Le problème de tournées de véhicules est l’un des plus étudiés de la recherche opérationnelle. Pourtant, sur le terrain, beaucoup de plans de transport sont encore construits à la main ou à partir de tournées figées depuis des années.
Ce que calcule un optimiseur
Un moteur d’optimisation cherche la meilleure affectation des livraisons aux véhicules et le meilleur ordre de passage, en respectant les contraintes : capacité, créneaux horaires, temps de conduite, restrictions d’accès, compétences du chauffeur. Les approches récentes combinent heuristiques classiques et apprentissage automatique pour estimer plus finement les temps de trajet et de service.
Où se trouvent les gains
- Moins de kilomètres parcourus, donc moins de carburant ou d’énergie consommée.
- Un meilleur taux de remplissage et moins de retours à vide.
- Un respect accru des créneaux promis aux clients.
- Des plannings plus stables pour les conducteurs.
Les erreurs à éviter
La première est de modéliser un monde idéal. Si l’outil ignore le temps réel de déchargement sur un site encombré, ses tournées seront impossibles à tenir et les exploitants reprendront la main. La seconde est d’oublier le retour d’information : les écarts entre plan et réalisation doivent alimenter le modèle.
Un levier direct de décarbonation
Chaque kilomètre évité est une émission évitée. L’optimisation des tournées est souvent le projet de transition énergétique le plus rentable, car elle ne demande aucun investissement matériel. C’est aussi un préalable à l’électrification : on dimensionne une flotte électrique à partir de tournées optimisées, pas de tournées historiques.