FR 3155600 A1 20250523 FR 2312588 A 20231116 L’invention se rapporte à un Procédé de gestion des déplacements d’un ensemble (AE) de véhicules (AE 1 , …, AE n ) équipés de réserves d’énergie respectives et aptes à réaliser des trajets au sein d’un réseau de voies de circulation équipé d’un ensemble d’infrastructures de recharge d’énergie (IR1, …, IRm) aptes à recharger en énergie des véhicules, les infrastructures étant réparties géographiquement sur le réseau de voies de circulation. Un tel procédé comprend les étapes de : calcul (S01), pour des véhicules (AE 1 , …, AE n ) de l’ensemble (AE) d’au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ) à effectuer, ledit calcul (S01) étant fonction : d’une donnée représentative d’un niveau d’énergie disponible des véhicules (ED AE 1 , …, ED AE n ) à un instant donné ; de données représentatives de temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie (IR 1 , …, IR m ) du réseau de voies de circulation ; transmission (S02), aux véhicules (AE 1 , …, AE n ) dudit au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ). Figure 2. procédé de gestion d’itinéraires de déplacement, dispositif, système et programme correspondant Domaine de l’invention L’invention se rapporte à la planification d’itinéraires de déplacements pour des véhicules routiers. L’invention se rapporte plus particulièrement à la planification globale d’itinéraires de déplacements pour un ensemble de véhicules routiers. L’invention trouve particulièrement une application dans le domaine de la gestion de l’utilisation d’infrastructures de recharge en énergie, comme des bornes de rechargement de véhicules électriques, au sein d’une ou de plusieurs zones géographiques données. Art Antérieur L’avènement des logiciels de navigation destinés à permettre à tout un chacun de disposer d’un itinéraire entre un point de départ et un point d’arrivée a permis à tous les conducteurs de véhicules routiers de se libérer des contraintes de planification manuelle de trajets. Ces logiciels sont désormais majoritairement intégrés au sein des systèmes d’exploitation des véhicules qui sont à même, à l’aide de fonctions de connectivité embarquées, de planifier non seulement un trajet initial, mais également d’effectuer des modifications de ce trajet en fonction des conditions de circulation. Notamment, ces logiciels sont en mesure de déterminer des trajets alternatifs, autant que faire se peut, lorsque des ralentissements et des embouteillages sont constatés sur le trajet initialement planifié. Pour les véhicules électriques, ces fonctionnalités sont étendues en proposant également de déterminer des étapes de rechargement de ces véhicules aux usagers. En fonction de caractéristiques du véhicule (notamment de son autonomie initiale), le logiciel embarqué peut donc permettre de planifier des étapes plus ou moins rapprochées d’arrêts des véhicules à des aires de recharge. La croissance du nombre de véhicules électriques sur les routes met cependant à mal la capacité des aires de recharges. En effet, à un endroit donné, par exemple une aire d’autoroute, le nombre de bornes de recharge électrique de véhicules est relativement limité. Les conséquences de cette limite comprennent notamment un allongement croissant de la durée d’accès à une borne de recharge. Le temps de recharge du véhicule lui-même s’ajoute par ailleurs au temps global nécessaire à l’ensemble du trajet. A ce jour, les temps d’attente et de recharge constituent des variables incontrôlées qui affectent grandement la capacité d’un véhicule électrique d’une part à suivre le trajet initialement prévu lors de sa planification et d’autre part à parvenir à destination avec une certaine prévisibilité. Cette situation affecte également grandement les infrastructures de recharge électriques des différentes aires et station du réseau routier. En effet, l’affluence auprès des points de recharges est inégale, rendant très difficile l’accès à certaines de ces infrastructures alors même que d’autres restent peu utilisées. De plus, la planification véhicule par véhicule des trajets ne permet pas a priori de résoudre le problème d’une trop grande affluence sur les infrastructures de recharge. L’ensemble de ces problèmes d’une part freine l’adoption massive des véhicules électriques et d’autre part pose également des problèmes en termes de dimensionnement des infrastructures et notamment celles de distribution d’électricité. L’invention vise à améliorer cette situation. Ainsi, l’invention se rapporte plus particulièrement à un procédé de gestion des déplacements d’un ensemble de véhicules équipés de réserves d’énergie respectives et aptes à réaliser des trajets au sein d’un réseau de voies de circulation équipé d’un ensemble d’infrastructures de recharge d’énergie aptes à recharger en énergie des véhicules, les infrastructures étant réparties géographiquement sur le réseau de voies de circulation, procédé mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique connecté à au moins un réseau de communication, Un tel procédé comprend les étapes de : calcul, pour des véhicules de l’ensemble d’au moins un trajet à effectuer, ledit calcul étant fonction : d’une donnée représentative d’un niveau d’énergie disponible des véhicules à un instant donné ; de données représentatives de temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie du réseau de voies de circulation ; transmission, aux véhicules, dudit au moins un trajet. Ainsi, cette méthode permet non seulement de disposer globalement de trajets pour un ensemble de véhicules, mais également de prendre en compte, pour cet ensemble de véhicules, des temps d’attente et de rechargement aux infrastructures de recharge d’énergie. Cette prise en compte rend ainsi possible la gestion des déplacements de centaines de milliers de véhicules, simultanément, tout en limitant les temps nécessaires aux recharges en énergie. Selon une caractéristique particulière l’étape de calcul est également fonction de données représentatives des capacités est également fonction de données représentatives des capacités de rechargement des infrastructures de recharge d’énergie (vitesse de rechargement des véhicules permises par les infrastructures de recharge) et des capacités de rechargement des véhicules (vitesse de rechargement possible/acceptée par les véhicules). Ainsi, il est possible d’adapter l’allocation des véhicules sur les trajets à des infrastructures qui sont adaptées à leurs besoins. Selon une caractéristique particulière l’étape de calcul est également fonction est également fonction de données représentatives de la durée du trajet en fonction des positions des véhicules et des positions des infrastructures de recharge d’énergie. Ainsi, il est possible d’adapter l’allocation des véhicules à des infrastructures en fonction de leurs distances respectives. En d’autres termes, l’étape de calcul est fonction, également, de données représentatives du temps de chargement prévu pour les véhicules en fonction des capacités de chargement des véhicules et des capacités de recharge d’énergie des infrastructures. Selon une caractéristique particulière, le calcul est également fonction de données représentatives de temps nécessaires, pour les véhicules, pour l’obtention d’un niveau d’énergie prédéterminé. Ainsi, il est possible de prendre en compte un temps à passer aux bornes des infrastructures de recharge d’énergie, pour les véhicules de l’ensemble de véhicules, pour permettre à ceux-ci d’obtenir un niveau de charge suffisant pour poursuivre leurs trajets jusqu’à la prochaine étape de recharge ou jusqu’à leurs destinations respectives et ainsi faciliter l’utilisation des infrastructures de recharge. Selon une caractéristique particulière, pouvant être mise en œuvre alternativement ou cumulativement avec la précédente, l’étape de calcul est mise en œuvre de sorte à minimiser la somme des temps de trajet, la somme des temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie devant survenir lors des recharges d’énergie des véhicules durant les trajets et la somme des durées des recharges. Ainsi, le calcul détermine les trajets des véhicules en limitant les périodes de non-utilisation des infrastructures de recharge, en répartissant efficacement les véhicules auprès des infrastructures de recharge, en limitant les temps d’attente des véhicules auprès des infrastructures de recharge, optionnellement en réduisant le coût des rechargement successifs pour les véhicules. Une optimisation est ainsi réalisée pour l’ensemble de la communauté des véhicules en minimisant les durées globales qui incluent les durées de trajet, les durées d’attente aux infrastructures de recharge d’énergie et les durées de chargement proprement dites. Selon une caractéristique particulière, pouvant être mise en œuvre alternativement ou cumulativement avec la précédente, l’étape de calcul est mise en œuvre de sorte à minimiser la somme des temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie devant survenir lors des recharges d’énergie des véhicules durant les trajets. Ainsi, le calcul cherche à minimiser un temps d’attente qui est en dehors du contrôle des conducteurs. En effet, la durée de trajet est sous le contrôle des conducteurs. Ici, le procédé cherche donc avant tout à minimiser les temps d’attente des conducteurs dans les infrastructures de recharge d’énergie qui sont les éléments les plus négativement ressentis par les conducteurs. Selon une caractéristique particulière, pouvant être mise en œuvre alternativement ou cumulativement avec les précédentes, l’étape de calcul, pour des véhicules dudit au moins un trajet à effectuer, comprend : au moins une étape de regroupement de véhicules par groupes de véhicules partageant au moins une portion de trajet ; et une étape de répartition de l’utilisation de la pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie localisées sur une portion de voies de circulation du réseau de voies de circulation, partagées par lesdits groupes de véhicules. Ainsi, le procédé permet de mutualiser non seulement les calculs de trajets de plusieurs véhicules mais l’également l’utilisation des infrastructures de recharge d’énergie de ces différents véhicules au cours du trajet. Dès lors, le procédé rend possible le traitement rapide et l’optimisation du déplacement de plusieurs milliers de véhicules, mais principalement l’optimisation de la répartition de ces véhicules au sein des infrastructures de recharges. La charge de calcul du dispositif de gestion est donc réduite et l’utilisation des ressources est optimisée. Selon une caractéristique particulière, pouvant être mise en œuvre alternativement ou cumulativement avec les précédentes, l’étape de calcul comprend une attribution à des véhicules de l’ensemble, dits véhicules prioritaires, d’un niveau de priorité supérieur à d’autres véhicules de l’ensemble et l’étape de calcul est mise en œuvre de sorte à minimiser la durée des trajets transmis aux dits véhicules prioritaires. Ainsi, le procédé permet de prendre en compte la gestion d’une flotte de véhicules comprenant des véhicules prioritaires tels que véhicules de pompiers, de police, ambulances ou autres. Le procédé permet d’optimiser les déplacements de toute une flotte de véhicules, majoritairement composée de véhicules particuliers, mais peut, à l’intérieur de cette flotte, prendre en compte des niveaux de priorité distincts et favoriser les trajets des véhicules prioritaires. Selon une caractéristique particulière, pouvant être mise en œuvre alternativement ou cumulativement avec les précédentes, l’étape de calcul d’au moins un trajet comprend une étape de répartition de l’utilisation de la pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie localisées sur la portion de voies de circulation du réseau de voies de circulation et au moins une étape de transmission, à au moins une infrastructure de recharge d’énergie parmi la pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie, d’une requête de réservation d’un créneau temporel de recharge pour ledit au moins un véhicule. Selon une caractéristique particulière, pouvant être mise en œuvre alternativement ou cumulativement avec les précédentes, le procédé comprend au moins une itération des étapes de calcul, de transmission suivie par une étape de sélection et caractérisé en ce que l’étape de calcul, pour des véhicules dudit au moins un trajet à effectuer jusqu’à leurs destinations est également fonction d’un trajet sélectionné lors d’une itération précédente dudit procédé. Ainsi, pour faciliter les calculs et réduire l’utilisation de ressources informatiques, il est possible de tenir compte des calculs précédemment effectués, et donc des trajets individuellement sélectionnés par les conducteurs des véhicules, pour optimiser les mises à jour de trajets au cours du temps. Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à un dispositif électronique de gestion des déplacements d’un ensemble de véhicules circulant au sein d’un réseau de voies de circulation, connecté à au moins un réseau de communication, dispositif caractérisé en ce qu’il comprend un processeur configuré pour réaliser les étapes suivantes : calcul, pour des véhicules de l’ensemble d’au moins un trajet à effectuer jusqu’à leurs destinations respectives, un trajet comprenant optionnellement une étape de rechargement de véhicule, ledit calcul étant fonction : d’une donnée représentative d’un niveau d’énergie disponible des véhicules à un instant donné ; de données représentatives de temps d’attente pour l’accès à une pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie localisées sur le réseau de voies de circulation ; transmission, aux véhicules dudit au moins un trajet. Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à un programme d’ordinateur apte à mettre en œuvre le procédé décrit ainsi qu’à un support de données pour l’enregistrement de ce programme d’ordinateur. Le dispositif de gestion présente l’architecture d’un ordinateur. Il est muni d’un ou plusieurs processeurs capables d’exécuter tous types de programmes d’ordinateurs, depuis des systèmes d’exploitation jusqu’à des logiciels applicatifs, écrits dans des langages compilés ou interprétés. Les différents composants du dispositif sont reliés entre eux par un bus de communication. Le dispositif peut éventuellement être muni d’un système de communication pour communiquer via des protocoles tels Bluetooth, Ethernet ou WiFi avec d’autres systèmes et se connecter à des réseaux de télécommunications mobiles ou non. Le dispositif comprend en plus des composants mémoire qui vont enregistrer les données et programmes nécessaires au fonctionnement du dispositif. Le dispositif est de plus modifié pour qu’il puisse exécuter les opérations de gestion portant sur un nombre important de véhicules et gérer plusieurs milliers d’opérations simultanées par seconde, notamment par une mise en œuvre parallèle des calculs de trajets. Les supports de données peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique tel qu’un disque dur, ou plus souvent une mémoire Flash. D'autre part, les supports peuvent être des supports transmissibles tels qu'un signal électrique ou optique, qui peuvent être acheminés via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Les programmes selon l'invention peuvent être en particulier téléchargés sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation particulier, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : FIG. 1 illustre un système pour la mise en œuvre du procédé de gestion ; FIG. 2 représente les étapes principales du procédé de gestion de l’invention. Description d’un mode de réalisation Comme exposé précédemment, un objet de la présente divulgation est de disposer d’un mécanisme de gestion de déplacements d’un ensemble de véhicules au sein d’un réseau routier, de sorte à permettre à chaque véhicule de cet ensemble d’effectuer un trajet en un temps donné, en tenant compte non seulement des destinations des véhicules, mais également de leurs caractéristiques, des conditions de circulation et des conditions d’accès à des infrastructures de recharge d’énergie sur le réseau routier. Par recharge d’énergie, la divulgation entend non seulement la recharge de batterie destinée aux véhicules électriques, mais également le remplissage de carburant, si par exemple le procédé objet de la divulgation est mis en œuvre pour ce type de véhicule, le carburant en question pouvant être par exemple de l’hydrogène, liquide ou gazeux ou de l’essence plus classique. Le procédé de la divulgation inverse le paradigme classique de la planification de trajets, puisqu’il n’est pas orienté vers l’optimisation des variables du trajet pour chaque véhicule de l’ensemble de véhicules. Au contraire, le procédé de la divulgation gère les trajets de chaque véhicule pour optimiser l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie. Pour ce faire, des caractéristiques propres aux véhicules sont utilisées (notamment l’autonomie de ceux-ci), tout comme les différents temps d’attentes aux infrastructures et additionnellement les temps de recharges nécessaires à chaque véhicule. La FIG. 1 illustre un système dans lequel le procédé de gestion peut être mis en œuvre. Un tel système comprend un dispositif de gestion DO, pouvant prendre la forme d’un ou de plusieurs serveurs ou d’une infrastructure de type cloud, connecté à au moins un réseau de communication NTWK. Ce ou ces réseaux de communication NTWK sont connectés, d’une part, à un ensemble de véhicules AE, par exemple par l’intermédiaire d’une infrastructure 5G, et d’autre part, à un ensemble d’infrastructures de recharge EIR, lesquelles sont disséminées sur le territoire couvert par les voies de circulation au sein duquel la gestion est réalisée. Ce territoire peut être un pays, une région, un département ou une intercommunalité, par exemple. Les infrastructures de l’ensemble d’infrastructures de recharge EIR sont configurées pour permettre la transmission, au dispositif de gestion DO des données relatives aux temps d’attente escomptés pour l’accès à une borne de recharge. Le dispositif de gestion DO dispose également d’une connexion avec un ou plusieurs services de fourniture de données de circulations SFDC, tels que des services nationaux ou régionaux de comptage (temps réel ou différé) de flux de véhicules par exemple. Le dispositif DO dispose par ailleurs d’au moins une structure de données StrD, par exemple sous la forme d’une base de données relationnelle, pour enregistrer, en temps réel, les données de mise en œuvre du procédé de gestion objet de la divulgation. Enfin, le dispositif de gestion DO dispose d’un accès à un système d’information géographique SiG et à un système d’information météorologique SiM. Comme cela est exposé par la suite, ces données sont utilisées pour pondérer notamment l’autonomie des véhicules de l’ensemble de véhicules AE. On décrit, en relation avec la FIG. 2 , le procédé de gestion objet de la présente divulgation. Plus particulièrement, il est proposé un procédé de gestion des déplacements d’un ensemble (AE) de véhicules (AE 1 , …, AE n ) équipés de réserves d’énergie respectives et aptes à réaliser des trajets au sein d’un réseau de voies de circulation équipé d’un ensemble d’infrastructures de recharge d’énergie (IR1, …, IRm), appartenant à un ensemble EIR, aptes à recharger en énergie des véhicules, les infrastructures étant réparties géographiquement sur le réseau de voies de circulation, procédé mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique connecté à au moins un réseau de communication, Un tel procédé comprend (une pluralité d’itérations comprenant) les étapes de : calcul (S01), pour des véhicules (AE 1 , …, AE n ) de l’ensemble (AE) d’au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ) à effectuer, ledit calcul (S01) étant fonction : d’une donnée représentative d’un niveau d’énergie disponible des véhicules (ED AE 1 , …, ED AE n ) à un instant donné ; de données représentatives de la durée du trajet en fonction de la position du véhicule et de la position des infrastructures de rechargement (e.g., bornes) ; de données représentatives de temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie (IR 1 , …, IR m ) du réseau de voies de circulation ; de données représentatives de temps de chargement prévu pour les véhicules en fonction des capacités de chargement des véhicules et des capacités de recharge d’énergie des infrastructures (e.g., pour chaque borne d’une infrastructure de rechargement, la capacité de la borne, un super chargeur de Tesla™ permettant par exemple une recharge à 80% en 30 minutes, tandis que la borne de recharge individuelle mise à disposition par un particulier permet la même recharge en 6 heures et/ou pour chaque véhicule, sa vitesse nominale de rechargement, en dépendance des capacités offertes par les bornes) ; transmission (S02), aux véhicules (AE 1 , …, AE n ) dudit au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ). Ce procédé offre la possibilité d’échelonner les accès et les utilisations des infrastructures de recharge tout en optimisant les étapes des trajets des véhicules de l’ensemble de véhicules. Ce procédé permet ainsi la détermination d’itinéraires particuliers afin de réduire globalement les délais de déplacement au niveau d’un ensemble de véhicules. Les coûts de déplacement s’en trouvent également réduits. Ce procédé permet ainsi de résoudre au moins une partie des inconvénients de l'état de l'art, en augmentant le nombre de points de recharge potentiels pour chaque véhicule, en lissant de façon optimisée les charges successives par point de charge et en optimisant pour chaque véhicule ses contraintes de coûts et délais pour la réalisation d’un trajet donné. Ceci est rendu possible grâce à deux facteurs importants : d’une part la caractéristique selon laquelle les temps d’attente aux infrastructures de recharge sont pris en compte à part entière pour le calcul de l’itinéraire et d’autre part la caractéristique selon laquelle les itinéraires sont calculés pour un ensemble de véhicules et non pas pour un seul, pour optimiser globalement et dans le temps l’utilisation des infrastructures de recharge. On tient également compte des données des capacités des bornes (vitesse de rechargement permises) et des capacités de rechargement des véhicules. L’ensemble de véhicules EA reçoit les itinéraires calculés par le dispositif de gestion DO, chaque véhicule exécutant son itinéraire et chaque véhicule transmettant de manière régulière, des mises à jour de sa position et de son autonomie (et éventuellement de sa destination si celle-ci évolue) au dispositif de gestion DO afin que ce dernier adapte, en continu, les itinéraires de l’ensemble de véhicules afin d’optimiser globalement et dans le temps l’utilisation des infrastructures de recharge. Le procédé est mis en œuvre itérativement pour permettre des mises à jour d’itinéraires qui tiennent compte non seulement de l’évolution des temps d’attente aux infrastructures de recharge mais également de l’évolution des autonomies des véhicules, lesquelles peuvent varier en fonction de facteurs connus ou inconnus du dispositif de gestion DO, comme les destinations finales, ou encore comme d’autres trajets précédemment sélectionnés par les conducteurs de véhicules. Le dispositif de gestion DO reçoit donc périodiquement des données dynamiques en provenance des véhicules AE et des données dynamiques en provenance des infrastructures de recharge EIR. Par ailleurs, le calcul prend également en compte les temps nécessaires, pour les véhicules, pour l’obtention d’un niveau d’énergie prédéterminé, également appelé temps de recharge dans le cas d’un véhicule électrique par exemple, et le calcul est mis en œuvre sorte à minimiser la somme des temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie devant survenir lors des recharges d’énergie des véhicules (en d’autres termes le calcul minimise la somme des temps de trajet, la somme des temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie devant survenir lors des recharges d’énergie des véhicules durant les trajets et la somme des durées des recharges). De manière intéressante, ces calculs peuvent être réalisés en regroupant des véhicules qui partagent des portions de trajets identiques, et l’utilisation des infrastructures se trouvant sur ces portions de trajet est répartie entre les véhicules regroupés. Le système peut éventuellement proposer des infrastructures exigeant de sortir d’une portion commune de trajet lorsque cela optimise le temps ou le coût pour effectuer un trajet (e.g., sortir d’une autoroute pour aller dans une ville ou un village offrant une borne d’une entreprise, d’une mairie, d’une collectivité (etc.) ou d’un particulier qui offre cet accès public contre rémunération). Le dispositif de gestion DO peut transmettre, par l’intermédiaire du réseau de communication NTWK, des requêtes de réservation aux infrastructures de recharge pour les véhicules en gestion. Ces requêtes permettent aux infrastructures de recharge de gérer correctement l’afflux de véhicules et aux véhicules de se présenter de manière optimale aux infrastructures de recharge au créneau temporel convenu. Le procédé mis en œuvre par le dispositif de gestion DO utilise plusieurs types de données techniques pour fournir ses résultats. Ces données peuvent être divisées en deux catégories : d’une part des données statiques, comme les caractéristiques des véhicules (poids, autonomie théorique, puissance de batterie, etc.), les localisations et caractéristiques des infrastructures de recharge (nombre de bornes, puissances délivrées, normes de connexion acceptées, etc.) ; et d’autre part des données dynamiques, telles que des données de trafic sur le réseau routier, des données de temps d’attente aux différentes infrastructures de recharge et bien entendu des données de destination et d’autonomie des véhicules. Ainsi, le procédé comprend une étape d’obtention, pour des véhicules AEi (i.e. tout ou partie) de l’ensemble de véhicule AE, en temps réel, des données dites dynamiques notamment de niveaux de charge et de destination. Cette obtention, par le dispositif de gestion DO, est réalisée en recevant, de la part des véhicules AEi, des messages d’un format prédéterminé. Selon la divulgation, la communication des données dynamiques entre le dispositif de gestion DO et les véhicules de l’ensemble de véhicules génère un volume important. Parmi les formats de transmission possibles, il pourrait être envisagé d’utiliser des messages normalisés CAM (acronyme de l’anglais pour « Cooperative Awareness Message » - (ETSI EN 302 637-2)). De tels messages, cependant, sont transmis avec une fréquence importante comprise entre 1 et 10 Hz. En supposant que le dispositif de gestion gère le déplacement d’une centaine de milliers de véhicules simultanément, cela supposerait de recevoir entre cent mille et un million de message par seconde, ce qui est inenvisageable. Ainsi, afin de réduire le nombre de messages traités par le dispositif de gestion, d’utiliser au mieux des ressources informatiques et de limiter les risques pour la vie privée, les données y compris donc les positions instantanées, et des données d’itinéraires potentiels (destination cible, points de passages, ...) peuvent être transmises de façon séparée (c’est-à-dire indépendamment des messages CAM) au dispositif de gestion, par exemple à l’aide de messages RCS (acronyme de l’anglais pour « Rich Communication Suite »). Auquel cas, le véhicule est identifié par son numéro MSISDN d’émission, et une série de messages RCS permet de communiquer les informations voulues de façon codifiées. Cette technique de transmission est également intéressante car elle est beaucoup plus rapide à implémenter, et que le dispositif de gestion ne nécessite pas de besoins particuliers en termes de temps de latence et du fait d’une implémentation plus simple au niveau de l’interface (API) avec les moyens de navigation embarquées au sien des véhicules. La périodicité (et le volume) des échanges est ainsi limité. En outre, toujours dans un objectif de limitation des ressources informatiques à mettre en œuvre, dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape préalable de détermination de la destination (finale) des véhicules qui comprend pour un véhicule courant de l’ensemble de véhicules : la réception, en provenance du véhicule courant, d’un identifiant chiffré du véhicule courant et d’au moins une donnée représentative de coordonnées de destination du véhicule courant ; la recherche, au sein d’une structure de données, d’une présence d’un trajet préalablement déterminé pour ce véhicule courant , en fonction de l’identifiant chiffré ; et lorsqu’un trajet préalablement déterminé est présent pour ce véhicule courant , une étape de fourniture de ce trajet, en tant que paramètre de l’étape de calcul. Ainsi il est possible de tenir compte du trajet précédemment sélectionné pour le véhicule, ce trajet ayant par exemple été enregistré au sein de la structure de données, pour les véhicules, postérieurement à la réception du trajet sélectionné par les véhicules. Ainsi, le temps de calcul des trajets successifs est réduit. Une donnée importante, dans le cadre de la mise en œuvre de la divulgation est celle relative au niveau de charge à l’instant courant, ce qui permet à l’étape de détermination de l’affectation à une borne de déterminer son autonomie théorique selon ce type de véhicule à l’instant de cette détermination, et également son autonomie restante en termes de kilomètres pouvant être parcourus selon la destination déterminée lors de cette affectation, et selon les paramètres mesurés ou récupérés lors de cette trajectoire, Ainsi, dans un exemple de mise en œuvre, un message, transmis par un véhicule AEi de l’ensemble de véhicules, comprend au moins un triplet de données constitué de l’identifiant du véhicule AEi, de sa destination sous la forme de coordonnées GPS par exemple, et d’une donnée représentative d’un niveau de charge de batterie (ou d’un niveau de remplissage de réservoir, par exemple dans le cas d’un véhicule standard ou d’un véhicule à hydrogène). Ces données sont transmises à l’aide du message, par exemple un message du type présenté précédemment. Ce type de message consiste alors en une liste de points de géolocalisation successifs, ladite succession étant représentative du trajet paramétré : il incorpore par exemple au minimum les points de départ et d’arrivée (à savoir leurs géolocalisations respectives), et des points de géolocalisations intermédiaires, lesdits points intermédiaires étant définis de telle sorte qu’en cas de pluralité potentielle d’itinéraires, lesdits points définis permettent de retrouver l’itinéraire déterminé. Tout autre type de message idoine peut être utilisé pour transmettre les données. Alternativement, de tels messages peuvent être transmis par un terminal de communication d’un passager du véhicule, ou de son conducteur, dans le cadre de la mise en œuvre d’une application spécifique (de type application de guidage), le terminal de communication ayant alors la capacité de récupérer la donnée représentative du niveau de charge en provenance du véhicule, par exemple dans le cadre de la mise en œuvre d’une interface de communication au sein du véhicule (Bluetooth, WiFi, filaire). On peut noter que bien que la transmission de ces données dynamiques puisse être effectuée à la demande (c’est-à-dire par un passager ou conducteur d’un véhicule donné, en cours de trajet), la mise en œuvre de cette transmission est plus efficacement réalisée de manière automatisée, par exemple dès le début du trajet du véhicule, quelle que soit l’autonomie restante du véhicule. Comme indiqué ultérieurement, une telle transmission automatisée permet de multiplier le nombre d’itinéraires alternatifs potentiels, par rapport à un trajet classique (de type ligne droite ou le plus direct possible) tout en optimisant les délais (temps de trajet, temps d’attente et temps de recharge) au niveau à la fois de l’ensemble AE et au niveau de chaque véhicule AEi. Alternativement, la transmission peut être automatisée par exemple être déclenchée dès qu’un seuil d’autonomie prédéterminé est atteint, soit à partir du niveau de batterie du véhicule (au niveau du véhicule donc), soit à partir d’une autonomie restante en termes de kilomètres pouvant être parcourus par trajet, déterminée comme décrit ci-après. Les messages transmis d’un véhicule donné vers le dispositif de gestion sont chiffrés par un mécanisme de partage de clé de session. Une architecture de type chiffrement asymétrique (clé publique/clé privée) est mise en œuvre entre chaque véhicule et le dispositif de gestion. Une clé de session (d’une durée de vie limitée et paramétrée) est dérivée d’un échange initial entre le véhicule (ou le terminal de l’utilisateur) et le dispositif de gestion. Cette clé de session est utilisée pour transmettre les messages et les itinéraires entre le véhicule et le dispositif de gestion. De plus, selon la divulgation, l’identifiant du véhicule peut également être dérivé de cet échange initial (ou bien être cryptographiquement construit lors de l’inscription du véhicule (ou du terminal de l’utilisateur) au service associé au présent procédé) : ainsi la mise en œuvre du procédé au niveau du dispositif de gestion ne permet pas d’identifier les véhicules AEi de l’ensemble des véhicules. Cette architecture, de plus, permet d’éviter que les informations transmises aux véhicules ne soient interceptées (et modifiées). Les données dynamiques de base peuvent être complétées ou subrogées par l’obtention de tout ou partie des données suivantes : un groupe de données dites de trajectoire : la géolocalisation instantanée du véhicule AEi, la géolocalisation de sa destination, son itinéraire actuel (temps réel), et sa vitesse. Il est entendu que si la demande est prévisionnelle (le véhicule n’est pas encore parti), l’itinéraire actuel sera défini entre son point de départ (sa géolocalisation actuelle) et sa destination à fournir par l’utilisateur par exemple via une interface utilisateur, tandis que la vitesse sera nulle ; un niveau de priorité, afin de gérer de façon différentiée différents types de véhicules ou de situation : véhicules électriques de pompiers, ambulances, ... en intervention par exemple ; d’éventuelles préférences et acceptations en termes de coûts et délais associées au véhicule (fournies par le ou les passagers), dans le cas où le véhicule fournirait une acceptation par défaut. Selon la présente divulgation, les identifiants transmis par les véhicules sont associés, au sein de la structure de données StrD, à un ensemble de données représentatives de caractéristiques relatives aux véhicules eux-mêmes, comme : la marque, le modèle et le millésime du véhicule ; le poids à vide du véhicule ; le type de batterie équipant ce véhicule, dont en particulier sa capacité nominale ; l’autonomie moyenne en lien avec cette capacité nominale ; le type de prises qu’acceptent le véhicule et le type de bornes et de points de charge lui correspondant ; le type de rechargement accepté (ultra rapide, rapide, normal, ...) ; la courbe de charge, avec en particulier pour chaque type de rechargement (rapide, ...) le temps nécessaire pour atteindre les différents % de rechargement (par exemple non exhaustif 70%, 80%, 90 et 100%) : ce paramètre est important, car contrairement aux véhicules thermiques pour lesquels le rechargement est linéaire (la pompe déverse tant de litres à la minute dans un réservoir), la courbe de charge ne l’est pas pour un véhicule électrique : la charge initiale est rapide, puis à partir d’un taux dépendant du type de batterie, ralentit ; les derniers 2% de charge nécessitent ainsi souvent une durée supérieure au 70% de charge initiale ; en cas de sur affluence sur les zones de rechargement, le procédé limite ainsi la durée de charge, en se basant sur un optimum de recharge, compatible pour disposer d’une autonomie suffisante pour rejoindre d’autres bornes de l’itinéraire déterminé (dans une variante intéressante, ce principe visant à limiter la durée de charge aux besoins du trajet pourrait s’appliquer à tous les trajets (avec ou sans sur affluence aux infrastructures de rechargement)) ; les consommations moyennes de ce véhicule modulo la vitesse du véhicule selon les types de trajets : en ville et assimilé (bouchons), sur route libre en surface plane, en montée et en descente en fonction du taux de la pente dans ces deux derniers cas : dans les cas où ces dernières, en particulier les données de consommation en montée en fonction du taux de pente, ne seraient pas fournies par le constructeur, un calcul est effectué pour déterminer l’énergie cinétique nécessaire pour le taux de montée, en fonction de la vitesse et du poids du véhicule ; les évolutions de ces consommations en fonction de la température (en cas de températures proches de 0 degrés Celsius, une autonomie plus faible de 15% est en général observée, ou de 5% pour les véhicules qui peuvent réchauffer leur batterie par un dispositif type pompe à chaleur) ; pour les types de véhicules disposant de cette capacité, le taux de rechargement en descente en fonction du taux de la pente. Comme indiqué précédemment, un objet de la divulgation est de gérer les déplacements des véhicules tout en optimisant l’utilisation des infrastructures de rechargement d’énergie. Que ces infrastructures soient ou non dédiées à la mise en œuvre de la méthode objet de la présente divulgation, il est nécessaire d’obtenir, de manière périodique, des données dynamiques (de disponibilité ou d’occupation) de ces infrastructures de recharges. Ces données dynamiques sont ainsi transmises, au dispositif de gestion, soit par les infrastructures elles-mêmes, soit par un dispositif de gestion de tout ou partie de ces infrastructures. Pour un pas de temps déterminé, le dispositif de gestion reçoit notamment les temps d’attente, pour l’accès aux différentes bornes de rechargement de l’infrastructure de rechargement. Les données reçues en provenance des infrastructures sont conservées au sein d’une structure de données (qui peut être identique à la structure de données StrD). Les données d’attente (et donc de disponibilité) sont utilisées en premier lieu pour déterminer un temps d’attente en direct de chaque borne de rechargement et en second lieu pour déterminer un temps d’attente escompté à plusieurs futurs pas de temps. Par exemple, ces données sont utilisées pour déterminer un temps d’attente probable à +20 minutes, +40 minutes, +60 minutes, etc. Ces temps d’attente probables aux pas de temps futurs sont utilisés pour déterminer les temps et horaires d’arrêt de chaque véhicule de l’ensemble de véhicules AE. Par exemple (très simplifié), en supposant qu’un véhicule AEx et un véhicule AEy appartiennent à l’ensemble des véhicules AE et qu’ils effectuent, sur un tronçon d’autoroute donnée, une portion de trajet en commun. Le véhicule AEx devance le véhicule AEy d’environ 150km et se situe à proximité immédiate de la station d’autoroute comprenant une borne de rechargement. Le véhicule AEx dispose d’un niveau de charge de sa batterie de 50% et le véhicule AEy d’un niveau de charge de 35%. La destination du véhicule AEx est située à 300km et celle de AEy est à 400km. Les étapes du procédé décrit précédemment sont mises en œuvre pour déterminer la meilleure stratégie globale de gestion des déplacements des deux véhicules. Les trajets initiaux des deux véhicules sont connus, le procédé procède donc à une mise à jour de ces trajets. Il constate que l’infrastructure de recharge fait état d’un temps d’attente de 0 minutes. Il calcule, à partir de l’historique des données d’attente de l’infrastructure de recharge, qu’un temps d’attente de plus de 60 minutes est prévisible à l’arrivée du véhicule AEy sur cette borne dans environ 1h10 (compte tenue de la distance séparant AEy de cette borne). Il calcule également que le véhicule AEx, bien que disposant d’une charge suffisante pour rejoindre un autre point de recharge situé à 100km plus loin, peut effectuer maintenant une charge jusqu’à un niveau de 65% (ce calcul étant effectué itérativement). Il oriente donc le véhicule AEx pour qu’il effectue sa charge maintenant et une fois que le véhicule AEx confirme ce choix, oriente donc le véhicule AEy pour qu’il effectue sa charge, à la même borne, après que la charge du véhicule AEx ait été terminée. Une fois que le véhicule AEx est chargé, il transmet à nouveau, au pas de temps suivant, sont autonomie au dispositif de gestion, qui calculera une mise à jour du trajet à effectuer. Dans cet exemple simplifié, le niveau de charge de 65% offert au véhicule AEx lui permet de rejoindre sa destination et aucune autre mise à jour n’est nécessaire. Optionnellement, d’autres données peuvent être utilisées comme des périodes prévues d’indisponibilité des infrastructures de recharge, par exemple lorsque des réservations d’infrastructures de recharge sont effectuées à l’avance. Ainsi, la détermination de l’itinéraire est donc liée à la détermination de l’affectation aux bornes les plus opportunes en fonction de la destination, de l’autonomie restante du véhicule et en fonction de la durée prévisionnelle de séjour à ces bornes (durée d’attente et durée de rechargement). De façon symétrique, le choix d’une borne de rechargement ne découle pas, comme dans l’état de la technique, de l’itinéraire, mais des disponibilités prévisionnelles de ces bornes, disponibilités qui sont d’abord déterminées pour optimiser les délais d’attente et les distances au niveau de l’ensemble des véhicules, et non pas individuellement au niveau d’un véhicule en fonction de son itinéraire. Enfin, comme mentionné précédemment, le dispositif de gestion ne vise pas à un rechargement global du véhicule, mais à un niveau de rechargement permettant une optimisation des délais d’attente au niveau de l’ensemble des véicules, en assurant que les véhicules disposent de suffisamment d’énergie pour à minima parvenir à l’étape de rechargement suivante. Le dispositif de gestion peut également être paramétré pour tenir compte de l’évolution de la consommation des véhicules en fonction de l’itinéraire courant (sélectionné ou accepté par le véhicule), et plus particulièrement en fonction du niveau d’inclinaison portion de trajectoire par portion de trajectoire selon chaque itinéraire potentiel calculé. Le dispositif de gestion utilise à cet effet des informations d’altitude, afin de déterminer une information d’inclinaison moyenne sur chaque portion d’une succession de portions de la trajectoire évaluée et donc évaluer une fonction de consommation électrique. La consommation électrique, et donc le niveau d’autonomie restant, varie fortement en fonction de ladite inclinaison, un véhicule pouvant aisément doubler sa consommation sur une pente de 8% par exemple, et à l’inverse la diminuer fortement en descente, ce qui est également le cas pour les véhicules thermiques. En revanche, certains véhicules électriques sont équipés nativement pour exploiter l’énergie cinétique du véhicule (descentes, freinages, ...) pour recharger en partie leur batterie. Sachant que le dispositif de gestion récupère cette information et les paramètres associés en interrogeant le référentiel marque modèle de chaque véhicule AEi pris en compte, il est donc en mesure de prendre en compte ces données et mieux calculer l’autonomie restante du véhicule (et donc les bornes accessibles). Enfin, comme évoqué précédemment, pour chaque véhicule AEi en fonction de ses caractéristiques, le dispositif de gestion corrige les autonomies pré-calculées par un facteur en dépendance de la température observée sur chaque portion d’itinéraire potentiel d’une part, de la vitesse et du sens sur vent par rapport au sens de son déplacement potentiel d’autre part. Dans un mode de réalisation envisageable, l’étape de calcul S01, pour des véhicules du trajet à effectuer jusqu’à leurs destinations respectives comprend en outre : l’obtention de données de disponibilité des bornes de rechargement et des données de position des véhicules ; de données représentatives de la durée du trajet en fonction de la position du véhicule et celle des bornes ; l’obtention de données de caractéristiques des véhicules (AE 1 , …, AE n ), comprenant notamment les vitesses de rechargement en fonction des typologies de bornes de rechargement (notamment les capacités des bornes, en termes d’ampérages, de puissance, etc.) ; L’obtention de données caractéristiques des bornes de rechargement : i.e. capacités de rechargements de ces bornes (présence d’un super chargeur, chargeurs conventionnels, etc.) et/ou capacité effective des véhicules impliquant des vitesses potentielles de rechargement en fonction de ces bornes ; la détermination (itérative) des trajets comprenant : la détermination pour les véhicules, d’au moins un trajet optimum en fonction des caractéristiques de chaque véhicule et des caractéristiques de voies de circulation, donnant une première liste de trajets possibles ; la suppression de la première liste des trajets présentant une incompatibilité au regard de la donnée du niveau d’énergie disponible les véhicules, donnant une deuxième liste ; la suppression de cette deuxième liste des trajets présentant, aux d’infrastructures de recharge d’énergie, des temps d’attente supérieurs à un seuil d’attente prédéterminé donnant une troisième liste qui constitue les trajets à transmettre aux véhicules pour qu’ils en effectuent la sélection. Plus particulièrement, dans ce mode de réalisation, le seuil d’attente prédéterminé est calculé de sorte que l’écart type des temps d’attente totaux de l’ensemble des véhicules soit minimisé, par exemple selon une approche de recherche de minimum global dans une approche d’optimisation de l’accès aux infrastructures de recharge. En d’autres termes, la prise en compte de ces différentes données et contraintes par le dispositif de gestion est effectuées par exemple en plusieurs étapes élémentaires lors du calcul des différents trajets : Une première étape au cours de laquelle un composant de calcul, sur la base des destinations finales respectives de chaque véhicule AEi détermine une première liste L1 d’itinéraires potentiels à évaluer par véhicule AEi, incluant la géolocalisation de chaque borne potentielle, et récupère pour chacun d’eux pour des segments d’une part, des portions élémentaires d’autre part, de chaque itinéraire potentiel des données de distance, éventuellement de trafic actuel ou prévisionnel par pas de temps (par exemple de 10 minutes en 10 minutes, pour avoir une prévision au final sur n* 10 minutes, de 2 heures si n = 12 donc), une probabilité pouvant être affectée à chaque pas de temps, dans le sens de l’itinéraire potentiel, et de niveaux d’inclinaison (positive pour une montée ou négative pour une descente), tout en calculant la distance cumulée globale de chacun de ces itinéraires de la liste L1. Selon un mode, un segment d’itinéraire potentiel est délimité soit par une borne potentielle et la position ou la destination d’un véhicule AEi, soit par deux bornes de rechargement potentielles. Selon la présente, une portion élémentaire d’itinéraire peut correspondre à une portion d’itinéraire soit pour laquelle un niveau d’inclinaison serait homogène, soit un niveau de trafic serait homogène, soit une combinaison des deux. A noter que le calcul sur les segments et/ou les portions d’itinéraires potentiels peuvent être mutualisées, si plusieurs véhicules AEi sont susceptibles de les emprunter : auquel cas, les véhicules sont regroupés (et forment des groupes de véhicules qui partagent des portions de trajet) et les calculs des portions de trajets sont mutualisés pour ces groupes, comme cela a par exemple été le cas dans l’exemple présenté précédemment, ce qui permet de limiter grandement la consommation de ressources de calcul et d’être plus rapide quant à l’obtention de trajets ou d’itinéraires convenables. Une deuxième étape au cours de laquelle un composant de calcul détermine pour chaque véhicule AEi et pour chaque segment d’itinéraire potentiel, d’une part sa compatibilité avec l’autonomie en kilomètres dudit véhicule AEi en fonction du niveau de sa batterie, de sa consommation moyenne selon des paramètres de vitesse et en appliquant les correctifs de consommation dudit véhicule portion d’itinéraire par portion d’itinéraire (sur consommation en montée, et éventuellement rechargement en descente, température, vitesse et sens du vent) ; A l’issue de cette deuxième étape, segment par segment, le dispositif de gestion purge par véhicule AEi la liste L1 des itinéraires potentiels non compatibles, pour obtenir au final par véhicule AEi une liste L2 d’itinéraires potentiels compatibles. Une troisième étape itérative, de calcul au niveau de l’ensemble AE des véhicules AEi par un composant de calcul du dispositif de gestion, et à partir des différentes listes L2 de chaque véhicule, de la combinaison optimale des itinéraires des différents véhicules AEi, combinaison visant à optimiser d’une part la distance globale à parcourir par l’ensemble de ces véhicules, et d’autres part à optimiser la durée globale de parcours (y compris les durées de passage au niveau des bornes, files d’attentes incluses) de l’ensemble de ces véhicules, le résultat de cette troisième étape élémentaire donnant pour chaque véhicule AEi son (ou ses) itinéraires déterminés, et son affectation à une borne respectives, ou une liste de bornes successives, selon un créneau horaire d’arrivée et de début de chargement déterminé borne par borne. Il est tenu compte, dans la détermination de ces listes de trajets, des véhicules dits prioritaires, pour lesquels l’optimisation est faite sur la distance (et donc la durée de déplacement). De tels véhicules prioritaires sont par exemple des véhicules de la force publique, de services de secours ou de service d’entretien. Ces véhicules peuvent disposer d’un identifiant particulier qui leur permet d’être reconnus comme tels au sein des bases de données. Ces véhicules sont favorisés, tant au niveau des temps d’attentes aux bornes de rechargement que dans l’élaboration globale d’un itinéraire leur permettant de se rendre à leur destination. La priorisation de ces véhicules est reportée sur les autres véhicules de l’ensemble de véhicules. Les durées globales pour chaque trajet évalué se différencient de l’état de la technique, sachant que comme décrit ci-dessous le dispositif de gestion prend en compte pour chaque trajet deux déterminations de durée, à savoir : Une durée de base calculée à partir d’une détermination de durée de base de circulation, et d’une durée de base de rechargement. La durée de base de circulation est déterminée à partir de la distance cumulée de chaque portion de l’itinéraire évalué et des limitations de vitesse récupérées dans une base de données dédiée pour chacune des portions successives de l’itinéraire évalué. Cette durée de base correspond donc aux conditions optimales de circulation, sans aucun arrêt. La durée de base de rechargement est déterminée pour une durée de rechargement nécessaire à une ou plusieurs bornes de rechargement sur le trajet évalué et selon l’autonomie du véhicule AEi et l’emplacement des bornes, en considérant que cette recharge se ferait de façon optimale (pas de temps d’attente). Une durée actualisée, variant au cours du temps, estimée à partir d’une estimation d’une durée actualisée de circulation, et d’une durée actualisée de rechargement. La durée actualisée de circulation est définie à partir de la distance cumulée de chaque portion de l’itinéraire évalué et d’une évaluation des restrictions aux limitations de vitesse, en fonction du trafic observé en instantané, et des extrapolations de ce trafic sur les périodes suivantes, sur chacune de ses portions successives de l’itinéraire évalué, les périodes à évaluer étant celles pendant lesquelles le véhicule AEi est censé circuler. Cette durée actualisée tient donc compte des conditions estimées de circulation sur chaque portion de chaque itinéraire évalué, aux instants où le véhicule est censé y circuler. Le point différenciant par rapport à l’état de la technique à ce niveau est que les durées évaluées ne sont pas une agrégation de durées sur les trajets évalués, car des sous-ensembles consécutifs de portions de trajets peuvent être séparés par des arrêts pour rechargement du véhicule. La durée actualisée de rechargement est une estimation des temps de rechargement aux bornes de rechargements disponibles sur le trajet évalué, en fonction du temps de rechargement nécessaire pour le véhicule AEi, et d’une estimation de la file d’attente au niveau de ces bornes, sur la période pendant laquelle le véhicule AEi y arrivera, ladite période étant déduite des durées actualisées sur les portions concernées, telles que définies ci-dessus. Par rapport à l’état de la technique, les éventuels ralentissements de circulation dus au trafic sont donc en plus complétés par les temps de chargements, et les éventuels ralentissements de ces chargements liés aux files d’attentes évaluées. Dans notre exemple, à chaque détermination, le dispositif de gestion met à jour les données correspondantes au niveau de la disponibilité de ladite borne sur la tranche horaire concernée, afin que ce nouveau niveau de disponibilité puisse être pris en compte pour les autres déterminations (c’est pourquoi cette étape est itérative). Le dispositif de gestion peut de plus être paramétré pour favoriser des déterminations globales au niveau de l’ensemble, soit les distances globales les plus faibles (dans une optique d’objectif d’efficacité énergétique), soit les durées les plus faibles. Selon une caractéristique, l’objectif d’efficacité énergétique est celui défini par défaut. Il est cependant désactivé pour favoriser l’objectif des durées globales les plus faibles, soit quand le trafic dépasse un certain seuil de densité, prédéfini au niveau des paramétrages du dispositif de gestion, soit quand les durées actualisées évaluées dépassent d’un seuil prédéfini les durées globales de base déterminées (par exemple si cette durée évaluée double par rapport à la durée de base pour un trajet évalué). Afin de ne pas défavoriser significativement un véhicule AEi particulier lors de l’optimisation au niveau de l’ensemble AE des véhicules AEi, les calculs effectués lors de la troisième étape prennent de plus en compte pour chaque véhicule AEi un seuil à la fois en terme de taux de durée et en terme de taux de distance, ledit seuil de distance étant déterminé d’une part par rapport à la distance la plus courte vers la destination finale selon l’état de la technique, tandis que le seuil de durée est évalué par rapport à la durée déterminée si le véhicule AEi effectuait son parcours sur l’itinéraire le plus court. Le taux de distance est positif, tandis que le taux de durée est quant à lui négatif. En d’autres termes, il ne s’agit pas, pour favoriser un optimum global au niveau de l’ensemble, de déterminer pour un véhicule AEi courant une durée plus longue que celle qu’il aurait dû subir en faisant la queue aux différentes bornes de l’itinéraire le plus court. Dans notre exemple, le dispositif de gestion est donc paramétré pour effectuer une détermination limitant cette durée (d’où le taux négatif) pour chaque véhicule AEi, par exemple selon un taux de 20% (durée au minimum de 20% moins longue). Avec la même logique, il ne s’agit pas, même en respectant la diminution de durée ci-dessus, que la distance déterminée pour un véhicule AEi courant, suite à l’optimisation au niveau de l’ensemble des véhicules, ne soit supérieur à un taux, par exemple de 30% de la distance (distance au maximum 30% plus grande, avec un taux positif) correspondant à l’itinéraire le plus court tel que déterminé par l’état de la technique. Selon une caractéristique particulière, le paramétrage d’efficacité énergétique introduit ci-avant correspond lors de son implémentation, à une diminution du taux positif sur les distances et une diminution du taux négatif appliqué sur les durées pour chaque véhicule AEi, tandis qu’un paramétrage visant à une optimisation des durées ferait augmenter ces deux taux. A noter que le taux positif appliqué aux distances peut selon une variante être incorporé aux paramètres nécessaires à la détermination de la liste L1 d’itinéraires potentiels pour chaque véhicule AEi à la première étape décrite précédemment. Selon la présente, le terme « durée » comprend : a) les valeurs relatives au parcours routier sur l’itinéraire déterminé sur chaque segment d’itinéraire, en fonction de la vitesse prévisionnelle et du trafic prévisionnel lors du parcours sur ce segment ; b) la durée de la file d’attente à la borne déterminée ; c) la durée du rechargement prévue pour atteindre le niveau de rechargement déterminé. Selon une caractéristique particulière, le calcul et la détermination associée ne sont définitifs que pour le ou les premiers segments de l’itinéraire (global) déterminé. Une fois un rechargement effectif, un autre calcul d’optimisation incluant des itérations sur les étapes précédentes est exécuté pour vérifier que les segments successifs déterminés initialement sont confirmés. Ces calculs itératifs permettent de valider les nouvelles valeurs temporelles, et ainsi prendre en compte des variations de trafic et ou de files d’attente, ... pouvant survenir pour diverses raisons. Selon une caractéristique particulière, ces calculs itératifs sont effectués périodiquement, par exemple à chaque nouvel évènement (tel qu’une libération dans une file d’attente ou sur une borne, ou à la suite d’un paramétrage manuel par exemple, ...). Procédé de gestion des déplacements d’un ensemble (AE) de véhicules (AE 1 , …, AE n ) équipés de réserves d’énergie respectives et aptes à réaliser des trajets au sein d’un réseau de voies de circulation équipé d’un ensemble d’infrastructures de recharge d’énergie (IR1, …, IRm) aptes à recharger en énergie des véhicules, les infrastructures étant réparties géographiquement sur le réseau de voies de circulation, procédé mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique connecté à au moins un réseau de communication, procédé caractérisé en ce qu’il comprend les étapes de : calcul (S01), pour des véhicules (AE 1 , …, AE n ) de l’ensemble (AE) d’au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ) à effectuer, ledit calcul (S01) étant fonction : d’une donnée représentative d’un niveau d’énergie disponible des véhicules (ED AE 1 , …, ED AE n ) à un instant donné ; de données représentatives de temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie (IR 1 , …, IR m ) du réseau de voies de circulation ; transmission (S02), aux véhicules (AE 1 , …, AE n ) dudit au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de calcul (S01) est également fonction de données représentatives des capacités de rechargement des infrastructures de recharge d’énergie (IR1, …, IRm) et des capacités de rechargement des véhicules (ED AE 1 , …, ED AE n ). Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que l’étape de calcul (S01) est également fonction de données représentatives de la durée du trajet en fonction des positions des véhicules (ED AE 1 , …, ED AE n ) et des positions des infrastructures de recharge d’énergie (IR1, …, IRm). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l’étape de calcul (S01) est également fonction de données représentatives de temps nécessaires, pour les véhicules (AE1, …, AEn), pour l’obtention d’un niveau d’énergie (NE1, …, NEn) prédéterminé. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l’étape de calcul (S01) est mise en œuvre de sorte à minimiser la somme des temps de trajet, la somme des temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie (IR1, …, IRm) devant survenir lors des recharges d’énergie des véhicules (AE1, …, AEn) durant les trajets (TAE1, …, TAEn) et la somme des durées des recharges. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l’étape de calcul (S01) est mise en œuvre de sorte à minimiser la somme des temps d’attente pour l’accès aux infrastructures de recharge d’énergie (IR1, …, IRm) devant survenir lors des recharges d’énergie des véhicules (AE1, …, Aen) durant les trajets (TAE1, …, TAEn). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que l’étape de calcul (S01), pour des véhicules (AE 1 , …, AE n ) dudit au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ) à effectuer comprend : au moins une étape de regroupement de véhicules par groupes de véhicules partageant au moins une portion de trajet ; et une étape de répartition de l’utilisation de la pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie (IR 1 , …, IR m ) localisées sur une portion de voies de circulation du réseau de voies de circulation, partagés par lesdits groupes de véhicules. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l’étape de calcul d’au moins un trajet comprend une étape de répartition de l’utilisation de la pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie (IR 1 , …, IR m ) localisées sur la portion de voies de circulation du réseau de voies de circulation et au moins une étape de transmission, à au moins une infrastructure de recharge d’énergie parmi la pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie (IR 1 , …, IR m ), d’une requête de réservation d’un créneau temporel de recharge pour ledit au moins un véhicule (AE 1 , …, AE n ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que le procédé comprend au moins une itération des étapes de calcul (S01), de transmission (S02) suivie par une étape de sélection (S03) et caractérisé en ce que l’étape de calcul (S01), pour des véhicules (AE 1 , …, AE n ) dudit au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ) à effectuer jusqu’à leurs destinations (DF AE 1 , …, DF AE n ) est également fonction d’un trajet sélectionné (TpS AE1 , …, TpS AEn ) lors d’une itération précédente dudit procédé. Dispositif électronique de gestion des déplacements d’un ensemble (AE) de véhicules (AE 1 , …, AE n ) circulant au sein d’un réseau de voies de circulation, connecté à au moins un réseau de communication, dispositif caractérisé en ce qu’il comprend un composant de mise en œuvre de composants de : calcul, pour des véhicules (AE 1 , …, AE n ) de l’ensemble (AE) d’au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ) à effectuer jusqu’à leurs destinations respectives (DF AE 1 , …, DF AE n ), un trajet comprenant optionnellement une étape de rechargement de véhicule, ledit calcul (S01) étant fonction : d’une donnée représentative d’un niveau d’énergie disponible des véhicules (ED AE 1 , …, ED AE n ) à un instant donné ; de données représentatives de temps d’attente pour l’accès à une pluralité d’infrastructures de recharge d’énergie (IR 1 , …, IR m ) localisées sur le réseau de voies de circulation ; transmission, aux véhicules (AE 1 , …, AE n ) dudit au moins un trajet (T AE1 1 , …, T AEn p ). Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement informatique. Support de données sur lequel est enregistré un programme informatique selon la revendication 11.