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, 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 disponible à la réservation ; - a3) pour chaque véhicule électrique 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 dudit véhicule. Selon un mode de réalisation, 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. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte les étapes suivantes : - préalablement à l’étape a), mettre en œuvre un premier processus informatique logique dans un calculateur, lequel premier processus est adapté pour définir la zone géographique où sont localisés les véhicules de la flotte et pour opérer un maillage de ladite zone de façon à la diviser en sous-zones géographiques ; -exécuter l’étape a) en mettant en œuvre un second processus informatique logique adapté pour calculer, dans chaque sous-zone géographique et pour chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation dans la sous-zone concernée, un temps moyen d’attente pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé. Selon un mode de réalisation, le calcul de l’étape a) est basé sur un algorithme d'apprentissage entraîné pour calculer de manière prédictive, à une date donnée et à un instant donné, et dans chaque sous-zone géographique, un temps moyen d’attente qui est affecté à chaque véhicule disponible à la réservation dans la sous-zone concernée. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage proviennent d’un historique de requêtes de réservation effectives de véhicules de la flotte, et de tout ou partie des données suivantes : la localisation des sous-zones géographiques depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance des sous-zones géographiques par rapport à un point prédéfini de la zone géographique ; pour chaque véhicule de la flotte auxquels sont affectés un statut « disponible à la réservation » ou un statut « indisponible à la réservation », les heures effectives auxquelles leur statut passe de « disponible à la réservation » à « indisponible à la réservation » et inversement ; des données climatologiques ; des données relatives à une date et heure d’évènements intervenus dans la zone géographique et/ou dans l’une de ses sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans chaque sous-zone géographique. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules de la flotte dans chaque sous-zone géographique. Selon le mode de réalisation du paragraphe précédent, au moment de l’exécution de l’étape a), les données d’entrée de l’algorithme d'apprentissage entraîné sont tout ou partie des données suivantes : l’identification d’une sous-zone géographique concernée ; la localisation des sous-zones géographiques depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance de la sous-zone géographique concernée par rapport à un point prédéfini de la zone géographique ; des données climatologiques dans la zone géographique et/ou dans la sous-zone géographique concernée ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date donnée, dans la zone géographique et/ou dans la sous-zone géographique concernée et/ou dans les autres sous-zones géographiques ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans la sous-zone géographique concernée. La donnée de sortie de l’algorithme d'apprentissage entraîné est un temps moyen d’attente qui est affecté à chaque véhicule disponible à la réservation dans la sous-zone concernée. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée d’apprentissage de l’algorithme d'apprentissage proviennent d’un historique de requêtes de réservation effectives de véhicules de la flotte, et de tout ou partie des données suivantes : le type et le modèle chaque véhicule de la flotte ; la localisation des véhicules de la flotte au moment de leur réservation ; la distance des véhicules de la flotte au moment de leur réservation par rapport à un point prédéfini de la zone géographique ; pour chaque véhicule de la flotte auxquels sont affectés un statut « disponible à la réservation » ou un statut « indisponible à la réservation », les heures effectives auxquelles leur statut est passé de « disponible à la réservation » à « indisponible à la réservation » et inversement ; des données climatologiques ; des données relatives à la date et l’heure d’évènements intervenus dans la zone géographique et/ou dans l’une de ses sous-zones géographiques ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168 dans chaque sous-zone géographique. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules de la flotte. Selon le mode de réalisation du paragraphe précédent, au moment de l’exécution de l’étape a), les données d’entrée de l’algorithme d'apprentissage entraîné sont tout ou partie des données suivantes : l’identification d’un véhicule concerné de la flotte ; la localisation du véhicule concerné au moment du calcul ; pour le véhicule concerné, les heures effectives auxquelles son statut est passé de « disponible » à « indisponible » et inversement au court des dernières X heures, avec X compris entre 1 et 168 ; la distance séparant le véhicule concerné d’un point prédéfini de la zone géographique au moment du calcul ; des données climatologiques dans la zone géographique et/ou dans une sous-zone géographique concernée ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date donnée, dans la zone géographique et/ou dans les sous-zones géographiques ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules au court des dernières Y heures, avec Y compris entre 1 et 168, dans les différentes sous-zones géographiques. La donnée de sortie de l’algorithme d'apprentissage entraîné est un temps moyen d’attente propre au véhicule concerné. Selon un mode de réalisation, le temps moyen d’attente affecté à chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation dans une sous-zone concernée (SGi) est calculé en moyennant les temps moyens d’attente propres aux véhicules disponibles à la réservation se trouvant dans ladite sous-zone. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend 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. Selon un mode de réalisation, 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.