Le logiciel d'optimisation d'itinéraires expliqué

La navigation virage par virage résout un problème simple : aller du point A au point B. L'optimisation d'itinéraires en résout un beaucoup plus difficile : étant donné de nombreux arrêts et plusieurs véhicules, quel est le meilleur ordre de visite et quel véhicule devrait s'occuper de quels arrêts, pour que le temps de conduite, la distance ou le coût total soient minimisés sur toute la journée, pas seulement sur un trajet. C'est la même catégorie de problème que le classique casse-tête du « voyageur de commerce », simplement avec des contraintes du monde réel superposées.

La raison pour laquelle il vaut la peine de comprendre cela plutôt que de simplement faire confiance à un bouton « optimiser » de type boîte noire, c'est que la qualité du résultat dépend entièrement des contraintes que le moteur pèse réellement. Deux outils d'optimisation peuvent produire des plans d'itinéraire très différents pour la même liste d'arrêts si l'un tient compte des heures de service restantes du conducteur et l'autre non.

Il vaut aussi la peine de noter qu'une solution parfaitement optimale à un problème d'itinéraire vaste et complexe est souvent impossible à calculer exactement en pratique, la plupart des moteurs d'optimisation du monde réel utilisent donc des algorithmes qui trouvent rapidement une très bonne solution plutôt que de chercher de façon exhaustive celle qui est mathématiquement parfaite. En pratique, cette distinction importe rarement à un répartiteur, puisqu'un très bon plan d'itinéraire produit en quelques secondes vaut mieux qu'un plan parfait dont le calcul prend trop de temps pour être utile.

Un véritable moteur d'optimisation pèse les fenêtres horaires de livraison ou de rendez-vous, la capacité des véhicules, les heures de service restantes d'un conducteur, le trafic actuel et prévu, et la distance totale, tout à la fois, pour chaque arrêt et chaque véhicule du plan. Modifier n'importe quelle entrée, une nouvelle commande urgente, un conducteur qui se déclare malade, une fermeture de route, change ce à quoi ressemble l'itinéraire réellement optimal, c'est pourquoi il s'agit d'un problème de calcul véritablement difficile et non de quelque chose qu'un répartiteur peut estimer de façon fiable au-delà d'une poignée d'arrêts.

Les contraintes de capacité des véhicules comptent plus qu'il n'y paraît pour tout ce qui dépasse les simples livraisons point à point. Un itinéraire qui est techniquement le plus court chemin entre dix arrêts est inutile si le véhicule qui lui est assigné manque d'espace de chargement ou de capacité de poids à l'arrêt six, ce qui est exactement le genre de contrainte du monde réel qu'une approche naïve de « distance la plus courte » manque entièrement.

On les confond constamment, mais elles résolvent des problèmes différents à des moments différents de la journée. La navigation survient une fois le plan établi, guidant un conducteur le long d'un itinéraire précis. L'optimisation survient avant cela, décidant quel devrait être le plan en premier lieu : quels arrêts, dans quel ordre, sur quel véhicule. Une flotte peut avoir une excellente navigation et rouler tout de même sur des itinéraires mal optimisés si rien en amont ne décide intelligemment de la séquence.

Une façon utile d'y penser : la navigation répond à « comment y arriver », l'optimisation répond à « où devrais-je même aller, et dans quel ordre ». Une flotte peut acheter la meilleure application de navigation du marché et gaspiller tout de même des heures de conduite par jour si la séquence d'arrêts sous-jacente n'a jamais été réellement optimisée en premier lieu.

L'optimisation d'itinéraires ne vaut que par les données qui l'alimentent. Cela signifie des adresses d'arrêt propres et exactes, de vraies données de capacité et de contraintes des véhicules, et, idéalement, de vraies données historiques de durée de trajet plutôt que des estimations cartographiques génériques. Il vaut aussi la peine d'être honnête : le rendement croît avec la complexité, une flotte avec une poignée d'arrêts sur des itinéraires simples et stables a moins à gagner qu'une flotte jonglant avec des dizaines d'arrêts, des fenêtres horaires serrées et un nombre de véhicules fluctuant chaque jour.

La qualité des données d'adresse est l'obstacle caché le plus courant. Un moteur d'optimisation alimenté par un lot d'adresses formatées de façon incohérente ou périmées produira un plan qui semble efficace sur papier et s'effondre en pratique, c'est pourquoi nettoyer les données d'arrêt est habituellement la première véritable étape, bien avant d'évaluer quel outil d'optimisation acheter.

Encore une fois, soyons francs : un moteur d'optimisation d'itinéraires dédié et intégré fait partie du produit Répartition et itinéraires de High Point GPS, qui est encore en développement. Ce que la plateforme vous donne aujourd'hui, la localisation des véhicules en temps réel, les données historiques de durée de trajet et les heures de service restantes, sont exactement les entrées dont tout outil d'optimisation d'itinéraires a besoin, qu'il s'agisse de notre futur produit ou d'un outil d'optimisation tiers que vous connectez à vos données GPS existantes entretemps.

Si un logiciel d'optimisation d'itinéraires dédié n'est pas encore dans votre budget ou votre échéancier, l'étape la plus rentable est habituellement de nettoyer et de centraliser vos données d'arrêt et de livraison pour qu'elles soient prêtes à alimenter un outil d'optimisation dès que vous en adopterez un. Une flotte avec des données d'adresse et de fenêtre horaire propres et cohérentes peut adopter un outil d'optimisation rapidement une fois la décision prise; une flotte qui doit d'abord corriger ses données sous-jacentes finit par retarder le véritable bénéfice de plusieurs mois.

Entretemps, la seule visibilité GPS en temps réel permet tout de même à un répartiteur de prendre des décisions d'itinéraire manuelles plus judicieuses qu'il ne le pourrait sans elle, en réassignant un arrêt à un véhicule plus proche, ou en signalant un conducteur qui prend du retard avant qu'une plainte de client ne survienne. Ce n'est pas de l'optimisation complète, mais c'est une amélioration appréciable par rapport à un itinéraire à l'aveugle.