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, le procédé comprend les étapes suivantes : - a1) affecter un statut « nettoyé » aux véhicules nettoyés de la flotte et un statut « non-nettoyé » aux véhicules non-nettoyés de ladite flotte ; - c1) sélectionner un ou plusieurs véhicules ayant un statut « non-nettoyé », qui sont disponibles à la réservation et qui sont géolocalisés dans la sous-zone géographique où le temps moyen d’attente calculé est le plus faible ; - d1) générer et transmettre une requête pour exécuter une action de nettoyage, laquelle requête est transmise en priorité pour les véhicules sélectionnés à l’étape à l’étape c1). Selon un mode de réalisation, l’action de nettoyage exécutée à l’étape d1) consiste à déclencher un moyen de nettoyage équipant ledit véhicule. Selon un mode de réalisation, le déclenchement du moyen de nettoyage entraîne une aérosolisation d’un désinfectant virucide et/ou bactéricide à l’intérieur de l’habitacle du véhicule. Selon un mode de réalisation, le déclenchement du moyen de nettoyage entraîne un éclairement temporaire de l’habitacle du véhicule, par des lampes à ultraviolets. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend les étapes c2) et d2) suivantes, en complément ou en alternative respectivement des étapes c1) et d1) : - c2) sélectionner un ou plusieurs véhicules ayant un statut « nettoyé », qui sont disponibles à la réservation et qui sont géolocalisés dans la sous-zone géographique où le temps moyen d’attente calculé est supérieur au temps moyen d’attente calculé le plus faible ; - d2) déplacer le ou les véhicules sélectionnés à l’étape c2) vers la sous-zone géographique où le temps moyen d’attente calculé est le plus faible. Selon un mode de réalisation, le processus informatique logique est basé sur un algorithme d'apprentissage statistique entraîné pour calculer de manière prédictive, à une date donnée et à un instant donné, le temps moyen d’attente dans chaque sous-zone géographique. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage statistique 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 du calcul, 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 le temps moyen d’attente dans la sous-zone géographique concernée. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage statistique 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 du calcul, 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 le temps moyen d’attente du véhicule concerné. Selon un mode de réalisation, le temps moyen d’attente dans une sous-zone géographique est calculé en moyennant les temps moyens d’attente des véhicules disponibles à la réservation se trouvant dans ladite sous-zone. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend les étapes suivantes : - préparamétrer une durée de mise en veille et/ou une fréquence de réactivation et/ou une durée de réveil d’un équipement embarqué dans chaque véhicule de la flotte ; - modifier ladite durée de mise en veille et/ou ladite fréquence de réactivation et/ou ladite durée de réveil d’un équipement embarqué dans un véhicule de la flotte qui est disponible à la réservation, en fonction du temps moyen d’attente calculé dans la sous-zone géographique où est localisé ledit véhicule. Selon un mode de réalisation, si à la fin du temps moyen d’attente calculé, aucune action n’a été exécutée sur ledit véhicule ou si ledit véhicule n’a pas été réservé, alors modifier à nouveau les paramètres de mise en veille de l’équipement dudit véhicule.