Procédé pour commander l’activation de bornes de recharges de véhicules électriques, lesquels véhicules appartiennent à une flotte de véhicules partagés (V1-V10), lesdits véhicules et lesdites bornes étant localisés dans une zone géographique (G) définie, ledit procédé 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 électrique (Vj) de la flotte disponible à la réservation et connecté à une borne de recharge (BC), un temps moyen d’attente entre deux réservations pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé, b) fournir les valeurs des temps moyens d’attente calculés à l’étape a) à une application informatique de gestion de bornes de recharge 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’activation des bornes de recharge, c) transmettre les requêtes d’activation aux bornes de recharge auxquelles sont connectés les véhicules électriques de la flotte disponible à la réservation, laquelle transmission est réalisée en priorisant lesdites requêtes en fonction des valeurs des temps moyens d’attente calculés à l’étape a). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape a) comprend les sous-étapes suivantes : a1) calculer pour chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation un temps moyen d’attente (pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé, a2) détecter le taux de charge de batterie de chaque véhicule électrique (Vj) disponible à la réservation, a3) pour chaque véhicule électrique (Vj) disponible à la réservation, pondérer le temps moyen d’attente calculé à l’étape a1) avec le taux de charge de batterie dudit véhicule de manière à obtenir un temps moyen d’attente corrigé (ITm’-Vj) dudit véhicule. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la pondération de l’étape a3) est réalisée en divisant le temps moyen d’attente calculé à l’étape a1) 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 a2), avec 0≤k≤1. Procédé 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. Procédé selon la revendication 4, dans lequel 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. Procédé selon la revendication 5, dans lequel : 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). Procédé selon la revendication 6, dans lequel : 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. Procédé selon la revendication 5, dans lequel : 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. Procédé selon la revendication 8, dans lequel : 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). Procédé selon la revendication 9, dans lequel 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. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape consistant à transmettre une requête de désactivation à une borne de recharge lorsque le taux de charge de batterie du véhicule à laquelle ladite borne est connectée atteint une valeur seuil prédéterminée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, si un véhicule électrique a un taux de charge égal ou supérieur à une valeur seuil prédéterminée au moment où ledit véhicule se connecte à une borne de recharge, alors il n’y a pas de transmission de requête d’activation à ladite borne à laquelle ledit véhicule est connecté. Système adapté pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant un calculateur (35) adapté pour exécuter les étapes dudit procédé. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution des étapes du procédé selon la revendication 1, lorsqu'il est exécuté par un calculateur (35).