FR 3125620 A1 20230127 FR 2107806 A 20210720 L’invention concerne une méthode de calcul de temps d’attente entre deux réservations de véhicules électriques comportant chacun un moteur électrique alimenté par une batterie électrique rechargeable, lesquels véhicules électriques appartiennent à une flotte de véhicules partagés localisés dans une zone géographique définie, ladite méthode comportant les étapes suivantes : a) mettre en œuvre un processus informatique logique dans un calculateur, lequel processus est adapté pour calculer, pour chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation, un temps moyen d’attente pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé, b) détecter le taux de charge de batterie de chaque véhicule électrique disponible à la réservation, c) pour chaque véhicule électrique disponible à la réservation, pondérer le temps moyen d’attente calculé à l’étape a) avec le taux de charge de batterie dudit véhicule de manière à obtenir un temps moyen d’attente corrigé dudit véhicule. La méthode s’applique également à des véhicules à moteur thermique avec à l’étape b) une détection du niveau de remplissage de leur réservoir de carburant. Méthode et système de calcul de temps d’attente entre deux réservations de véhicules appartenant à une flotte de véhicules partagés Domaine technique. L’invention concerne une méthode et un système de calcul de temps d’attente entre deux réservations de véhicules à moteur électrique ou à moteur thermique appartenant à une flotte de véhicules partagés. Le domaine de l’invention concerne notamment les méthodes permettant de calculer des temps d’attente de véhicules. État de la technique. Un service de partage de véhicule (en anglais « car-sharing ») ou véhicules en libre-service est un système dans lequel un gestionnaire (une société, une agence publique, une coopérative, une association, ou un groupe d'individus) met à la disposition de « clients » ou membres du service un ou plusieurs véhicules (ci-après « flotte de véhicules »). Plutôt que de disposer d'un véhicule personnel, l'utilisateur du service dispose d'un véhicule qu'il ne paye que pour la durée de son besoin. En d’autres termes, lorsqu’un utilisateur utilise un véhicule partagé, il est facturé d’un certain montant. Le montant facturé dépendant généralement du nombre de kilomètres parcourus et/ou du temps d’utilisation du véhicule et/ou du modèle ou type de véhicule. Le reste du temps, le véhicule est destiné à être utilisé par d'autres membres. Un des avantages des véhicules partagés réside dans le fait qu’un utilisateur peut libérer son véhicule où il le souhaite dans une zone géographique déterminée (par exemple une ville). Toutefois, la position de ces véhicules n’est pas figée dans le temps, mais mouvante (d’où le terme anglais de « free-floating »), de sorte qu’il est difficile de prédire à l’avance leur emplacement et le temps d’attente pendant lequel ils resteront libres (c’est-à-dire pas réservés par les utilisateurs). Il convient de rappeler que la gestion d’une flotte nécessite d’opérer diverses actions sur les véhicules telles que leur nettoyage, la recharge de leur batterie (pour les véhicules à moteur électrique) ou le remplissage de leur réservoir en carburant (pour les véhicules à moteur thermique), leur regroupement dans une zone définie, des réparations et/ou des entretiens, etc. Ces différentes actions sont généralement supervisées par un serveur informatique de gestion. Ce serveur de gestion peut analyser les positions géographiques, l’état et/ou les caractéristiques de fonctionnement de chaque véhicule de la flotte. En fonction de ces données, une application informatique de gestion de flotte qui est implémentée dans le serveur, génère des requêtes d’action qui doivent être exécutées sur tout ou partie des véhicules de la flotte. Ces requêtes d’action sont ensuite transmises, au travers d’un réseau de données, à des d’équipements informatiques embarqués dans les véhicules et/ou à destination de terminaux mobiles d’opérateurs en charge d’exécuter ces actions. Le temps d’attente d’un véhicule entre deux réservations correspond au laps de temps entre le moment où le véhicule est libéré par un premier utilisateur et le moment où ce même véhicule est à nouveau utilisé ou réservé par un second utilisateur. Ces temps d’attente entre deux réservations ne sont généralement pas des variables prises en compte par le serveur de gestion. Il en résulte que les flux de véhicules sont mal compris et que les prises de décision du serveur de gestion sont limitées. Ces carences impliquent notamment que des requêtes d’actions sont transmises à certains véhicules alors les actions correspondantes ne sont pas nécessaires au moment où elles sont transmises pour assurer une mise en état opérationnelle optimale desdits véhicules au moment de leur utilisation. Cela représente un gaspillage non seulement des ressources informatiques du serveur de gestion, mais encore de ressources de communication nécessaire à la transmission de ces requêtes d’action. En outre, il n’existe pas à ce jour de technique simple à mettre en œuvre pour calculer de manière précise et fiable des temps d’attente d’un véhicule entre deux réservations. L’invention vise à remédier à tous ou partie des inconvénients précités. Un objectif principal de l’invention est de proposer une méthode permettant de calculer de manière simple, précise et fiable des temps d’attente de véhicules entre deux réservations, et notamment des véhicules à moteur électrique ou à moteur thermique. En outre, dans le contexte précité, l’invention vise également à atteindre tout ou partie des objectifs subsidiaires suivants : - améliorer la gestion des ressources informatiques du serveur de gestion et/ou des ressources de communication nécessaire à la transmission des requêtes d’action ; - assurer une mise en état opérationnelle optimale des véhicules partagés au moment de leur utilisation ; - assurer une meilleure gestion des temps d’attente des véhicules entre deux réservations. Présentation de l’invention. La solution proposée par l’invention est une méthode de calcul de temps d’attente entre deux réservations de véhicules électriques comportant chacun un moteur électrique alimenté par une batterie électrique rechargeable (respectivement des véhicules à moteur thermique comprenant un réservoir de carburant), lesquels véhicules appartiennent à une flotte de véhicules partagés localisés dans une zone géographique définie, ladite méthode comportant les étapes suivantes : a) mettre en œuvre un processus informatique logique dans un calculateur, lequel processus est adapté pour calculer, pour chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation, un temps moyen d’attente pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé, b) détecter le taux de charge de batterie (respectivement le niveau de remplissage du réservoir) de chaque véhicule électrique (respectivement thermique) disponible à la réservation, c) pour chaque véhicule électrique (respectivement thermique) disponible à la réservation, pondérer le temps moyen d’attente calculé à l’étape a) avec le taux de charge de batterie (respectivement avec le niveau de remplissage du réservoir) dudit véhicule de manière à obtenir un temps moyen d’attente corrigé dudit véhicule. Selon l’invention on calcule tout d’abord un temps moyen d’attente entre deux réservations, pour chaque véhicule de la flotte, quel que soit le mode de propulsion de ces véhicules (électrique, thermique, à pédales, sans motorisation, …). On corrige ensuite ces temps moyens d’attente pour les véhicules à moteurs électriques. En effet, la demanderesse a constaté de manière surprenante que le taux de charge de batterie d’un véhicule électrique (ou le niveau de remplissage de réservoir de véhicule à moteur thermique) avait une incidence significative sur sa réservation par un utilisateur. Plus le taux de charge ou le niveau de réservoir est faible, moins il sera réservé. Et inversement. Par exemple, un véhicule électrique avec un taux de charge inférieur à 30% aura beaucoup moins de chance d’être réservé que le même véhicule avec un taux de charge supérieur à 70%. Aussi, le taux de charge de batterie - ou le niveau de remplissage de de réservoir - est maintenant une donnée essentielle prise en compte pour améliorer la précision et la fiabilité des calculs des temps d’attente entre deux réservations. Les informations sur les temps d’attente entre deux réservations de véhicules fournies par l’invention, permettent de mieux prévoir les flux des véhicules et permettent d’augmenter la capacité décisionnelle du serveur de gestion. Celui-ci peut notamment cibler les véhicules dont la probabilité d’être utilisés – ou inutilisés - est en adéquation avec le type d’action à exécuter. Le serveur de gestion peut alors mieux répartir dans le temps la transmission des requêtes d’action, de sorte que les ressources de communication nécessaire à la transmission desdites requêtes sont réduites. Également, les ressources informatiques mobilisées par le serveur sont mieux utilisées et moins sollicitées. Ce ciblage des véhicules permet en outre de maintenir à un niveau élevé la probabilité qu’un utilisateur trouve un véhicule partagé parfaitement opérationnel au moment de son utilisation. D’autres caractéristiques avantageuses de l’invention sont listées ci-dessous. Chacune de ces caractéristiques peut être considérée seule ou en combinaison avec les caractéristiques remarquables définies ci-dessus, et faire l’objet, le cas échéant, d’une ou plusieurs demandes de brevet divisionnaires : Selon un mode de réalisation, la méthode comprend les étapes suivantes : - fournir les valeurs des temps moyens d’attente corrigés calculés à l’étape c) à une application informatique de gestion de la flotte implémentée dans un serveur informatique, lesquelles valeurs sont utilisées comme données d’entrée de ladite application, les données de sortie de ladite application étant des requêtes d’action à exécuter sur des véhicules électriques de la flotte ; - prioriser les requêtes en fonction desdites valeurs des temps moyens d’attente corrigés. Selon un mode de réalisation, la méthode comprend les étapes suivantes : - fournir les valeurs des temps moyens d’attente corrigés calculés à l’étape c) à une application informatique de gestion de la flotte implémentée dans un serveur informatique, lesquelles valeurs sont utilisées comme données d’entrée de ladite application, les données de sortie de ladite application étant des requêtes d’action à exécuter sur des véhicules à moteur thermique de la flotte ; - prioriser les requêtes en fonction desdites valeurs des temps moyens d’attente corrigés. Selon un mode de réalisation, la pondération de l’étape c) est réalisée en divisant le temps moyen d’attente calculé à l’étape a) par un coefficient k qui est fonction du taux de charge de batterie ou du niveau de remplissage du réservoir du véhicule concerné détecté à l’étape b), avec 0≤k≤1. Selon un mode de réalisation, la méthode comporte les étapes suivantes : - préalablement à l’étape a), mettre en œuvre un premier processus informatique logique dans un calculateur, lequel premier processus est adapté pour définir la zone géographique où sont localisés les véhicules de la flotte et pour opérer un maillage de ladite zone de façon à la diviser en sous-zones géographiques ; - exécuter l’étape a) en mettant en œuvre un second processus informatique logique adapté pour calculer, dans chaque sous-zone géographique et pour chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation dans la sous-zone concernée, un temps moyen d’attente pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé. Selon un mode de réalisation, le calcul de l’étape a) est basé sur un algorithme d'apprentissage entraîné pour calculer de manière prédictive, à une date donnée et à un instant donné, et dans chaque sous-zone géographique, un temps moyen d’attente qui est affecté à chaque véhicule disponible à la réservation dans la sous-zone concernée. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage proviennent d’un historique de requêtes de réservation effectives de véhicules de la flotte, et de tout ou partie des données suivantes : la localisation des sous-zones géographiques depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance des sous-zones géographiques par rapport à un point prédéfini de la zone géographique ; pour chaque véhicule de la flotte auxquels sont affectés un statut « disponible à la réservation » ou un statut « indisponible à la réservation », les heures effectives auxquelles leur statut passe de « disponible à la réservation » à « indisponible à la réservation » et inversement ; des données climatologiques ; des données relatives à une date et heure d’évènements intervenus dans la zone géographique et/ou dans l’une de ses sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans chaque sous-zone géographique. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules de la flotte dans chaque sous-zone géographique. Selon le mode de réalisation du paragraphe précédent, au moment de l’exécution de l’étape a), les données d’entrée de l’algorithme d'apprentissage entraîné sont tout ou partie des données suivantes : l’identification d’une sous-zone géographique concernée ; la localisation des sous-zones géographiques depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance de la sous-zone géographique concernée par rapport à un point prédéfini de la zone géographique ; des données climatologiques dans la zone géographique et/ou dans la sous-zone géographique concernée ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date donnée, dans la zone géographique et/ou dans la sous-zone géographique concernée et/ou dans les autres sous-zones géographiques ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans la sous-zone géographique concernée. La donnée de sortie de l’algorithme d'apprentissage entraîné est un temps moyen d’attente qui est affecté à chaque véhicule disponible à la réservation dans la sous-zone concernée. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage proviennent d’un historique de requêtes de réservation effectives de véhicules de la flotte, et de tout ou partie des données suivantes : le type et le modèle chaque véhicule de la flotte ; la localisation des véhicules de la flotte au moment de leur réservation ; la distance des véhicules de la flotte au moment de leur réservation par rapport à un point prédéfini de la zone géographique ; pour chaque véhicule de la flotte auxquels sont affectés un statut « disponible à la réservation » ou un statut « indisponible à la réservation », les heures effectives auxquelles leur statut est passé de « disponible à la réservation » à « indisponible à la réservation » et inversement ; des données climatologiques ; des données relatives à la date et l’heure d’évènements intervenus dans la zone géographique et/ou dans l’une de ses sous-zones géographiques ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans chaque sous-zone géographique. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules de la flotte. Selon le mode de réalisation du paragraphe précédent, au moment de l’exécution de l’étape a), les données d’entrée de l’algorithme d'apprentissage entraîné sont tout ou partie des données suivantes : l’identification d’un véhicule concerné de la flotte ; la localisation du véhicule concerné au moment du calcul ; pour le véhicule concerné, les heures effectives auxquelles son statut est passé de « disponible » à « indisponible » et inversement au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance séparant le véhicule concerné d’un point prédéfini de la zone géographique au moment du calcul ; des données climatologiques dans la zone géographique et/ou dans une sous-zone géographique concernée ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date donnée, dans la zone géographique et/ou dans les sous-zones géographiques ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168, dans les différentes sous-zones géographiques. La donnée de sortie de l’algorithme d'apprentissage entraîné est un temps moyen d’attente propre au véhicule concerné. Selon un mode de réalisation, le temps moyen d’attente affecté à chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation dans une sous-zone concernée est calculé en moyennant les temps moyens d’attente propres aux véhicules disponibles à la réservation se trouvant dans ladite sous-zone. Un autre aspect de l’invention concerne un système adapté pour la mise en œuvre de la méthode selon l’un des modes précédents, comportant un calculateur adapté pour exécuter les étapes de ladite méthode. Encore un autre aspect de l’invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution d’au moins les étapes a) et c) de la méthode, lorsqu'il est exécuté par un calculateur. Brève description des figures. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description d’un mode de réalisation préféré qui va suivre, en référence aux dessins annexés, réalisés à titre d’exemples indicatifs et non limitatifs et sur lesquels : illustre un premier exemple de division d’une zone géographique en sous-zones géographiques. illustre un deuxième exemple de division d’une zone géographique en sous-zones géographiques. illustre un troisième exemple de division d’une zone géographique en sous-zones géographiques. schématise des données d’entrée et de sortie d’un modèle entraîné d’intelligence artificielle, utilisé dans l’invention. schématise des données d’entrée et de sortie d’un autre modèle entraîné d’intelligence artificielle, utilisé dans l’invention. illustre la répartition des véhicules d’une flotte dans des sous-zones géographiques. représente un synoptique des principales étapes d’un procédé selon l’invention. schématise des moyens de nettoyage installés dans l’habitacle d’un véhicule. schématise d’autres moyens de nettoyage installés dans l’habitacle d’un véhicule. illustre un exemple de la variation du temps moyen d’attente sur une journée. illustre la répartition des véhicules d’une flotte et d’opérateurs dans des sous-zones géographiques. , , illustrent la répartition des véhicules d’une flotte et d’opérateurs dans des sous-zones géographiques. Description des modes de réalisation. Le procédé et le système objets de l’invention engendrent des manipulations d’éléments physiques, notamment des signaux (électriques ou magnétiques) et des données numériques, capables d'être stockés, transférés, combinés, comparés, …, et permettant d’aboutir à un résultat souhaité. L’invention met en œuvre une ou plusieurs applications informatiques exécutées par des équipements ou serveur informatique. Par souci de clarté, il faut comprendre au sens de l’invention que « u n équipement ou serveur fait quelque chose » signifie « l'application informatique exécutée par un calculateur ou une unité de traitement de l’équipement ou du serveur fait quelque chose ». Tout comme « l'application informatique fait quelque chose » signifie « l'application informatique exécutée par le calculateur l’unité de traitement de l’équipement ou du serveur fait quelque chose ». Encore par souci de clarté, la présente invention fait référence à un ou plusieurs « processus informatiques logiques ». Ces derniers correspondent aux actions ou résultats obtenus par l’exécution d’instructions d’une ou plusieurs applications informatiques. Aussi, il faut également comprendre au sens de l’invention que « un processus informatique logique est adapté pour faire quelque chose » signifie « les instructions d’une application informatique exécutées par un calculateur ou une unité de traitement font quelque chose ». Encore par souci de clarté, les précisions suivantes sont apportées à certains termes utilisés dans la description et les revendications : - « Ressource informatique » peut être compris de façon non limitative comme : composant, matériel, logiciel, fichier, connexion à un réseau informatique, quantité de mémoire RAM, espace de disque dur, bande passante, vitesse de processeur, nombre de CPU, etc. - « Serveur informatique » peut être compris de façon non limitative comme : dispositif informatique (matériel ou logiciel) comportant des ressources informatiques pour réaliser les fonctions d’un serveur et qui offre des services, ordinateur, pluralité d’ordinateurs, serveur virtuel sur internet, serveur virtuel sur Cloud, serveur virtuel sur une plate-forme, serveur virtuel sur une infrastructure locale, réseaux de serveurs, cluster, nœud, ferme de serveurs, ferme de nœuds, etc. - « Requête » désigne un ordre d'exécution pouvant suivre un protocole de communication et comprenant des paramètres en entrée (question, informations, instructions …) et éventuellement des paramètres en retour (réponse, information, …), pouvant se présenter dans un format lié au protocole employé. - « Unité de traitement » peut être compris de façon non limitative comme : processeur, microprocesseurs, CPU (pour Central Processing Unit), etc. - « Application informatique » peut être comprise comme : logiciel, programme informatique, micros-programme informatique, lignes de codes exécutables, software, etc. - « Réseau de données » peut être compris de façon non limitative comme : réseau internet, réseau cellulaire, réseau satellite, etc. C’est un ensemble d'équipements informatiques reliés entre eux pour échanger, de manière sécurisée ou non, des informations et/ou des données selon un protocole de communication (ISDN, Ethernet, ATM, IP, CLNP, TCP, HTTP, …). - « Base de données » peut être comprise de façon non limitative comme un ensemble structuré et organisé de données enregistrées sur des supports accessibles par des équipements informatiques et pouvant être interrogées, lues et mises à jour. Des données peuvent y être insérées, récupérées, modifiées et/ou détruites. La gestion et l'accès à la base de données peuvent être assurés par un ensemble d’applications informatiques qui constituent un système de gestion de base de données (SGBD). - « Service » peut être compris de façon non limitative comme l'ensemble des fonctionnalités proposé et assuré par un serveur et/ou par au moins un équipement informatique. Le service peut comprendre par exemple, les fonctionnalités suivantes : réservation d’un véhicule, localisation (réelle et/ou estimée) d’un véhicule, verrouillage/déverrouillage d’un véhicule, etc. - « Véhicule partagé » peut être compris de façon non limitative comme un véhicule de location ou un véhicule en libre-service (en anglais « car sharing ») mis à la disposition de « clients » ou membres. Le véhicule peut être : une voiture autonome (apte à rouler sur route, sans intervention d'un conducteur), une voiture ou un camion (moteur thermique et/ou électrique), un deux-roues motorisé (moteur thermique et/ou électrique), un vélo (classique ou avec assistance électrique), une trottinette (classique ou avec assistance électrique), une planche à roulettes, un monocycle électrique, un gyropode, un bateau, etc. Lorsqu’un utilisateur utilise un véhicule partagé, il peut être facturé d’un certain montant dépendant généralement du nombre de kilomètres parcourus et/ou du temps d’utilisation du véhicule et/ou du modèle ou type de véhicule. - Tel qu’utilisé ici, sauf indication contraire, l’utilisation des adjectifs ordinaux « premier », « deuxième », etc., pour décrire un objet indique simplement que différentes occurrences d’objets similaires sont mentionnées et n’implique pas que les objets ainsi décrits doivent être dans une séquence donnée, que ce soit dans le temps, dans l'espace, dans un classement ou de toute autre manière. Maillage d’une zone géographique Selon une caractéristique avantageuse de l’invention, un premier processus informatique logique est mis en œuvre dans un calculateur 35, lequel premier processus est adapté pour définir une zone géographique G où sont localisés les véhicules de la flotte et pour opérer un maillage de ladite zone de façon à la diviser en sous-zones géographiques. La zone géographique G peut consister en une région géographique, par exemple une ville (prédéfinie dans une base de données et correspondant à une région définie par un ou plusieurs codes postaux ou par une région délimitée par des rues et définissant des quartiers connus), une zone définissant un cercle, un carré, un rectangle ayant pour centre une position géographique spécifique (ex : un centre-ville) et un rayon, un diamètre ou une diagonale de longueur prédéfinie (ex : rayon de 20 Km). Selon un mode de réalisation, la zone géographique G est définie par un ensemble de données numériques. Ces données peuvent par exemple provenir de sources cartographiques publiques et privées et/ou de données satellites. Elles peuvent être téléchargées depuis une base de données dédiée telle que OpenStreetMap®. Ces données numériques sont ensuite enregistrées dans une zone mémoire du serveur de gestion S. On opère un maillage de la zone géographique de manière à la diviser en sous-zones géographiques. Selon un mode de réalisation, cette opération est réalisée automatiquement par le calculateur 35 du serveur de gestion S où sont enregistrées les données de la zone géographique G. Par exemple, le calculateur 35 met en œuvre le premier processus informatique logique qui est configuré pour diviser automatiquement toute zone géographique en sous-zones de 1 km² chacune. Le premier processus informatique logique peut également être configuré pour diviser automatiquement toute zone géographique en sous-zones annulaires concentriques dont le centre commun est une position géographique spécifique et dont les rayons sont incrémentés de 1 km. Selon un autre mode de réalisation, la division de la zone géographique G est réalisée de manière discrétionnaire depuis le calculateur 35. Par exemple, pour une première zone géographique, la division est faite par arrondissements (chaque arrondissement d’une ville correspondant à une sous-zone), pour une deuxième zone géographique, la division est faite par quartiers (chaque quartier correspondant à une sous-zone), pour une troisième zone géographique, la division est faite par rue (chaque rue correspondant à une sous-zone), etc. Un logiciel de maillage (par exemple Gmsh®) est préférentiellement exécuté par le calculateur 35 pour réaliser la subdivision de la zone géographique G. Sur la , la zone géographique G est en forme de carré divisé en quatre sous-zones SG1-SG4. Un nombre plus ou moins important de sous-zones peuvent être prévues (par exemple de 2 à 100 sous-zones). Sur la , ces sous-zones sont de taille identique, mais peuvent être de tailles différentes. Également, les sous-zones SG1-SG4 sont de forme carrée, mais peuvent avoir une autre forme (rectangulaire, polygonale, ..) Sur la , la zone géographique G est en forme disque et les sous-zones SG1-SG4 en forme d’anneaux concentriques. Le centre de la zone G et des sous-zones SG1-SG4 peut par exemple correspondre à un point singulier, tel que le centre d’une ville, une zone commerciale, un aéroport, etc. Les rayons des sous-zones SG1-SG4 peuvent être incrémentés d’une distance régulière ou irrégulière. Sur la , la zone géographique G est en forme de polygone et les sous-zones SG1-SGn en forme de mailles polygonales. Selon un mode de réalisation, le nombre n, la forme et/ou la taille des mailles SG1-SGn sont définis automatiquement par le serveur en fonction de la forme et/ou de la taille de la zone G. Selon un autre mode de réalisation, le nombre n, la forme et/ou la taille des mailles SG1-SGn sont paramétrés de manière singulière depuis le serveur. Comme expliqué plus avant dans la description, la division d’une zone géographique en sous-zones géographiques permet d’évaluer plus précisément la répartition des véhicules de la flotte dans ladite zone géographique, et de calculer, via un second processus informatique, les temps d’attente des véhicules entre deux réservations. Ces temps d’attente calculés sont ainsi discriminés en fonction des sous-zones géographiques ce qui permet d’obtenir des valeurs plus précises et plus fiables. Par exemple, un temps moyen d’attente de 5 heures dans une première sous-zone SG1, indique que statistiquement, un véhicule libre se trouvant dans cette première sous-zone a une probabilité élevée de ne pas être réservé pendant 5 heures. Et avec un temps moyen d’attente de 15 minutes dans une deuxième sous-zone SG2, un véhicule libre se trouvant dans cette deuxième sous-zone a une probabilité élevée d’être réservé dans un temps relativement court. Le serveur de gestion peut alors répartir et/ou cibler les requêtes en prenant en compte les valeurs calculées des temps moyens d’attente. Par exemple, les requêtes relatives à des opérations de nettoyage ou de recharge de batterie sont transmises en priorité aux véhicules libres localisés dans une sous-zone possédant un temps moyen d’attente faible, c’est-à-dire aux véhicules qui ont statistiquement le plus de chance d’être utilisés rapidement et sur lesquels il faut intervenir rapidement. Selon un premier exemple illustratif, la flotte présente cent véhicules dont les batteries doivent être rechargées à un instant T. Cinquante de ces véhicules sont situés dans une première sous-zone SG1 dont le temps moyen d’attente est de 5 heures. Les cinquante autres véhicules sont situés dans une deuxième sous-zone SG2 dont le temps moyen d’attente est de 15 minutes. Selon les techniques habituelles de l’art antérieur, le serveur doit générer et transmettre à l’instant T, cent requêtes. Grâce à l’invention, le serveur peut ne générer et transmettre à l’instant T, que cinquante requêtes pour recharger les batteries des cinquante véhicules de la flotte se trouvant dans la deuxième sous-zone SG2. Les autres requêtes destinées aux 50 autres véhicules se trouvant dans la première sous-zone SG1 pourront être transmises ultérieurement, de manière échelonnée dans le temps, de sorte que les ressources de communication nécessaires à la transmission de l’ensemble des requêtes et/ou les ressources informatiques mobilisées par le serveur de gestion seront réduites (le débit initial de cent requêtes par unité de temps T étant réduit à cinquante requêtes par unité de temps T). Selon un deuxième exemple illustratif, la flotte présente dix véhicules dont il est déterminé à un instant T qu’ils doivent subir une révision de contrôle, lesquelles révisions nécessitent un temps d’intervention d’environ 2 heures chacune. Trois de ces véhicules sont situés dans la première sous-zone SG1 dont le temps moyen d’attente est de 5 heures. Les sept autres véhicules sont situés dans la deuxième sous-zone SG2 dont le temps moyen d’attente est de 15 minutes. Selon les techniques habituelles de l’art antérieur, le serveur de gestion doit générer et transmettre à l’instant T, dix requêtes pour intervenir sur les dix véhicules. Grâce à l’invention, le serveur de gestion peut ne générer et transmettre à l’instant T, que trois requêtes pour réviser les trois véhicules de la flotte se trouvant dans la première sous-zone SG1 où le temps moyen d’attente est supérieur au temps moyen d’intervention. Les autres requêtes destinées aux sept autres véhicules se trouvant dans la deuxième sous-zone SG2 pourront être transmises ultérieurement, de manière échelonnée dans le temps, de sorte que les ressources de communication nécessaires à la transmission de l’ensemble des requêtes et/ou les ressources informatiques mobilisées par le serveur de gestion seront réduites (le débit initial de dix requêtes par unité de temps T étant réduit à trois requêtes par unité de temps T). Toutefois, ce maillage de la zone G en sous-zones géographiques n’est pas essentiel pour la mise en œuvre de l’invention. La méthode de calcul objet de l’invention donne en effet de très bons résultats même sans cette étape de division en sous-zones géographiques. En outre, les modes de réalisations décrits plus avant dans la description s’appliquent également au cas où la zone G n’est pas divisée en sous-zones. On peut alors considérer la zone G comme une seule et même sous-zone. Statuts des véhicules. En se rapportant aux figures 8 et 9, chaque véhicule Vj intègre préférentiellement un équipement informatique embarqué EQVej. Cet équipement peut par exemple faire partie d’un boîtier télématique permettant au véhicule d’échanger avec le serveur de gestion distant S des informations telles que la position géographique, la vitesse, l’état de capteurs embarqués (taux de charge de batterie, niveau de carburant dans le réservoir, pression de pneus, état des feux de croisement ou autres éclairages, état d’une chaine de vélo, …), etc. Cet échange se fait au travers d’un réseau de données R. L’équipement informatique EQVej peut également être un équipement dédié, indépendant du boîtier télématique. Chaque équipement embarqué EQVej comprend, entre autres ressources informatiques, une unité de traitement 10, un émetteur/récepteur de signaux 11, et une ou plusieurs mémoires 12 dans laquelle est enregistrée une application informatique. L’équipement embarqué EQVej comprend également une interface de communication 13. Ces différents éléments sont connectés au moins à l’unité de traitement 10 par un bus de communication. Les instructions de l’application informatique enregistrée dans la mémoire 12, lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement 10, permettent de réaliser des étapes du procédé qui sont décrites plus avant dans la description. La mémoire 12 est également adaptée pour enregistrer un certain nombre d’autres d’informations. L’émetteur/récepteur 11 est adapté pour échanger des signaux, via une liaison sans fil de courte portée LCP, avec un terminal utilisateur EQU décrit plus avant dans la description et/ou avec les équipements embarqués des autres véhicules. La liaison LCP a par exemple une portée inférieure ou égale à 100 mètres. Les signaux échangés sont préférentiellement des signaux infrarouges ou des signaux radiofréquences. La liaison LCP utilise préférentiellement un protocole de communication de la famille suivante : Bluetooth®, Wifi®, Z-Wave®, ANT, ZIGBEE®, Infrarouge. L’interface de communication 13, par exemple GSM, 3G, 4G ou Wifi®, est adapté pour établir une liaison de communication sans fil avec une interface de communication du serveur S, au travers du réseau de données R. Chaque véhicule Vj est associé à un numéro d’identification unique (par exemple un code numérique ou un code alphanumérique) enregistré dans une base de données B accessible au serveur S. À un instant donné, les véhicules Vj peuvent être : - avec un statut dit « disponible » à la réservation : le véhicule est stationné (garé) et/ou non réservé, - avec un statut dit « indisponible » à la réservation : soit le véhicule est stationné, mais déjà réservé par un utilisateur (statut « indisponible-réservé »), soit le véhicule est en cours de fonctionnement (statut « indisponible-en fonctionnement »). Selon un mode de réalisation, les statuts suivants sont également affectés aux véhicules Vj : - statut dit « nettoyé » : le véhicule est nettoyé entre sa précédente utilisation et sa prochaine utilisation. En d’autres termes, le véhicule est nettoyé dans l’intervalle de temps où le statut « disponible » passe à « indisponible ». - statut dit « non-nettoyé » : le véhicule n’a pas été nettoyé entre sa précédente utilisation et sa prochaine utilisation. En d’autres termes, le véhicule n’a pas été nettoyé dans l’intervalle de temps où le statut « disponible » passe à « indisponible ». L’utilisateur dispose d’au moins un terminal mobile EQU. Ce dernier consiste préférentiellement en un téléphone intelligent (Smartphone), une tablette numérique, un ordinateur portable, etc. Sur les figures 8 et 9, le terminal EQU intègre une unité de traitement 20, un émetteur/récepteur de signaux 21 et une ou plusieurs mémoires 22 dans laquelle est enregistrée une application informatique pour la mise en œuvre du service (« application-service »), une interface de communication 23 et une interface graphique 24 du type écran tactile. Ces différents éléments sont connectés au moins à l’unité de traitement 20 par un bus de communication. Il comprend également les ressources informatiques permettant de réaliser des étapes du procédé de l’invention. L’émetteur/récepteur 21 est similaire à celui des équipements embarqués EQVej. L’interface de communication 23, par exemple GSM, 3G, 4G ou Wifi®, est adapté pour établir une liaison de communication sans fil avec une interface de communication du serveur distant S, au travers du réseau de données R. Selon un mode de réalisation, pour télécharger l’application-service, et avoir les droits d’accès au service, l’utilisateur U doit préalablement s’enregistrer auprès d’un serveur de gestion de droits qui peut être ou non le serveur distant précité. Selon un mode de réalisation, l’enregistrement de l’utilisateur U est réalisé auprès d’un service web du serveur distant S associé au service. L’enregistrement comporte l’enregistrement d’un identifiant utilisateur et/ou d’un identifiant du terminal EQU. Il peut s’agir d’un port, d’une adresse IP, d’une adresse MAC ou toute autre adresse ou combinaison permettant d’identifier le terminal EQU. Selon un mode de réalisation, l’utilisateur est préinscrit à partir d’un logiciel et est connu du fait qu’un identifiant est enregistré dans la base de données B. Sur les figures 8 et 9, le serveur S intègre une unité de traitement 30, une ou plusieurs mémoires 31, une interface de communication 32, un module de localisation 33, un module de calcul d’itinéraire 34, le calculateur 35, un générateur de carte numérique 36, un module traitement informatique 37, qui sont mutuellement connectées via un bus. Une ou plusieurs applications informatiques sont enregistrées dans la ou les mémoires 31 et dont les instructions, lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement 30, permettent de réaliser les fonctionnalités décrites plus avant dans la description. Les modules de localisation 33, de calcul d’itinéraire 34, de calcul 35, de traitement 37 et le générateur de carte 36, sont des composants matériels et/ou logiciels du serveur S. Le serveur S met régulièrement à jour, préférentiellement en temps réel, la base de données B. Cette base de données regroupe notamment : l’identifiant de chaque véhicule Vi, leur statut (« disponible » ou « indisponible », et « nettoyé » ou « non nettoyé »), leur position géographique. D’autres informations et/ou données peuvent être regroupées dans la base de données B, le cas échéant, notamment les taux de charge des batteries des véhicules à moteur électrique ou les niveaux de remplissage des réservoirs de carburant des véhicules à moteur thermique, l’état de leurs capteurs, etc. La base de données B peut être enregistrée dans une zone mémoire du serveur S ou être distante dudit serveur. L’information sur le statut « disponible » ou « indisponible » d’un véhicule Vj est transmise au serveur S en temps réel ou à des intervalles de temps prédéfinis (par exemple toutes les 5 minutes). Cette information peut être transmise au serveur S, par exemple depuis l’équipement embarqué EQVej du véhicule Vj suite à une détection d’un évènement. Cet évènement est par exemple généré par une action de l’utilisateur sur une commande spécifique aménagée sur le tableau de bord du véhicule Vj. Cette commande peut être actionnée lorsqu’un utilisateur a stationné son véhicule et libéré le véhicule. Le statut passe alors de « indisponible » à « disponible ». Cet évènement peut également être généré automatiquement lorsque le véhicule reste inactif pendant une certaine période de temps, par exemple 15 minutes. Lorsque le serveur S reçoit une requête de réservation de la part de l’utilisateur et qu’il peut faire droit à cette requête (c’est-à-dire qu’un véhicule est disponible à la réservation), ledit serveur fait passer le statut d’un véhicule de « disponible » à « indisponible ». Cette requête de réservation est préférentiellement générée via le terminal mobile utilisateur EQU. L’information sur le statut « nettoyé » ou « non nettoyé » d’un véhicule Vj est également transmise au serveur S en temps réel ou à des intervalles de temps prédéfinis (par exemple toutes les 5 minutes après que le statut du véhicule passe de « indisponible » à « disponible »). Cette information peut être transmise automatiquement au serveur S, par exemple depuis l’équipement embarqué EQVej du véhicule Vj suite à la fin du cycle de nettoyage du moyen de nettoyage, comme expliqué plus avant dans la description. Le statut passe alors de « non-nettoyé » à « nettoyé ». Cette information peut encore être transmise au serveur S, en réponse à une action d’un opérateur qui actionne une commande spécifique aménagée sur le tableau de bord du véhicule Vi. Les positions géographiques des véhicules Vj peuvent être obtenues par satellite (système GPS ou Galileo) ou par un système de triangulation (par exemple, un système utilisant les cellules d’un réseau 4G) ou par une combinaison des deux systèmes de localisation. L’équipement EQVej d’un véhicule Vj comporte avantageusement un composant permettant d’obtenir une information de géo-localisation, par exemple un composant GPS, qui peut être récupérée par le module de localisation 33 du serveur S. Le module de localisation 33 peut récupérer automatiquement cette information en interrogeant en temps réel ou à intervalles de temps régulier (par exemple toutes les 5 minutes), les équipements EQVej. Les équipements EQVej peuvent également transmettre automatiquement cette information au module de localisation 33 (sans répondre à une requête d’interrogation), en temps réel ou à intervalles de temps régulier (par exemple toutes les 5 minutes). La position géographique de chaque véhicule Vj est alors enregistrée dans la base de données B. Selon une alternative, la position géographique d’un véhicule Vj peut correspondre à la position géographique (obtenue par satellite et/ou par un système de triangulation) du terminal mobile EQU de l’utilisateur. Cette position géographique est automatiquement récupérée par le module de localisation 33 ou transmise à celui-ci. La position géographique du terminal EQU peut être obtenue de la même façon. Par satellite et/ou ou par un système de triangulation. Le terminal EQU comporte avantageusement un composant, par exemple un composant GPS, permettant d’obtenir une information de géo-localisation qui peut être automatiquement récupérée par le module de localisation 33 ou transmise à celui-ci. Les informations concernant le taux de charge de batterie ou le niveau de remplissage du réservoir d’un véhicule Vj est également transmise au serveur S en temps réel ou à des intervalles de temps prédéfinis (par exemple toutes les 5 minutes) ou lorsque son statut passe de « indisponible » à « disponible ». Ces informations sont transmises au serveur S depuis l’équipement embarqué EQVej du véhicule Vj. Notion de temps moyen d’attente L’invention introduit la notion de « temps moyen d’attente » qui correspond à une période temporelle estimée pendant lequel un véhicule de la flotte ayant un statut « disponible » ne sera pas réservé. En d’autres termes, le temps moyen d’attente correspond à l’intervalle de temps pendant lequel le statut du véhicule reste à « disponible ». Par exemple, un temps moyen d’attente de 1 heure indique que statistiquement, un véhicule qui vient d’être libéré et dont le statut passe de « indisponible » à « disponible » a une probabilité élevée de ne pas être réservé (i.e. le statut reste à « disponible » et ne passe pas à « indisponible ») pendant 1 heure. Cette probabilité est avantageusement supérieure à 50% et préférentiellement supérieure à 90%. Selon un mode de réalisation, ce temps d’attente moyen est calculé par le calculateur 35 du serveur S (ou par un autre calculateur), en mettant en œuvre un second processus informatique logique. Ce calcul est effectué sans distinction du mode de propulsion (électrique, thermique, à pédales, sans motorisation, …) du véhicule. Ce calcul peut être effectué une fréquence déterminée et/ou paramétrée, avantageusement une ou plusieurs fois par jour, par exemple dès que le statut d’un véhicule passe de « indisponible » à « disponible ». Premier mode de calcul du temps moyen d’attente Selon un premier mode de calcul, le calculateur 35 prend en compte l’historique des requêtes de réservation effectives de véhicules pour en déduire un temps moyen d’attente qui est affecté à chaque véhicule ayant un statut « disponible ». Par exemple, s’il y a en moyenne 48 requêtes de réservation par jour (24 heures) dans la zone G, le temps moyen d’attente sera de 30 minutes heures (24/30=0,5). Un véhicule qui sera libéré (i.e dont le statut passe de « indisponible » à « disponible ») dans zone G attendra en moyenne 30 minutes avant d’être à nouveau réservé et utilisé. Dans le cas où la zone G est divisée en sous-zone, l’historique des requêtes de réservation effectives de véhicules est pris en compte dans la sous-zone concernée. Par exemple, s’il y a en moyenne 4 requêtes de réservation par jour (24 heures) dans la sous-zone SG1, le temps moyen d’attente sera de 6 heures (24/4=6). Un véhicule qui sera libéré (i.e dont le statut passe de « indisponible » à « disponible ») dans la sous-zone SG1, attendra en moyenne 6 heures avant d’être à nouveau réservé et utilisé. Selon un autre exemple, s’il y a en moyenne 12 requêtes de réservation par jour dans la sous-zone SG2, le temps moyen d’attente sera de 2 heures (24/12=2). Un véhicule qui est libéré dans la sous-zone SG2, attendra en moyenne 2 heures avant d’être à nouveau réservé et utilisé. Les requêtes prises en compte pour le calcul peuvent être celles de l’heure, de la veille, de la semaine, du mois, de l’année précédant ledit calcul. Il s’agit préférentiellement de toutes les requêtes enregistrées dans le serveur S au moment du calcul. En effet, plus le nombre de données analysées est élevé, meilleure sera la probabilité que le temps moyen d’attente calculé converge vers le temps réel d’attente. Le temps moyen d’attente ainsi calculé est constant et ne varie pas au cours d’une journée. Deuxième mode de calcul du temps moyen d’attente Le premier mode de calcul permet d’aboutir à une valeur acceptable du temps moyen d’attente. Toutefois, il apparaît que ce temps moyen d’attente n’est pas constant, mais varie au cours d’une journée. La illustre à titre d’exemple explicatif seulement, une telle variation. Par exemple, dans la sous-zone SGi, le temps moyen d’attente ITm-SGi est minimal (environ 15 minutes) entre 7h et 8h (typiquement les heures de départ au travail) et entre 17h et 21h (typiquement les heures de retour du travail). Et il est maximal avant 7h et après 21h (environ 5 heures). Entre 8h et 17h, le temps moyen d’attente ITm-SGi est compris entre 1 heure et 2 heures. En outre, pour une même sous-zone, ces variations du temps moyen d’attente ne sont pas les mêmes d’un jour à l’autre. Par exemple, la courbe d’un dimanche ou d’un jour férié diffère de celle d’un jour travaillé de la semaine. Il en est de même pendant des périodes de vacances, ou lorsqu’un évènement particulier a lieu dans une sous-zone (par exemple un concert ou un match de football), les requêtes de réservation dans la sous-zone concernée et/ou dans les autres sous-zones pouvant augmentées. Les données climatologiques (température, précipitations, pollution, ...) peuvent également influencer la valeur du temps d’attente. Pour améliorer la précision du calcul du temps moyen d’attente ITm-SGi et pour se rapprocher au plus près de la valeur du temps réel d’attente, il apparaît donc avantageux d’analyser plus en détail les données historiques des requêtes de réservation effectives (les requêtes réellement reçues par le serveur) et de prendre en compte divers autres paramètres (date, heure, données climatologiques, évènements, …). Aussi, selon un second mode de calcul, le calculateur 35 exécute une application informatique basée sur un modèle d’intelligence artificielle. Ce modèle est avantageusement basé sur un algorithme d'apprentissage, supervisé ou non supervisé. On peut notamment utiliser la méthode des k plus proches voisins (par exemple en implémentant un algorithme dédié accessible depuis la bibliothèque Python® Scikit Learn®), ou un réseau de neurones artificiels, par exemple le réseau ADALINE (Adaptive Linear Element) utilisant la méthode des moindres carrés et/ou une méthode statistique. On peut également utiliser un réseau bayésien qui est un modèle probabiliste représentant des variables aléatoires et leurs dépendances conditionnelles via un DAG (Directed Acyclic Graph) et des tables de probabilités. Il sert principalement à représenter une connaissance, donner une règle de décision, prévoir, et déterminer des hypothèses de causalité. L’homme du métier peut notamment se référer aux publications suivantes concernant les réseaux bayésiens : BRIDE, « Méthodes de construction de réseaux bayésiens », Université de Strasbourg, Aout 2016, pages 1-34 ; HECKERMAN, « A bayesian approach to learning causal network », MSR-TR-95-04, MicrosoftResearch, 1995 ; PEARL, « Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems : Networks of Plausible Inference », Morgan Kaufmann Publishers, 1988. Selon un mode de réalisation, l’algorithme d'apprentissage repose sur un raisonnement automatisé qui conduit à des déterminations probabilistes et/ou des déterminations fondées sur des statistiques. Le calculateur 35 peut ainsi définir le temps moyen d’attente dans chaque sous-zone géographique SG1-SG4 (ou plus globalement dans la zone G s’il n’y a pas de division en sous-zones), à une date donnée et à un instant donné, à partir d'un ensemble d'événements observés et/ou à partir de données d'événements observés. Les données d’entrée d’apprentissage proviennent de l’historique des requêtes de réservation effectives reçues par le serveur S et archivées dans la base de données B (notamment : date, heure, identification de véhicule réservé), combiné à d’autres données enregistrées dans ladite base. Les meilleurs résultats en termes de précision de calcul sont obtenus lorsque ces autres données sont : la localisation des sous-zones géographiques SG1-SG4 depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures (avec X par exemple compris entre 1 et 168) ; la distance des sous-zones par rapport à un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) ; pour chaque véhicule de la flotte, les heures effectives auxquelles leur statut passe de « disponible » à « indisponible » et inversement ; des données climatologiques (par exemple récupérées depuis des sites publics tels que https://donneespubliques.meteofrance.fr) ; des données relatives à la date et l’heure d’évènements (concerts, matchs de football, …) intervenus dans la zone G et/ou dans l’une de ses sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures (avec Y par exemple compris entre 1 et 168) dans chaque sous-zone ; etc. Tout ou partie de ces données d’entrées peuvent être utilisés. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules dans chaque sous-zone. L’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle est effectué préalablement sur le serveur S ou sur un autre serveur. L’apprentissage est préférentiellement effectué de manière continue, pour améliorer la précision du modèle. À l’issue de l’apprentissage, le modèle entraîné (ou algorithme d'apprentissage entraîné) est capable de calculer de manière prédictive, à une date D et à un instant T, le temps moyen d’attente dans chaque sous-zone géographique. En d’autres termes, le modèle entraîné calcul, à une date D et dans chaque sous-zone géographique, la variation du temps moyen d’attente, cette variation étant une courbe du type illustré sur la . Selon un mode de réalisation illustré par la , au moment du calcul, les nouvelles données d’entrée De1-Den du modèle entraîné ME sont au moins l’une et préférentiellement l’ensemble des données suivantes : l’identification de la sous-zone concernée SGi ; la localisation des sous-zones depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures (avec X par exemple compris entre 1 et 168) ; la distance de la sous-zone concernée SGi par rapport à un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) ; les données climatologiques dans la zone G et/ou dans la sous-zone concernée SGi (prévisions à Z heures, avec Z par exemple compris entre 24 et 168) ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date D, dans la zone G et/ou dans la sous-zone concernée SGi et/ou dans les autres sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures (avec Y compris entre 1 et 168) dans la sous-zone concernée. Ces données d’entrée donnent les meilleurs résultats en termes de précision de calcul. La donnée de sortie est le temps moyen d’attente ITm-SGi dans la sous-zone géographique concernée SGi qui est affecté à chaque véhicule ayant un statut « disponible » et qui est localisé dans ladite sous-zone. Pour améliorer la précision, le calcul du temps moyen d’attente ITm-SGi peut être effectué plusieurs fois par jour. Par exemple, un premier calcul peut être fait entre 0h et 6h, un deuxième calcul entre 15h et 16h, et un troisième calcul entre 19h et 21h. On peut encore déclencher un calcul dès que le statut d’un véhicule passe de « indisponible » à « disponible ». Ces différents calculs permettent de corriger ou valider les calculs précédents. Le calcul du temps moyen d’attente peut toutefois être effectué une seule fois par jour (par exemple entre 0h et 6h), voire une fois par semaine, ou une fois par mois. Troisième mode de calcul du temps moyen d’attente Un troisième mode de calcul est similaire au deuxième mode. Un temps moyen d’attente est toutefois d’abord calculé pour chaque véhicule, indépendamment de la sous-zone dans laquelle il est localisé. Les données d’entrée d’apprentissage du modèle proviennent de l’historique des requêtes de réservation effectives reçues par le serveur S et archivées dans la base de données B (notamment : date, heure, identification de véhicule réservé), et d’autres données enregistrées dans ladite base. Les meilleurs résultats en termes de précision de calcul sont obtenus lorsque ces autres données sont : le type et le modèle chaque véhicule de la flotte ; la localisation des véhicules de la flotte au moment de leur réservation ; la distance des véhicules de la flotte au moment de leur réservation par rapport à un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) ; pour chaque véhicule de la flotte, les heures effectives auxquelles leur statut est passé de « disponible » à « indisponible » et inversement ; des données climatologiques (par exemple récupérées depuis des sites publics tels que https://donneespubliques.meteofrance.fr) ; des données relatives à la date et l’heure d’évènements (concerts, matchs de football, …) intervenus dans la zone G et/ou dans l’une de ses sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures (avec Y par exemple compris entre 1 et 168) dans chaque sous-zone ; etc. Tout ou partie de ces données d’entrées peuvent être utilisés. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules de la flotte. L’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle est effectué préalablement sur le serveur S ou sur un autre serveur. L’apprentissage est préférentiellement effectué de manière continue, pour améliorer la précision du modèle. À l’issue de l’apprentissage, le modèle entraîné est capable de calculer de manière prédictive, à une date D et à un instant T, le temps moyen d’attente (donnée de sortie) propre à chaque véhicule Vj : ITm-Vj. En d’autres termes, le modèle entraîné calcul, à une date D et pour chaque véhicule, la variation du temps moyen d’attente, cette variation étant une courbe du type illustré sur la . Selon un mode de réalisation illustré par la , au moment du calcul, les nouvelles données d’entrée De1-Den du modèle entraîné ME (ou algorithme d'apprentissage entraîné) sont au moins l’une et préférentiellement l’ensemble des données suivantes : l’identification du véhicule Vj concerné de la flotte ; la localisation du véhicule concerné au moment du calcul ; pour le véhicule concerné, les heures effectives auxquelles son statut est passé de « disponible » à « indisponible » et inversement au court des dernières X heures (avec X par exemple compris entre 1 et 168) ; la distance séparant le véhicule concerné d’un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) au moment du calcul ; les données climatologiques dans la zone G et/ou dans une sous-zone concernée (prévisions à Z heures, avec Z par exemple compris entre 24 et 168) ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date D, dans la zone G et/ou dans les sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules au court des dernières Y heures (avec Y compris entre 1 et 168) dans les différentes sous-zones. Ces données d’entrée donnent les meilleurs résultats en termes de précision de calcul. La donnée de sortie est le temps moyen d’attente ITm-Vj propre au véhicule concerné Vj. Pour davantage de précision, le calcul du temps moyen d’attente propre à chaque véhicule ITm-Vj est préférentiellement effectué plusieurs fois par jour, notamment dès que le statut du véhicule concerné passe à « disponible ». Le calcul du temps moyen d’attente peut toutefois être effectué une seule fois par jour (par exemple entre 0h et 6h), mais les résultats obtenus sont moins précis. Le temps moyen d’attente ITm-SGi dans une sous-zone SGi est alors calculé en moyennant les temps moyens d’attente propres aux véhicules disponibles à la réservation se trouvant dans ladite sous-zone : ITm-SGi = (ITm-V1 + ITm-V2 + … + ITm-Vn)/n (avec n le nombre de véhicules ayant un statut « disponible » dans la sous-zone SGi au moment du calcul). Les données de localisation des véhicules permettent de déterminer dans quelle sous-zone ils sont situés. Quatrième mode de calcul du temps moyen d’attente Un quatrième mode de calcul combine le résultat du troisième mode avec le résultat du premier mode ou du deuxième mode. Le résultat obtenu avec le premier ou le deuxième mode est pondéré ou moyenné avec les résultats obtenus avec le troisième mode. Par exemple si le temps moyen d’attente dans la sous-zone SGi calculé selon le premier ou le deuxième mode est ITm1-SGi = 4h et que le temps moyen d’attente dans la sous-zone SGi calculé selon le troisième mode est ITm2-SGi = 3h, alors le temps d’attente calculé selon le quatrième mode peut être IT’m-SGi = (ITm1-SGi + ITm2-SGi)/2 = 3,5h. Et de manière plus générale IT’m-SGi = f(ITm1-SGi, ITm2-SGi), où f est une fonction numérique de deux variables. Selon un autre mode de réalisation, on cherche à estimer le temps moyen d’attente propre à chaque véhicule disponible à la réservation. Le résultat obtenu avec le troisième mode est pondéré ou moyenné avec le résultat obtenu avec le premier ou le deuxième mode. Par exemple si le temps moyen d’attente propre au véhicule Vj calculé selon le troisième mode est ITm-Vj = 2h et que le temps moyen d’attente dans la sous-zone SGi où est localisé ledit véhicule, calculé selon le premier ou le deuxième mode est ITm-SGi = 1h, alors le temps d’attente propre au véhicule Vj calculé selon le quatrième mode peut être IT’m-Vj = (ITm-Vj + ITm-SGi)/2 = 1,3h. Et de manière plus générale IT’m-Vj = g(ITm-Vj, ITm-SGi), où g est une fonction numérique de deux variables. Correction du temps moyen d’attente pour les véhicules à moteurs électrique ou thermique Cette correction s’applique aux véhicules à moteur électrique alimenté par une batterie électrique rechargeable et aux véhicules à moteur thermique comprenant un réservoir de carburant. Par souci de clarté et de concision, cette correction sera exemplifiée seulement en référence aux véhicules électriques. Par « batterie électrique rechargeable » on entend une seule batterie ou un pack de plusieurs batteries. Le taux de charge de batterie de chaque véhicule disponible à la réservation est détecté par le serveur S. Ces informations concernant le taux de charge sont transmises au serveur S par l’équipement EQVej du véhicule concerné et fournies au calculateur 35. Le calculateur 35 calcule le temps moyen d’attente ITm-SGi selon l’un des quatre modes précités. Pour chaque véhicule électrique disponible à la réservation, le calculateur 35 va ensuite pondérer ce temps moyen d’attente avec le niveau de charge de batterie dudit véhicule de manière à obtenir un temps moyen d’attente corrigé ITm’-Vj propre audit véhicule. Selon un mode de réalisation, la pondération est réalisée en divisant le temps moyen d’attente ITm-SGi par un coefficient k qui est fonction du taux de charge de batterie du véhicule concerné, avec 0≤k≤1. Des exemples de variations de ce coefficient k en fonction du taux de charge de batterie sont illustrés sur la , la et la . Sur la , k=f(taux de charge) avec f une fonction logarithmique ou exponentielle. La fonction f peut également être une fonction linaire croissante du type k= (a x taux de charge)/100 avec a > 0. Plus le taux de charge augmente, plus le coefficient k augmente. Le tableau 1 ci-dessous, référencé en tant que [Table 1], montre des exemples de temps moyen d’attente corrigé pour des véhicules électriques répartis dans la zone géographique G selon la . À titre d’exemple, les véhicules V7 et V9 ont un statut « indisponible », les autres véhicules V1, V2, V3, V4, V5, V6, V8 et V10 ont un statut « disponible ». Seuls les véhicules V3, V4, V5 et V10 sont des véhicules électriques pour lesquels une correction est appliquée. La mise en œuvre du second processus informatique logique décrit précédemment permet de calculer les temps moyens d’attente ITm dans chaque sous-zone SG1-SG4. À titre d’exemple toujours : ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min. Véhicule Sous-zone géographique localisée Temps moyen d’attente calculé ITm-SGi Taux de charge batterie Valeur de k Temps moyen d’attente corrigé ITm’-Vj V3 SG1 5 h 50 % 0,3 16,7 h V4 SG2 2 h 30% 0,2 10 h V5 SG3 1 h 80% 0,9 1,1 h V10 SG4 30 min 10% 0,1 5 h On constate sur [Table 1] qu’un taux de charge de 80% n’a pratiquement pas d’impact sur le temps moyen d’attente corrigé. À l’inverse, un taux de charge inférieur ou égale à 50% a un impact considérable. Par exemple, le véhicule V10 qui se trouve dans une sous-zone SG4 où le temps moyen d’attente calculé est relativement faible (30 min) voit son temps moyen d’attente corrigé fortement augmenté pour passer à 5 h. Ce qui revient à dire que ce véhicule V10 a très peu de chance d’être réservé alors qu’il se trouve dans une sous-zone SG4 où la demande de réservation est forte. Sur la , k prend une valeur fixe selon des plages de taux de charge. Par exemple, pour un taux de charge supérieur ou égal à 70% alors k=1 ; pour un taux de charge compris entre 50 % (borne inférieure incluse) et 70% (borne supérieure exclus) alors k=0,7 ; et pour un taux de charge inférieur à 50 %, alors k=0. Le tableau 2 ci-dessous, référencé en tant que [Table 2], montre des exemples de temps moyen d’attente corrigé. Véhicule Sous-zone géographique localisée Temps moyen d’attente calculé ITm-SGi Taux de charge batterie Valeur de k Temps moyen d’attente corrigé ITm’-Vj V3 SG1 5 h 50 % 0,7 7,15 h V4 SG2 2 h 30% 0 infini V5 SG3 1 h 80% 1 1 h V10 SG4 30 min 10% 0 infini On constate sur [Table 2] qu’avec un taux de charge inférieur à 30%, les véhicules ont une probabilité nulle d’être réservés, quelle que soit la sous-zone où ils sont localisés. Sur la , k=g(taux de charge) avec g une fonction sigmoïde, ce type de courbe permettant d’obtenir des variations plus fines que celles de la . Le tableau 3 ci-dessous, référencé en tant que [Table 3], montre des exemples de temps moyen d’attente corrigé. Véhicule Sous-zone géographique localisée Temps moyen d’attente calculé ITm-SGi Taux de charge batterie Valeur de k Temps moyen d’attente corrigé ITm’-Vj V3 SG1 5 h 50 % 0,1 50 h V4 SG2 2 h 30% 0,05 40 V5 SG3 1 h 80% 0,95 1,05 h V10 SG4 30 min 10% 0,01 50 h On constate sur [Table 3] qu’avec un taux de charge inférieur à 70%, les véhicules ont une probabilité quasi-nulle d’être réservés, quelle que soit la sous-zone où ils sont localisés. La fonction ou la relation permettant d’affecter une valeur du coefficient k à un taux de charge de batterie peut être prédéfinie et enregistrée dans une zone mémoire du serveur S. Selon un mode de réalisation, une même fonction ou relation est affectée à toutes les sous-zones SG1-SG4. Par exemple, le modèle de variation de la , ou de la ou de la est affecté à chacune des sous-zones SG1-SG4. Selon une variante de réalisation, une fonction ou relation distincte est affectée aux sous-zones SG1-SG4. Par exemple, le modèle de la est affecté aux sous-zones SG1 et SG3, le modèle de la à la sous-zone SG2, et le modèle de la est affecté à la sous-zone SG4. Pour améliorer la précision de la correction du temps moyen d’attente, il est avantageux de définir la variation du coefficient k en fonction du taux de charge de batterie, en s’appuyant sur une application informatique basée sur un modèle d’intelligence artificielle du type décrit précédemment. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée d’apprentissage comprennent un historique des requêtes de réservation effectives reçues par le serveur S, la localisation des véhicules au moment de leur réservation, les taux de charge de batterie des véhicules au moment de leur réservation, les temps moyens d’attente calculés, les temps d’attente réels des véhicules. Les données de sortie d’apprentissage sont des valeurs de coefficient k. Une fois l’apprentissage effectué, les données d’entrée du modèle entraîné sont l’identification du véhicule Vj disponible à la réservation, la localisation dudit véhicule Vj au moment du calcul, le taux de charge de batterie dudit véhicule Vj disponible à la réservation. La donnée de sortie est la valeur du coefficient k. Selon un autre mode de réalisation, le modèle d’intelligence artificielle est celui décrit en référence au deuxième mode de calcul ou au troisième mode de calcul, les taux de charge de batterie étant utilisés comme données d’entrée d’apprentissage et comme données d’entrée du modèle entraîné. Les données de sortie du modèle entraîné sont alors directement le temps moyen d’attente corrigé ITm’-Vj propre au véhicule Vj. Les mêmes principes s’appliquent aux véhicules à moteur thermique, le taux de charge de batterie étant substitué par le niveau de remplissage du réservoir. Pour les véhicules hybrides à motorisation électrique et thermique, le taux de charge de batterie et le niveau de remplissage du réservoir sont pris en compte. La correction du temps moyen d’attente qui vient d’être décrite peut être effectuée à une fréquence déterminée et/ou paramétrée, avantageusement une ou plusieurs fois par jour, par exemple dès que le statut d’un véhicule passe de « indisponible » à « disponible ». Prise en compte des temps moyens d’attente Selon un mode de réalisation, les temps moyens d’attente calculés ITm-SGi affectés aux sous-zones ou aux véhicules localisés dans ces sous-zones et/ou les temps moyens d’attente corrigés ITm’-Vj propres aux véhicules, sont fournis à l’application informatique de gestion de flotte implémentée dans le serveur S. L’application informatique de gestion de flotte utilise ces valeurs de temps moyens d’attente comme données d’entrée (éventuellement combinées à d’autres données d’entrée comme expliqué plus avant dans la description). Les données de sortie cette application sont des requêtes d’action à exécuter sur des véhicules de la flotte. Lorsque les temps moyens d’attente corrigés ITm’-Vj sont utilisés comme données d’entrées à l’application, les requêtes d’action à concernent des véhicules électriques ou des véhicules à moteur thermique de la flotte. L’application va alors pouvoir prioriser les requêtes en fonction des valeurs calculées des temps moyens d’attente ITm-SGi et/ou ITm’-Vj. Cette priorisation des requêtes d’action est notamment basée sur une sélection judicieuse de véhicules parmi la pluralité des véhicules de la flotte. Sélection des véhicules La illustre la répartition de véhicules V1-V10 d’une flotte dans des sous-zones géographiques SG1-SG4. À titre d’exemple, les véhicules V1, V2, V5 et V6 ont un statut « nettoyé » et les véhicules V3, V4, V7, V8, V9, V10 ont un statut « non-nettoyé ». Et seuls les véhicules V7 et V9 ont un statut « indisponible », les autres véhicules ayant un statut « disponible ». La mise en œuvre du processus informatique logique décrit précédemment permet de calculer les temps moyens d’attente ITm dans chaque sous-zone SG1-SG4. À titre d’exemple toujours : ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min. On opère une sélection du ou des véhicules disponibles à la réservation (statut « disponible »), en utilisant comme critère de sélection les valeurs calculées des temps moyens d’attente, éventuellement les valeurs corrigées. En reprenant l’exemple précité, la sous-zone SG4 a le temps moyen d’attente ITm le plus faible (30min). Parmi les deux véhicules V9 et V10 se trouvant dans cette sous-zone SG4, seul le véhicule V10 a un statut « non-nettoyé » et un statut « disponible ». Le véhicule V10 est ainsi sélectionné. Il est à noter que les statuts « nettoyé »/« non-nettoyé » et « disponible »/« indisponibles » sont également utilisés ici comme critères de sélection. Selon un mode de réalisation, c’est le serveur S qui opère cette étape de sélection. Le ou les véhicules ainsi sélectionnés sont ceux qui ont statistiquement les plus de chances d’être utilisés (c’est-à-dire réservés) rapidement. Les actions de nettoyage vont alors être ciblées en priorité sur ces véhicules sélectionnés de sorte qu’ils soient nettoyés avant leur prochaine réservation. Le serveur va transmettre en priorité des requêtes de nettoyage à ces véhicules sélectionnés, et transmettre ultérieurement ces mêmes requêtes aux autres véhicules devant être nettoyés. On conserve ainsi des chances élevées qu’un utilisateur trouve un véhicule partagé propre au moment de son utilisation (réservation), alors même que le débit numérique nécessaire à la transmission de l’ensemble des requêtes est réduit. De manière plus générale, l’invention permet de sélectionner des véhicules parmi la pluralité de véhicules de la flotte, laquelle sélection est basée sur les valeurs calculées des temps moyens d’attente, éventuellement corrigées. Premier mode de nettoyage des véhicules sélectionnés. L’action de nettoyage consiste à déclencher un moyen de nettoyage équipant chaque véhicule sélectionné. Sur la , le moyen de nettoyage 14 se présente sous la forme d’un générateur d'aérosol de désinfectant virucide et/ou bactéricide, par exemple une composition dont la teneur en alcool est supérieure à 60 %. Ce générateur 14 est installé dans l’habitacle de chaque véhicule Vj de la flotte, par exemple au niveau du plafonnier, de sorte que l’aérosol soit dispersé de manière homogène dans ledit habitacle. Le générateur 14 comporte de manière classique : un réservoir contenant la composition à aerosoliser, une ou plusieurs pompes ou micro-pompes et une ou plusieurs buses d’aérosolisation 140 disposées dans l’habitacle. Dans le cas où le véhicule Vj n’est pas une voiture ou un camion présentant un habitacle (par exemple un deux-roues, un vélo, une trottinette, …), le générateur d'aérosol 14 peut être intégré dans un châssis dudit véhicule et les buses orientées vers un guidon, une selle, ou toute autre partie susceptible d’être en contact avec un utilisateur et devant d’être nettoyée. Sur la , le moyen de nettoyage 15 se présente sous la forme d’une ou plusieurs lampes à ultraviolets installées dans l’habitacle de chaque véhicule Vj de la flotte. Les lampes à UV utilisées sont préférentiellement des lampes émettant un rayonnement UV-C (longueur d’onde comprise entre 280 et 100 nm). La ou les lampes 15 sont installées dans l’habitacle de chaque véhicule Vj, par exemple au niveau du plafonnier, de sorte que les rayonnements UV puissent être diffusés de manière homogène dans ledit habitacle. Selon un mode de réalisation, lorsque le serveur S a opéré la sélection d’un véhicule Vj à nettoyer, il génère une requête entraînant le déclenchement du moyen de nettoyage 14, 15. Cette requête est transmise à l’équipement embarqué EQVej du véhicule Vj au travers du réseau R. Seul(s) le(s) véhicule(s) sélectionné(s) reçoi(ven)t cette requête. À réception de cette requête, l’équipement embarqué EQVej déclenche le moyen de nettoyage 14, 15. Le moyen de nettoyage 14, 15 reste avantageusement activé pendant une durée prédéterminée, par exemple comprise entre 10 secondes et 5 minutes. Deuxième mode de nettoyage des véhicules sélectionnés. L’action de nettoyage est ici réalisée par un opérateur. Lorsque le serveur S a opéré la sélection d’un véhicule Vj à nettoyer, il génère une requête de nettoyage et la transmet à un terminal mobile d’un opérateur pour qu’il aille nettoyer en priorité le véhicule. Cette requête de nettoyage se matérialise par exemple sous la forme d’un mail ou d’un SMS, indiquant à l’opérateur de se rendre jusqu’à la position géographique où est stationné le véhicule Vj. La requête comprend également l’identifiant du véhicule Vj, préférentiellement accompagné d’une description dudit véhicule (plaque d’immatriculation, modèle, couleur, etc). Déplacement de véhicules. Dans le premier et le deuxième mode de nettoyage, les actions de nettoyage sont exécutées pour le ou les véhicules V10 ayant un statut « non-nettoyé », qui sont disponibles à la réservation et qui sont géolocalisés dans la sous-zone géographique SG4 où le temps moyen d’attente ITm-SG4 calculé est le plus faible. Une solution alternative ou complémentaire consiste à déplacer des véhicules ayant un statut « nettoyé » dans les sous-zones géographiques où les temps moyens d’attente calculés sont les plus faibles. Pour ce faire, on opère une sélection d’un ou plusieurs véhicules ayant un statut « nettoyé », qui sont disponibles à la réservation et qui sont géolocalisés dans une ou plusieurs sous-zones géographiques où le temps moyen d’attente calculé est supérieur au temps moyen d’attente calculé le plus faible. Ces véhicules sont alors déplacés vers la sous-zone géographique où le temps moyen d’attente calculé est le plus faible. En d’autres termes, les véhicules « nettoyés » qui ont statistiquement le moins de chance d’être utilisés, sont déplacés vers la sous-zone géographique où ils auront statistiquement le plus de chance d’être utilisés rapidement. Selon un mode de réalisation, la sélection des véhicules à déplacer est opérée par le serveur S. Le ou les véhicules ainsi sélectionnés sont ceux qui ont statistiquement les moins de chances d’être utilisés (c’est-à-dire réservés). Les actions à exécuter (ici le déplacement) vont alors être ciblées en priorité sur ces véhicules sélectionnés. En reprenant l’exemple de la , les véhicules V1, V2, V5 et V6 ont un statut « nettoyé » et un statut « disponible ». Et les temps moyens d’attente calculés dans chaque sous-zone SG1-SG4 sont : ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min. La sous-zone SG4 a le temps moyen d’attente ITm-SG4 le plus faible (30min). Les véhicules V1, V2, V5 et V6 se trouvant dans des sous-zones où le temps moyen d’attente est supérieur à 30 minutes, ils vont pouvoir être sélectionnés pour être déplacés vers la sous-zone SG4. Selon un mode de réalisation, les véhicules qui sont déplacés en priorité sont ceux situés dans les sous-zones dont le temps moyen d’attente calculé est le plus élevé. En reprenant l’exemple précité, la sous-zone SG5 ayant le temps moyen d’attente ITm-SG5 le plus élevé (5h), les véhicules V1, V2 seront déplacés en priorité vers la sous-zone SG4. Selon un autre mode de réalisation, les véhicules qui sont déplacés en priorité sont ceux qui sont le plus proches de la sous-zone où le temps moyen d’attente calculé est le plus faible. La distance séparant un véhicule de la sous-zone concernée peut notamment être déterminée à partir de la position géographique dudit véhicule et de la position géographique de ladite sous-zone, préférentiellement de la position géographique d’un point prédéfini de ladite sous-zone (par exemple son centre). Par exemple, si le véhicule V5 est le plus proche de la sous-zone SG4, alors ce véhicule sera déplacé en priorité. Si les véhicules V1, V2, V5 sont des véhicules autonomes, le serveur S transmet à leur équipement respectif EQVe1, EQVe2, EQVe5, une requête qui initie leur déplacement vers la sous-zone SG4, selon un itinéraire calculé par le module de calcul d’itinéraire 34 dudit serveur. Ces requêtes ne sont transmises qu’au(x) véhicule(s) sélectionné(s). Si les véhicules V1, V2, V5 ne sont pas des véhicules autonomes, le serveur S transmet une requête de déplacement, se matérialisant par exemple sous la forme d’un mail ou d’un SMS, indiquant à un ou plusieurs opérateurs de se rendre en priorité jusqu’aux positions géographiques où sont stationnés les véhicules V1, V2, V5 et de les déplacer vers la sous-zone SG4, selon un itinéraire calculé par le module de calcul d’itinéraire 34. La requête comprend également l’identifiant des véhicules V1, V2, V5, préférentiellement accompagné d’une description desdits véhicules (plaque d’immatriculation, modèle, couleur, etc). Selon un mode particulier de réalisation, la notion de coût financier permet d’arbitrer entre le nettoyage de véhicules (selon le premier et/ou le second mode de nettoyage) et le déplacement de véhicules. Le serveur S peut notamment affecter un coût aux opérations de nettoyage et un coût aux opérations de déplacement de véhicules. Par exemple : le coût d’un nettoyage selon le premier mode (déclenchement d’un moyen de nettoyage embarqué dans le véhicule) ou selon le deuxième mode (nettoyage réalisé par un opérateur) est fixée à « Cn » € (ex : Cn=1 €) ; et le coût du déplacement d’un véhicule est de « Cp » €. Cette valeur Cp est variable et dépend notamment de la distance D que le véhicule doit parcourir pour atteindre la sous-zone concernée et/ou du temps de trajet T. La distance D et/ou le temps de trajet T peuvent notamment être calculés par le module de calcul d’itinéraire 34 du serveur S qui élabore l’itinéraire le plus rapide et/ou le plus court entre le point de stationnement initial du véhicule concerné et un point d’arrivée dans la sous-zone concernée, en prenant préférentiellement en compte le trafic routier. Selon un mode de réalisation, Cp est fonction des valeurs D et Tp calculées et de la valeur Cn : Cp=f(D, Tp, Cn). Par exemple Cp=(Tp*Cn)/D, où Tp est exprimé en minutes et D en kilomètres. Prenons le cas où le serveur S a le choix entre nettoyer le véhicule V10 ou faire déplacer le véhicule V5 vers la sous-zone SG4. Le coût Cn du nettoyage du véhicule V10 est Cn=1€. Selon un premier exemple, le module de calcul d’itinéraire 34 calcul que la distance séparant le véhicule V5 de la sous-zone SG4 est D=10 kilomètres et que le temps de trajet est Tp=60 minutes compte tenu d’un trafic routier particulièrement dense sur l’itinéraire. En posant Cp=(Tp*Cn)/D, on obtient Cp=6€. Le coût Cp de déplacement du véhicule V5 est ici supérieur au coût de nettoyage du véhicule V10. Dans ce cas, le serveur S va déclencher en priorité le nettoyage du véhicule V10. Selon un deuxième exemple, le module de calcul d’itinéraire 34 calcul que la distance séparant le véhicule V5 de la sous-zone SG4 est D=10 kilomètres et que le temps de trajet est Tp=5 minutes compte tenu d’un trafic routier particulièrement fluide sur l’itinéraire. En posant Cp=(Tp*Cn)/D, on obtient Cp=0,5€. Le coût Cp de déplacement du véhicule V5 est ici inférieur au coût de nettoyage du véhicule V10. Dans ce cas, le serveur S va choisir de déplacer en priorité le véhicule V5. Actions alternatives ou complémentaires au nettoyage des véhicules sélectionnés Les requêtes peuvent entraîner l’exécution d’autres actions que le nettoyage, en particulier la charge de batteries de véhicules ou le remplissage de réservoirs de véhicules. Les différentes étapes décrites précédemment en référence au nettoyage peuvent alors être mises en œuvre pour ces autres actions. Par exemple, en fonction des informations qu’il reçoit, le serveur S peut affecter les statuts suivants aux véhicules Vj : - statut dit « rechargé » : le niveau de batterie ou de carburant du véhicule est supérieur ou égal à une valeur seuil prédéterminée. - statut dit « non-rechargé » : le niveau de batterie ou de carburant du véhicule est inférieur à la valeur seuil prédéterminée, - statut dit « révisé » : le véhicule a été révisé (par exemple révision de contrôle) dans une période inférieure à une valeur prédéterminée (par exemple 3 mois). - statut dit « non-révisé » : le véhicule n’a pas été révisé dans une période supérieure à la valeur prédéterminée. - etc. La sélection des véhicules à recharger ou à réviser est identique à celle décrite précédemment, notamment en référence à la . Par exemple, les véhicules V1, V2, V5 et V6 ont un statut « rechargé » et les véhicules V3, V4, V7, V8, V9, V10 ont un statut « non-rechargé ». Les véhicules V7 et V9 ont un statut « indisponible », les autres véhicules ayant un statut « disponible ». Les temps moyens d’attente calculé ITm dans chaque sous-zone SG1-SG4, sont : ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min. La sous-zone SG4 a le temps moyen d’attente ITm le plus faible (30min). Parmi les deux véhicules V9 et V10 se trouvant dans cette sous-zone SG4, seul le véhicule V10 a un statut « non-rechargé » et un statut « disponible ». En appliquant la correction précitée, si le véhicule V10 a par exemple un taux charge de batterie de 10%, le temps moyen d’attente corrigé Tm’-V10 peut être bien supérieur à 30 min (ITm-SG4), et passé à plus de 50 h. Il y a donc un intérêt à traiter en priorité ce véhicule V10 pour qu’il soit opérationnel le plus rapidement possible. Le véhicule V10 est ainsi sélectionné. Le serveur S va transmettre en priorité à ce véhicule V10 une requête entraînant la recharge de sa batterie. Les requêtes de recharge des véhicules V3 et V4 sont transmises ultérieurement. On maintient ainsi une mise en état opérationnel optimale des véhicules au moment de leur utilisation (le véhicule V10 étant celui qui a le plus de chances d’être réservé, il sera rechargé en priorité) tout en réduisant les ressources de communication nécessaires à la transmission des requêtes à l’ensemble des véhicules devant être rechargés. Si le véhicule V10 est un véhicule autonome, le serveur S transmet à son équipement EQVe10, une requête de recharge qui initie son déplacement vers une station de recharge (par exemple une station essence ou des bornes de recharges électriques), selon un itinéraire calculé par le module de calcul d’itinéraire 34 dudit serveur. Si le véhicule V10 n’est pas un véhicule autonome, le serveur S transmet une requête de recharge, se matérialisant par exemple sous la forme d’un mail ou d’un SMS, indiquant à un ou plusieurs opérateurs de se rendre en priorité jusqu’à la position géographique où est stationné le véhicule V10. L’opérateur pourra alors soit recharger sur place le véhicule V10, par exemple en remplaçant sa batterie, soit le déplacer vers une station ou borne de recharge. Une telle requête comprend avantageusement l’identifiant du véhicule V10, préférentiellement accompagné d’une description dudit véhicule (plaque d’immatriculation, modèle, couleur, etc). Le serveur S peut également commander le déplacement des véhicules ayant un statut « rechargé » dans les sous-zones géographiques où les temps moyens d’attente calculés sont les plus faibles. Le serveur S opère alors une sélection d’un ou plusieurs véhicules ayant un statut « rechargé », qui sont disponibles à la réservation et qui sont géolocalisés dans une ou plusieurs sous-zones géographiques où le temps moyen d’attente calculé est supérieur au temps moyen d’attente calculé le plus faible. En reprenant l’exemple ci-dessus, les véhicules V1, V2, V5 et V6 ont un statut « rechargé » et un statut « disponible », et sont localisés dans des sous-zones où le temps moyen d’attente est supérieur à 30 minutes. Ils pourront alors être sélectionnés pour être déplacés vers la sous-zone SG4. On maintient ainsi une mise en état opérationnel optimale des véhicules au moment de leur utilisation (en augmentant le nombre de véhicules opérationnels dans la sous-zone SG4) tout en réduisant le nombre de requêtes émises par le serveur S et donc les ressources informatiques dudit serveur. Si les véhicules V1, V2, V5 et V6 sont des véhicules autonomes, le serveur S transmet à leur équipement EQVe1, EQVe2, EQVe5 et EQVe6 respectif, une requête de recharge qui initie leur déplacement vers la sous-zone SG4, selon un itinéraire calculé par le module de calcul d’itinéraire 34 dudit serveur. Si les véhicules V1, V2, V5 et V6 ne sont pas des véhicules autonomes, le serveur S transmet une requête de déplacement, se matérialisant par exemple sous la forme d’un mail ou d’un SMS, indiquant à un ou plusieurs opérateurs de se rendre en priorité jusqu’aux positions géographiques où sont stationnés les véhicules V1, V2, V5 et V6 et de les déplacer dans la sous-zone SG4, selon un itinéraire calculé par le module de calcul d’itinéraire 34. La requête comprend également l’identifiant des véhicules V1, V2, V5 et V6, préférentiellement accompagnée d’une description desdits véhicules (plaque d’immatriculation, modèle, couleur, etc). Selon un autre mode de réalisation, chacun des véhicules V3, V4 et V10 précités (en référence à la ) est connecté à une borne de recharge connectée au réseau électrique. La batterie d’un véhicule est rechargée lorsque la borne correspondante est activée. Cette activation est déclenchée par la réception, par ladite borne, d’une requête transmise par le serveur S. Celui-ci va transmettre en priorité (à l’instant T) une requête à la borne à laquelle est connectée le véhicule V10 sélectionné pour que sa batterie soit rechargée en priorité. Les autres requêtes destinées aux bornes des autres véhicules V3 et V4 sont transmises ultérieurement, de manière échelonnée dans le temps. Par exemple la requête d’activation est d’abord transmise à la borne du véhicule V4 situé dans la zone SG2 où ITm-SG2=2h (à l’instant T+1 heure par exemple), puis à la borne du véhicule V3 situé dans la zone SG1 où ITm-SG1=5h (à l’instant T+3 heures par exemple). Selon un autre exemple, en prenant en compte les valeurs corrigées des temps moyens d’attente, par exemple en se référant aux valeurs de [Table 1] ou [Table 3], la requête d’activation pourra d’abord être transmise à la borne du véhicule V3 puis à celle du véhicule V4, le temps moyen d’attente corrigé ITm’-V3 étant supérieur au temps moyen d’attente corrigé ITm’-V4. Sans cette priorisation des requêtes d’activation, les trois bornes connectées aux véhicules V3, V4 et V10 seraient activées simultanément par le serveur S. L’énergie électrique consommée simultanément par l’ensemble de ces bornes peut alors être relativement importante, et provoquer une pointe de consommation électrique sur le réseau électrique. Grâce à l’apport de l’invention, les bornes sont maintenant activées de manière échelonnée dans le temps de sorte que les pointes de consommation d’énergie électrique sont atténuées. L’invention contribue ainsi à un meilleur équilibrage des conditions énergétiques parfois fluctuantes du réseau électrique. Selon un autre exemple, les véhicules V1, V2, V5, V6 et V9 ont un statut « révisé » et les véhicules V3, V4, V7, V8, V10 ont un statut « non-révisé ». La révision d’un véhicule nécessite de l’immobiliser pendant environ 2 heures, ce temps d’intervention étant préparamétré et connu du serveur S. Les véhicules V7 et V8 ont un statut « indisponible », les autres véhicules ayant un statut « disponible ». Pour maintenir une mise en état opérationnelle optimale des véhicules partagés au moment de leur utilisation tout en limitant le nombre de requêtes d’intervention à transmettre, les véhicules localisés dans les sous-zones où les temps moyens d’attente sont supérieurs ou égaux au temps d’intervention pour la révision, vont être sélectionnés en priorité. Les temps moyens d’attente calculés ITm dans chaque sous-zone SG1-SG4, sont : ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min. Les sous-zones SG1 et SG2 ont un temps moyen d’attente ITm (respectivement 5h et 2h) supérieur ou égal au temps d’intervention (2h). Parmi les véhicules V1, V2, V3 et V4 se trouvant dans cette sous-zone SG4, seuls les véhicules V3 et V4 ont un statut « non-révisé » et un statut « disponible ». Ces véhicules V3 et V4 sont alors sélectionnés. Si les véhicules V3 et V4 sont des véhicules autonomes, le serveur S transmet leur équipement EQVe3, EQVe4 respectif, une requête d’intervention qui initie leur déplacement vers une station de révision (par exemple un garage), selon un itinéraire calculé par le module de calcul d’itinéraire 34 dudit serveur. Si les véhicules V3, V4 ne sont pas des véhicules autonomes, le serveur S transmet une requête de révision, se matérialisant par exemple sous la forme d’un mail ou d’un SMS, indiquant à un ou plusieurs opérateurs de se rendre en priorité jusqu’aux positions géographiques où sont stationnés les véhicules V3, V4. L’opérateur pourra alors soit réviser sur place les véhicules V3, V4, soit les déplacer vers une station de révision. Une telle requête comprend avantageusement l’identifiant des véhicules V3, V4, préférentiellement accompagné d’une description desdits véhicules (plaque d’immatriculation, modèle, couleur, etc). Selon un autre mode de réalisation, le temps moyen d’attente est corrigé selon la méthode décrite précédemment, de sorte que les temps moyens d’attente corrigés affectés aux véhicules V3, V4 et V10 sont respectivement : ITm’-V3=16,7h ; ITm’-V4=10h ; ITm’-V10=5h. Le véhicule V10 ayant un temps moyen d’attente corrigé (ITm’-V10=5h) supérieur au temps d’intervention (2h), ce véhicule est sélectionné en priorité. D’autant plus que ce véhicule V10 est situé dans la sous-zone SG4 où le temps moyen d’attente calculé est le plus faible (ITm-SG4=30min). Autre(s) avantage(s) lié(s) à l’invention Les équipements informatiques EQVej embarqués dans les véhicules Vj sont généralement mis en veille temporairement lorsque lesdits véhicules ne sont pas utilisés, c’est-à-dire lorsque leur statut passe de « indisponible » à « disponible à la réservation ». Lorsqu’une action doit être exécutée sur un véhicule, il est généralement nécessaire de réveiller son équipement électronique embarqué. Le réveil de l’équipement EQVej peut être réalisé automatiquement en préparamétrant la durée de sa mise en veille et/ou sa fréquence de réactivation et/ou sa durée de réveil. Ce réveil peut se faire automatiquement à une fréquence prédéterminée ou préparamétrée dans l’équipement EQVej. Le réveil peut également être réalisé par l’envoi automatique d’une commande d’activation, par exemple de type SMS, par le serveur S à destination de l’équipement EQVej. La réception de cette commande entraîne le réveil de l’équipement EQVej et sa connexion automatique au serveur S. Le réveil d’un équipement EQVej consomme les ressources électriques de la batterie à laquelle il est connecté et l’envoi de multiples commandes d’activation de type SMS par le serveur S peut être relativement onéreux. Il apparait donc avantageux de limiter le nombre de réveils d’un équipement EQVej pour optimiser les ressources électriques de sa batterie et/ou pour réduire les coûts liés à l’envoi de SMS ou d’autres commandes équivalentes. La prise en compte du temps moyen d’attente, éventuellement corrigé, pour sélectionner les véhicules auxquels transmettre en priorité les requêtes, permet d’atteindre tout ou partie de ces objectifs. L’invention permet de modifier la durée de mise en veille et/ou la fréquence de réactivation et/ou la durée de réveil d’un équipement EQVej en fonction du temps moyen d’attente calculé dans la sous-zone géographique où est localisé le véhicule concerné et/ou en fonction du temps moyen d’attente corrigé affecté ledit véhicule concerné. Les équipements de véhicules situés dans des sous-zones affectées d’un temps moyen d’attente élevé n’ont pas besoin d’être réveillés aussi fréquemment que ceux des véhicules situés dans des sous-zones affectées d’un temps moyen d’attente faible. Ainsi, les requêtes pour exécuter des actions sur les véhicules situés dans des sous-zones ayant un temps moyen d’attente élevé, ou sur les véhicules affectés d’un temps moyen d’attente corrigé élevé, seront transmises ultérieurement et/ou pourront être regroupées de manière à réduire leur nombre de réveils durant leur période de disponibilité. Selon un mode de réalisation, le serveur S transmet aux équipements de ces véhicules une requête adaptée pour modifier leurs paramètres de fonctionnement de manière à réduire la consommation de leur batterie. Par exemple, le serveur S peut leur transmettre une requête entraînant leur mise en veille automatique dès que leur statut passe de « indisponible » à « disponible » dans la sous-zone et/ou une requête adaptée pour allonger la durée de leur mise en veille et/ou réduire leur fréquence de réveil et/ou réduire leur durée de réveil. Selon un mode de réalisation, la nouvelle durée de mise en veille est fonction du temps moyen d’attente calculé ou corrigé, par exemple comprise entre 50% et 100% dudit temps moyen d’attente. De même, la fréquence de réveil est avantageusement fonction du temps moyen d’attente calculé ou corrigé et préférentiellement inversement proportionnel audit temps moyen d’attente : plus ce dernier est élevé, plus la fréquence de réveil sera faible. La durée de réveil (c’est-à-dire la durée entre deux mises en veille) peut également être fonction du temps moyen d’attente calculé ou corrigé et préférentiellement inversement proportionnel audit temps moyen d’attente : plus ce dernier est élevé, plus la durée de réveil sera faible. En reprenant l’exemple de la à titre illustratif, les véhicules V3, V4, V7, V8, V9, V10 ont un statut « non-rechargé » et un statut « non-nettoyé », seuls les véhicules V7 et V9 ayant un statut « indisponible », les autres véhicules ayant un statut « disponible ». Les véhicules V3, V4, V8 et V10 doivent donc être rechargés et nettoyés. Et les temps moyens d’attente calculés dans chaque sous-zone SG1-SG4 sont : ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min. Les actions de nettoyage et de recharge à réaliser sur le véhicule V10 sont exécutées selon le procédé décrit précédemment. Le véhicule V3 se trouve dans la sous-zone où le temps moyen d’attente est le plus important, respectivement 5h. Avantageusement, dès que le véhicule V3, localisé dans la sous-zone SG1 a son statut qui passe à « disponible », le serveur S génère et transmet à l’équipement EQVe3 une requête pour allonger sa durée de mise en veille, par exemple pour la passer de 30 minutes (valeur préparamétrée par défaut) à 3h, et/ou pour réduire sa durée de réveil par exemple pour la passer de 10 minutes (valeur préparamétrée par défaut) à 5 minutes. En complément ou en alternative de ce nouveau paramétrage de l’équipement EQVe3, le serveur S peut lui transmettre une requête pour qu’il se mette immédiatement en veille. Le serveur S regroupe la requête entraînant la recharge de la batterie et la requête entraînant le nettoyage du véhicule V3 de manière à les envoyer en même temps. Le serveur S peut bien évidemment regrouper plus de deux requêtes. Selon un mode de réalisation, ces différentes requêtes sont transmises simultanément à l’équipement EQVe3, préférentiellement pendant la phase de réveil dudit équipement. L’équipement EQVe3 n’a donc besoin d’être réveillé qu’une seule fois pour recevoir ces différentes requêtes de sorte que les ressources électriques de sa batterie sont optimisées. Il est rappelé que ce réveil peut être automatique suite notamment au nouveau paramétrage de la durée de mise en veille et/ou de la fréquence de réveil. Ce réveil peut également être initié par le serveur S, par l’envoi d’une commande d’activation de type SMS. Dans ce cas, dans la mesure où un seul réveil (et donc l’envoi d’une seule commande d’activation) est nécessaire pour la transmission des différentes requêtes, les coûts liés à l’envoi de SMS ou d’autres commandes équivalentes sont fortement réduits. Lorsque la recharge et/ou le nettoyage du véhicule V3 requièrent l’intervention d’un opérateur, les requêtes de recharge et de nettoyage sont transmises au terminal mobile dudit opérateur comme décrit précédemment. L’équipement EQVe3 n’est réveillé qu’à l’arrivée de l’opérateur. Selon un mode de réalisation, ce réveil est initié par le serveur S par l’envoi d’une commande d’activation de type SMS, lorsque ledit serveur constate une proximité (par exemple une distance inférieure ou égale à 100 mètres) entre le terminal opérateur et le véhicule V3. Selon un autre mode de réalisation, c’est le terminal opérateur qui initie le réveil de l’équipement EQVe3 lorsqu’il est à proximité du véhicule V3. Le terminal mobile peut alors transmettre à l’équipement EQVe3 une commande d’activation de type SMS pour le réveiller. L’équipement EQVe3 n’est donc réveillé qu’une seule fois pour exécuter les actions de recharge et de nettoyage. Selon un mode de réalisation, si à la fin du temps moyen d’attente calculé (c’est-à-dire à l’issue des 5h), aucune action n’a été exécutée sur le véhicule V3 ou si ledit véhicule n’a pas été réservé, alors le serveur S génère et transmet à l’équipement EQVe3 une requête pour modifier à nouveau ses paramètres de mise en veille. Cette requête peut notamment réduire sa durée de mise en veille, par exemple pour la passer de 3h à 10 minutes ou moins, et/ou pour augmenter sa durée de réveil par exemple pour la passer de 5 minutes à 10 minutes ou plus. Ainsi, un utilisateur pourra directement interagir avec le véhicule V3 lorsqu’il l’utilisera. Un processus similaire est mis en œuvre pour les véhicules V4 et V8. Notamment, le serveur S génère et transmet à leur équipement respectif une requête pour allonger leur durée de mise en veille et/ou pour réduire leur durée de réveil, ces durées dépendant du temps moyen d’attente calculé dans les sous-zones concernées par ces véhicules ou dépendant des temps moyens d’attente corrigés affectés à ces véhicules. Selon un mode de réalisation, le calcul des temps moyens d’attente et les étapes qui en découlent (sélection de véhicules, priorisation de transmission des requêtes aux véhicules sélectionnés, …) ne sont pas exécutés de manière systématique. En particulier, le serveur S peut évaluer, sur une période temporelle définie, par exemple 5 min, 30min, 1h, 24h, …, le nombre total d’actions à exécuter sur l’ensemble des véhicules de la flotte localisés dans la zone géographique G. L’ensemble de ces actions correspondant à un ensemble de requêtes à transmettre par le serveur S. Par exemple, le serveur S détermine qu’il y a 5000 actions à exécuter en 5 minutes sur l’ensemble des véhicules de la flotte. Le serveur S doit donc générer et transmettre 1000 requêtes par minute, ce qui correspond au débit numérique calculé nécessaire à la transmission de l’ensemble de requêtes dans le réseau de données pendant la période temporelle de 5 minutes. Le serveur S a en mémoire une valeur seuil du débit acceptable. Si le débit calculé est supérieur à cette valeur seuil, alors le serveur S met en œuvre les étapes de calcul et/ou de correction des temps moyens d’attente et les étapes du procédé qui en découlent (notamment les étapes de sélection de véhicules et de transmission de requêtes prioritaires). Dans le cas contraire, le serveur S transmet normalement l’ensemble des requêtes aux véhicules. Selon un premier exemple, la valeur seuil de débit est de 500 requêtes par minutes. Le serveur S calcule qu’il doit transmettre 1000 requêtes par minutes. Dans ce cas, le serveur S met en œuvre les étapes de calcul du temps moyen d’attente et les étapes qui en découlent. Selon un deuxième exemple, la valeur seuil de débit est de 1000 requêtes par minutes. Le serveur S calcule qu’il doit transmettre 500 requêtes par minutes. Dans ce cas, le serveur S transmet directement ces 500 requêtes aux véhicules sans mettre en œuvre l’étape de calcul du temps moyen d’attente et les étapes qui en découlent. Priorisation d’action s à exécuter par des opérateurs Comme indiqué précédemment, des opérateurs peuvent être amenés à intervenir sur des véhicules de la flotte pour exécuter des actions telles que : nettoyage, recharge (de batteries électriques et/ou remplissage de réservoir), révision, déplacement, etc. Selon un mode de réalisation, le serveur S attribue à chaque opérateur des tickets d’intervention (correspondant aux requêtes précitées), chaque ticket correspondant à une action à exécuter et s’apparente aux requêtes de nettoyage ou de recharge décrites précédemment. Le temps moyen d’attente calculé est utilisé pour prioriser les tickets affectés à un opérateur. La illustre la même répartition de véhicules V1-V10 que la et avec les mêmes temps moyens d’attente dans les différentes sous-zones (ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min). Deux opérateurs référencés O1 et O2 sont localisés respectivement dans la sous-zone SG1 et dans la sous-zone SG4. Le serveur S attribue à chaque opérateur O1, O2 une liste de tickets d’intervention respectivement TK10-TK14 et TK20-TK24, classés par ordre de priorité. Par exemple, pour l’opérateur O1, le ticket TK10 doit être exécuté en priorité. Selon un mode de réalisation, ces listes de tickets s’affichent sur une interface graphique des terminaux mobiles EQO1, EQO2 des opérateurs O1, O2. Selon un mode de réalisation, le classement des tickets, et donc des actions à réaliser, est déterminé par un processus informatique logique mis en œuvre dans le serveur S. Les données d’entrée sont : le temps moyen d’attente calculé dans chaque sous-zone et/ou le temps moyen d’attente corrigé affectés aux véhicules ; le(s) statut(s) des véhicules (« disponible »/« indisponibles » et/ou « nettoyé »/« non-nettoyé » et/ou « rechargé »/ »non-rechargé » et/ou « révisé/non-révisé » …) ; l’état des capteurs embarqués dans les véhicules ; la position des véhicules ; la position des opérateurs ; un coût financier associé à chaque action à réaliser. Tout ou partie de ces données d’entrée peuvent être utilisés, préférentiellement toutes lesdites données. Les données de sorties sont des listes de tickets classés selon leur priorité et leur attribution aux opérateurs. Les données d’entrée sont avantageusement pondérées en fonction de leur nature. Par exemple, le temps moyen d’attente peut avoir un poids plus important que le coût financier. De même, les données fournies par les capteurs embarqués dans les véhicules peuvent avoir un poids plus important que le temps moyen d’attente, notamment si un des capteurs indique que le véhicule est accidenté ou défaillant. En reprenant l’exemple de la , à un instant T, le serveur S définit que les actions suivantes doivent être effectuées : - action #1 : déplacer le véhicule V1 de la sous-zone SG1 vers la sous-zone SG4. - action #2 : déplacer le véhicule V2 de la sous-zone SG1 vers la sous-zone SG4. - action #3 : recharger le véhicule V3. - action #4 : réviser le véhicule V4. - action #5 : déplacer le véhicule V5 de la sous-zone SG3 vers la sous-zone SG4. - action #6 : déplacer le véhicule V6 de la sous-zone SG3 vers la sous-zone SG4. - action #7 : intervenir sur le véhicule V7 (panne détectée). - action #8 : recharger le véhicule V8. - action #9 : intervenir sur le véhicule V9 (panne détectée). - action #10 : nettoyer le véhicule V10. Les véhicules V7 et V9 étant défaillants, cet état desdits véhicules bénéficie de la plus forte pondération. Une intervention sur ces véhicules est alors priorisée. Le serveur S détermine que l’opérateur O1 est le plus proche du véhicule V7 et que l’opérateur O2 est le plus proche du véhicule V9. Le ticket TK10 affecté à l’opérateur O1 et qui doit être exécuté en priorité correspond donc à l’action #7. Et le Ticket TK20 devant être exécuté en priorité par l’opérateur O2 correspond à l’action #9. Le serveur S détermine que lorsque l’opérateur O1 se retrouvera dans la sous-zone SG3 après être intervenu sur le véhicule V7, l’opération suivant la plus rentable (en termes de coûts ou de vitesse d’exécution) consistera à recharger le véhicule V8, notamment en remplaçant sa batterie. Le deuxième ticket TK11 par ordre de priorité correspond donc à l’action #8. De même, le serveur S détermine que lorsque l’opérateur O2 est dans la sous-zone SG4 après être intervenu sur le véhicule V9, l’opération suivante la plus rentable consistera à nettoyer le véhicule V10. Le deuxième ticket TK21 par ordre de priorité correspond donc à l’action #10. Le serveur S détermine ensuite qu’à l’issue de la recharge du véhicule V8, l’opérateur O1 se trouvant toujours dans la sous-zone G3, il pourra déplacer le véhicule V5 vers la sous-zone SG4. Le troisième ticket TK12 par ordre de priorité correspond donc à l’action #5. Le serveur S peut également déterminer qu’après avoir nettoyé le véhicule V10, l’opérateur O2 devra se rendre dans la sous-zone SG1 pour déplacer le véhicule V1 vers la sous-zone SG4. Le troisième ticket TK22 par ordre de priorité correspond donc à l’action #1. L’opérateur O1 se trouvant dans la sous-zone SG4 après avoir traité le ticket TK12, le serveur S détermine qu’il devra ensuite se rendre dans la sous-zone SG1 pour déplacer le véhicule V2 vers la sous-zone SG4. Le quatrième ticket TK13 par ordre de priorité correspond donc à l’action #2. L’opérateur O2 se trouvant dans la sous-zone SG4 après avoir traité le ticket TK22, le serveur S détermine qu’il devra ensuite se rendre dans la sous-zone SG1 pour recharger le véhicule V3. Le quatrième ticket TK23 par ordre de priorité correspond donc à l’action #3. L’opérateur O1 se trouvant dans la sous-zone SG4 après avoir traité le ticket TK13, le serveur S détermine qu’il devra ensuite se rendre dans la sous-zone SG3 pour déplacer le véhicule V6 vers la sous-zone SG4. Le cinquième ticket TK14 par ordre de priorité correspond donc à l’action #5. L’opérateur O2 se trouvant dans la sous-zone SG3 après avoir traité le ticket TK23, le serveur S détermine qu’il devra ensuite se rendre dans la sous-zone SG2 pour réviser le véhicule V4. Le cinquième ticket TK24 par ordre de priorité correspond donc à l’action #4. Selon un mode de réalisation, les tickets sont gérés de manière dynamique par le serveur S de façon à s‘adapter aux circonstances. Notamment, le serveur S réévalue la nature et l’affectation des tickets aux opérateurs O1, O2 (c’est-à-dire les actions qu’ils doivent exécuter par ordre de priorité) dès qu’une action est terminée. À cet effet, les opérateurs O1, O2 peuvent être amenés à indiquer au serveur S qu’une action est achevée et/ou qu’ils traitent un ticket par l’activation d’une touche dédiée sur leur terminal EQO1, EQO2. Par exemple, l’intervention sur le véhicule V7 peut être particulièrement longue et ne pas être encore achevée lorsque l’opérateur O2 vient de traiter le ticket TK22 (action #1). Dans ces circonstances, au lieu d’affecter l’action #3 (recharge du véhicule V3) au ticket TK23 de l’opérateur O2, le serveur S peut lui affecter l’action #2 consistant à se rendre dans la sous-zone SG1 pour déplacer le véhicule V2 vers la sous-zone SG4, cette action étant initialement affectée à l’opérateur O1 par le ticket TK13.Le serveur S peut également supprimer ce ticket TK13 de la liste de l’opérateur O1 ou affecter à ce ticket TK13 une autre action initialement dévolue à l’opérateur O2, par exemple l’action #3. Selon un autre exemple, alors que l’opérateur O1 recharge le véhicule V8 (ticket TK11, action #8), le véhicule V5 est réservé par un utilisateur. Dans ces circonstances, le serveur S peut soit supprimer le troisième ticket TK12 (action #5) de la liste de tickets affectés à l’opérateur O1, soit affecter à ce ticket une autre action. Selon un mode de réalisation, lorsqu’un opérateur signale au serveur S qu’il va traiter un ticket, ledit serveur rend momentanément indisponible le véhicule concerné. Par exemple, lorsque l’opérateur O2 a fini de traiter le ticket TK21 (action #10) et qu’il indique maintenant traiter le ticket TK22 (action #1), le serveur S transmet une requête au véhicule V1 pour le rendre indisponible jusqu’à l’arrivée de l’opérateur O2. Le serveur S s’assure ainsi que l’opérateur O2 ait le temps de venir dans la sous-zone SG1 et puisse trouver le véhicule V1 afin de le déplacer dans la sous-zone SG4. Produit programme d’ordinateur Selon encore un autre aspect, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution du procédé décrit précédemment, et notamment celui dont les principales étapes sont mentionnées dans la , lorsqu'il est exécuté par le serveur S. L’agencement des différents éléments et/ou moyens et/ou étapes de l’invention, dans les modes de réalisation décrits ci-dessus, ne doit pas être compris comme exigeant un tel agencement dans toutes les implémentations. Enfin, une ou plusieurs caractéristiques et/ou étapes exposées seulement dans un mode ou exemple de réalisation peuvent être généralisées aux autres modes de réalisation. De même, une ou plusieurs caractéristiques et/ou étapes exposées seulement dans un mode ou exemple de réalisation peuvent être combinées avec une ou plusieurs autres caractéristiques et/ou étapes exposées seulement dans un autre mode de réalisation. Méthode de calcul de temps d’attente entre deux réservations de véhicules électriques comportant chacun un moteur électrique alimenté par une batterie électrique rechargeable, lesquels véhicules électriques appartiennent à une flotte (V1-V10) de véhicules partagés localisés dans une zone géographique (G) définie, ladite méthode comportant les étapes suivantes : a) mettre en œuvre un processus informatique logique dans un calculateur (35), lequel processus est adapté pour calculer, pour chaque véhicule (V1-V10) de la flotte disponible à la réservation, un temps moyen d’attente pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé, b) détecter le taux de charge de batterie de chaque véhicule électrique (Vj) disponible à la réservation, c) pour chaque véhicule électrique (Vj) disponible à la réservation, pondérer le temps moyen d’attente calculé à l’étape a) avec le taux de charge de batterie dudit véhicule de manière à obtenir un temps moyen d’attente corrigé (ITm’-Vj) dudit véhicule. Méthode de calcul de temps d’attente entre deux réservations de véhicules à moteur thermique comprenant un réservoir de carburant, lesquels véhicules à moteur thermique appartiennent à une flotte de véhicules partagés localisés dans une zone géographique (G) définie, ladite méthode comportant les étapes suivantes : a) mettre en œuvre un processus informatique logique dans un calculateur (35), lequel processus est adapté pour calculer, pour chaque véhicule (Vj) de la flotte disponible à la réservation, un temps moyen d’attente pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé, b) détecter le niveau de remplissage du réservoir de chaque véhicule à moteur thermique (Vj) disponible à la réservation, c) pour chaque véhicule à moteur thermique (Vj) disponible à la réservation, pondérer le temps moyen d’attente calculé à l’étape b) avec le niveau de remplissage du réservoir dudit véhicule de manière à obtenir un temps moyen d’attente corrigé (ITm’-Vj) dudit véhicule. Méthode selon la revendication 1, comprenant les étapes suivantes : fournir les valeurs des temps moyens d’attente corrigés (ITm’-Vj) calculés à l’étape c) à une application informatique de gestion de la flotte implémentée dans un serveur informatique (S), lesquelles valeurs sont utilisées comme données d’entrée de ladite application, les données de sortie de ladite application étant des requêtes d’action à exécuter sur des véhicules électriques de la flotte, prioriser les requêtes en fonction desdites valeurs des temps moyens d’attente corrigés (ITm’-Vj). Méthode selon la revendication 2, comprenant les étapes suivantes : fournir les valeurs des temps moyens d’attente corrigés (ITm’-Vj) calculés à l’étape c) à une application informatique de gestion de la flotte implémentée dans un serveur informatique (S), lesquelles valeurs sont utilisées comme données d’entrée de ladite application, les données de sortie de ladite application étant des requêtes d’action à exécuter sur des véhicules à moteur thermique de la flotte, prioriser les requêtes en fonction desdites valeurs des temps moyens d’attente corrigés (ITm’-Vj). Méthode selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle la pondération de l’étape c) est réalisée en divisant le temps moyen d’attente calculé à l’étape a) par un coefficient k qui est fonction du taux de charge de batterie détecté à l’étape b) de la revendication 1 ou du niveau de remplissage du réservoir du véhicule concerné détecté à l’étape b) de la revendication 3, avec 0≤k≤1. Méthode selon l’une des revendications précédentes, comportant les étapes suivantes : préalablement à l’étape a), mettre en œuvre un premier processus informatique logique dans un calculateur (35), lequel premier processus est adapté pour définir la zone géographique (G) où sont localisés les véhicules de la flotte et pour opérer un maillage de ladite zone de façon à la diviser en sous-zones géographiques (SG1-SG4), exécuter l’étape a) en mettant en œuvre un second processus informatique logique adapté pour calculer, dans chaque sous-zone géographique (SG1-SG4) et pour chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation dans la sous-zone concernée (SGi), un temps moyen d’attente (ITm-SGi) pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé. Méthode selon la revendication 6, dans laquelle le calcul de l’étape a) est basé sur un algorithme d'apprentissage entraîné pour calculer de manière prédictive, à une date donnée et à un instant donné, et dans chaque sous-zone géographique (SG1-SG4), un temps moyen d’attente (ITm-SGi) qui est affecté à chaque véhicule disponible à la réservation dans la sous-zone concernée. Méthode selon la revendication 7, dans laquelle : les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage proviennent : d’un historique de requêtes de réservation effectives de véhicules (V1-V10) de la flotte, et de tout ou partie des données suivantes : la localisation des sous-zones géographiques (SG1-SG4) depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance des sous-zones géographiques (SG1-SG4) par rapport à un point prédéfini de la zone géographique (G) ; pour chaque véhicule (V1-V10) de la flotte auxquels sont affectés un statut « disponible à la réservation » ou un statut « indisponible à la réservation », les heures effectives auxquelles leur statut passe de « disponible à la réservation » à « indisponible à la réservation » et inversement ; des données climatologiques ; des données relatives à une date et heure d’évènements intervenus dans la zone géographique (G) et/ou dans l’une de ses sous-zones (SG1-SG4) ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans chaque sous-zone géographique (SG1-SG4), les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules (V1-V10) de la flotte dans chaque sous-zone géographique (SG1-SG4). Méthode selon la revendication 8, dans laquelle : au moment de l’exécution de l’étape a), les données d’entrée (De1-Den) de l’algorithme d'apprentissage entraîné (ME) sont tout ou partie des données suivantes : l’identification d’une sous-zone géographique (SGi) concernée ; la localisation des sous-zones géographiques (SG1-SG4) depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance de la sous-zone géographique (SGi) concernée par rapport à un point prédéfini de la zone géographique (G) ; des données climatologiques dans la zone géographique (G) et/ou dans la sous-zone géographique (SGi) concernée ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date donnée, dans la zone géographique (G) et/ou dans la sous-zone géographique (SGi) concernée et/ou dans les autres sous-zones géographiques (SG1-SG4) ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans la sous-zone géographique (SGi) concernée, la donnée de sortie de l’algorithme d'apprentissage entraîné (ME) est un temps moyen d’attente (ITm-SGi) qui est affecté à chaque véhicule disponible à la réservation dans la sous-zone concernée. Méthode selon la revendication 7, dans laquelle : les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage proviennent : d’un historique de requêtes de réservation effectives de véhicules (V1-V10) de la flotte, et de tout ou partie des données suivantes : le type et le modèle chaque véhicule (V1-V10) de la flotte ; la localisation (V1-V10) des véhicules de la flotte au moment de leur réservation ; la distance des véhicules (V1-V10) de la flotte au moment de leur réservation par rapport à un point prédéfini de la zone géographique (G) ; pour chaque véhicule (V1-V10) de la flotte auxquels sont affectés un statut « disponible à la réservation » ou un statut « indisponible à la réservation », les heures effectives auxquelles leur statut est passé de « disponible à la réservation » à « indisponible à la réservation » et inversement ; des données climatologiques ; des données relatives à la date et l’heure d’évènements intervenus dans la zone géographique (G) et/ou dans l’une de ses sous-zones géographiques (SG1-SG4) ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules (V1-V10) de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans chaque sous-zone géographique (SG1-SG4), les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules (V1-V10) de la flotte. Méthode selon la revendication 10, dans laquelle : au moment de l’exécution de l’étape a), les données d’entrée (De1-Den) de l’algorithme d'apprentissage entraîné (ME) sont tout ou partie des données suivantes : l’identification d’un véhicule (Vj) concerné de la flotte ; la localisation du véhicule concerné (Vj) au moment du calcul ; pour le véhicule (Vj) concerné, les heures effectives auxquelles son statut est passé de « disponible » à « indisponible » et inversement au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance séparant le véhicule (Vj) concerné d’un point prédéfini de la zone géographique (G) au moment du calcul ; des données climatologiques dans la zone géographique (G) et/ou dans une sous-zone géographique (SG1-SG4) concernée ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date donnée, dans la zone géographique (G) et/ou dans les sous-zones géographiques (SG1-SG4) ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168, dans les différentes sous-zones géographiques (SG1-SG4), la donnée de sortie de l’algorithme d'apprentissage entraîné (ME) est un temps moyen d’attente (ITm-Vj) propre au véhicule concerné (Vj). Méthode selon la revendication 11, dans laquelle le temps moyen d’attente (ITm-SGi) affecté à chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation dans une sous-zone concernée (SGi) est calculé en moyennant les temps moyens d’attente (ITm-Vj) propres aux véhicules disponibles à la réservation se trouvant dans ladite sous-zone. Système adapté pour la mise en œuvre de la méthode selon l’une des revendications précédentes, comportant un calculateur (35) adapté pour exécuter les étapes de ladite méthode. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution d’au moins les étapes a) et c) de la méthode selon la revendication 1 ou selon la revendication 2, lorsqu'il est exécuté par un calculateur (35).