optique, ce mémoire de maîtrise propose une approche basée sur les données pour le dimensionnement d’une flotte de véhicules électriques de service pour laquelle la demande est stochastique. Cette méthodologie est séparée en trois partie majeures : 1) la prévision des interventions futures, 2) la mise en place d’un modèle de simulation afin de tester de nouvelles stratégies d’affectation des véhicules de service aux interventions et 3) le développement d’heuristiques nous permettant de construire des tournées de véhicules dans le cas où les prévisions des interventions seraient suffisamment fiables. Notre attention s’est également portée sur la rectification des données collectées. Pour ce faire, à partir du modèle de simulation une méthodologie a été construite afin de mettre à l’échelle le nombre d’interventions. Ce qui distingue cette approche de l’existant est l’application de méthodes utilisées dans des domaines connexes à un domaine encore peu traité, celui des véhicules électriques de service, répondant à des interventions (difficiles à prévoir) impactant l’offre de service de transports en commun. Son originalité réside dans le traitement des données permettant de mimer l’apparition spatiotemporelle des demandes d’interventions combiné dans un premier temps, à la simulation et ensuite à des heuristiques qui ont servi au dimensionnement de la flotte des véhicules de service. Nos résultats montrent que le passage à l’électrique peut être une opportunité menant à la réduction de la taille de la flotte chez la STM, en fonction des hypothèses choisies, allant jusqu’à 68% de véhicules en moins par rapport au nombre actuel de véhicules. Certaines stratégies testées pouvaient se traduire par des temps d’intervention moyen diminués. Enfin, la centralisation des véhicules au sein d’un même dépôt ne ferait pas augmenter substantiellement le temps d’intervention ce qui entrainerait des économies sur les infrastructures de recharge, avec leur mutualisation pour l’ensemble de la flotte.

Date	19 déc. 2025
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Tasseda Boukherroub (Directeur(-trice)) & Sana Berraf-Belmokhtar (Codirecteur(-trice))