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).