Doctorat en “Exploitation et acheminement de véhicules électriques sous incertitude de consommation d’énergie” – Programme MSCA Cofund SEED

La décarbonisation des transports constitue un enjeu majeur pour nos sociétés modernes. L’un des secteurs les plus directement impactés par ce processus est la logistique urbaine. Les municipalités envisagent des réglementations de plus en plus contraignantes telles que des zones à faibles émissions dans les centres-villes. Les transporteurs ont besoin de solutions pour livrer les entreprises et les particuliers en centre-ville qui répondent à ces nouvelles réglementations tout en restant économiquement viables. Les véhicules électriques, ou les véhicules à assistance électrique tels que les vélos cargo, offrent des solutions de plus en plus utilisées pour un transport à faible émission de carbone. Un défi majeur concernant l’utilisation de ces véhicules est l’estimation de leur consommation d’énergie, qui peut être plus dépendante que les véhicules conventionnels de facteurs externes (par exemple, la température, les embouteillages, la charge du véhicule ou le style de conduite du conducteur). Concernant les limites d’autonomie, d’infrastructure de recharge et de durée de recharge, la possibilité qu’un conducteur tombe en panne d’énergie sans accès à une borne de recharge ou à une batterie de secours constitue un frein majeur à l’utilisation de véhicules électriques. En conséquence, les exigences clés pour l’utilisation de cette technologie dans la livraison du dernier kilomètre sont, d’une part, la capacité de mieux prédire la consommation et, d’autre part, la capacité de planifier des itinéraires à la fois robustes aux incertitudes de consommation et économiquement durables pour l’entreprise.

La thèse se concentrera sur les problèmes d’acheminement des véhicules dans les systèmes de livraison du dernier kilomètre dans des conditions d’incertitude en matière de consommation d’énergie. Les modèles de consommation associés seront examinés et approfondis. Ensuite, plusieurs types de problèmes seront abordés. Dans chaque problématique, nous nous concentrerons sur la prise de décisions robustes, prenant en compte les incertitudes sur la consommation énergétique :

• Dans le cas le plus fréquent, où les véhicules sont rechargés au dépôt,
• Dans le cas où des bornes de recharge intermédiaires sont disponibles,
• Dans le cas de la livraison avec des vélos-cargos, des défis particuliers apparaissent en termes d’effort du conducteur et de conditions de travail,
• Dans un contexte logistique urbain, où de multiples contraintes de synchronisation et dépendances temporelles résultent de l’utilisation de trajets multiples et de l’utilisation de micro-hubs dans des systèmes à deux niveaux.

Pour résoudre cette variété de problèmes, le doctorant développera des modèles de recherche opérationnelle et des algorithmes d’optimisation pour trouver des solutions économiques et robustes. En fonction du contexte particulier, l’étudiant développera des modèles de programmation stochastique, des modèles d’optimisation robustes et des modèles de programmation dynamique stochastique pour résoudre les problèmes résultants. Les modèles et algorithmes qui en résulteront seront publiés dans des revues internationales pour faciliter leur transfert vers l’industrie (c’est-à-dire être intégrés dans les logiciels d’itinéraires de véhicules). En outre, ils seront utilisés pour analyser les systèmes logistiques urbains et fournir des recommandations de conception. En collaboration avec des entreprises en Italie, au Canada et en France, des études de cas pertinentes seront définies pour la validation des algorithmes. Nous espérons que la solution proposée facilitera et promouvra l’utilisation de modes de transport à faibles émissions pour le dernier kilomètre des villes.

Le doctorant se verra offrir un accès aux installations des établissements pour réaliser sa thèse, que ce soit lors de son séjour à IMT Atlantique ou lors des séjours doctoraux de 6 mois au Politecnico Milano et HEC Montréal. Au cours de son mandat de trois ans, l’étudiant aura également accès à l’infrastructure informatique de recherche avancée fournie par l’Alliance de recherche numérique du Canada (anciennement connue sous le nom de Calcul Canada).