Un trajet plus court peut être un mauvais itinéraire

Deux itinéraires relient les mêmes adresses. L’un parcourt moins de kilomètres, mais arrive après la fermeture du premier client. L’autre prend un peu plus de temps sur la route et permet de terminer les livraisons. Si vous comparez seulement la distance, vous pouvez choisir celui qui ne convient pas.

Je commencerais par les conditions d’une journée de livraison : commandes, véhicules disponibles, horaires, temps de déchargement et point de départ et de retour. Puis je choisirais ce qu’il faut améliorer. Réduire la conduite, respecter les créneaux et équilibrer les journées sont des objectifs différents ; ils entrent parfois en conflit.

Un cas dont les limites sont écrites

Cet exemple est hypothétique et ses quantités sont des hypothèses, pas un itinéraire calculé ni une économie mesurée. Une camionnette quitte l’entrepôt et y revient pendant une journée de 8:00 à 14:00. Elle transporte quatre commandes dont la charge totale tient dans le véhicule. Un arrêt n’accepte les livraisons que de 9:00 à 10:00 ; les trois autres, de 9:00 à 13:00. Chaque déchargement est estimé à 15 minutes.

Pour comparer deux ordres de passage, il me faudrait les temps de trajet routier entre tous les points. Je vérifierais aussi les accès, le stationnement et si le créneau exige d’arriver ou de terminer le déchargement avant sa clôture. Je ne remplacerais pas ces temps par des distances à vol d’oiseau.

La comparaison devrait présenter, pour chaque proposition, le départ, l’arrivée et la fin de service à chaque arrêt, les attentes et le retour. Un ordre de passage qui impose d’arriver à 10:05 chez le client fermant à 10:00 est écarté, même si son kilométrage est inférieur. Si aucun ordre ne tient dans la journée, il faut modifier une condition ou reconnaître qu’elle ne peut être respectée.

Ce qu’apporte un moteur d’itinéraires

L’exemple de Google avec OR-Tools et des fenêtres horaires utilise une matrice de temps de trajet et des créneaux de visite. Le moteur cherche un ordre respectant le modèle fourni. Il ne sait pas seul qu’une adresse est erronée, que le déchargement dure deux fois plus longtemps ou qu’une rue interdit cette camionnette.

OR-Tools accepte des contraintes de capacité et d’horaires, mais peut produire de bonnes solutions sans prouver qu’elles sont optimales. Le temps de recherche et les règles configurées influent sur le résultat. Les données de circulation, lorsqu’elles sont utilisées, viennent d’un service distinct et restent des estimations.

Je testerais d’abord avec les commandes d’une journée terminée et des contraintes vérifiées. Je comparerais kilomètres routiers, conduite, attente, durée totale et livraisons dans leur créneau. Le trajet observé et la proposition doivent desservir les mêmes arrêts avec les mêmes charges. Une différence par rapport à un scénario supprimant les livraisons difficiles ne représente pas une économie comparable.

Modifier un plan a un coût

Après une annulation, je recalculerais depuis la position et la charge actuelles, en conservant les livraisons déjà effectuées et les engagements non modifiables. Si le conducteur se dirige déjà vers un arrêt, le responsable doit évaluer le changement avant de le lui communiquer.

Je rendrais également visible la commande laissée de côté et sa raison. Masquer une livraison impossible derrière une carte nette ne fait que déplacer le problème. L’essai utile se termine quand l’équipe peut expliquer et exécuter la proposition, pas quand l’algorithme dessine une ligne plus courte.