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Cas d'Usage

Replanifier les tournées à partir de ce que signalent les chauffeurs

Les messages des chauffeurs sur les accidents, fermetures et retards deviennent des contraintes de tournée exploitables — pas des appels qu'un répartiteur doit décoder

A line of white semi-trucks driving along a highway at sunset
USE CASE / FLEET ROUTING
Indicateurs produit publiés
Objectif vs pipeline à règles (Solomon R101)
+3.7%
Formulations réelles manquées par un analyseur à règles
82%
Temps d'inférence sémantique, toute taille de réseau
~2 ms

Ces chiffres correspondent aux indicateurs publiés de Predictim GenOR-Twin — ce scénario est une synthèse, et non une mission spécifique.

Le défi

Les messages des chauffeurs sur les accidents, fermetures et retards deviennent des contraintes de tournée exploitables — pas des appels qu'un répartiteur doit décoder

Segment : Flottes de livraison et de fret

Un analyseur à base de règles gère les formulations prévues à l'avance et manque les autres ; dans l'évaluation publiée, un extracteur à base de règles échouait sur 82 % des formulations variées présentes dans les journaux réels. Résultat : un répartiteur lit les messages, devine quelles tournées sont touchées et ajuste à la main, pendant que les créneaux des arrêts suivants glissent sans bruit.

L'approche

Comment le déploiement a été structuré

Diagram: a driver's message becomes a validated routing constraint, then a local re-sequence, a full re-optimization or a dispatcher review

Du message à la mise à jour du réseau

Le message du chauffeur est traduit en une contrainte sur le modèle de réseau — ce tronçon, ce retard supplémentaire — plutôt qu'en une note libre que quelqu'un devra interpréter plus tard.

Vérifiée par rapport au réseau

Avant de compter, la contrainte est validée : le tronçon existe dans le réseau, le retard commence maintenant et non dans le passé, et la durée reste dans des limites réalistes.

Réordonner, replanifier ou demander

Si seuls les arrêts touchés doivent être réordonnés, c'est une réparation locale. Si le retard casse des créneaux sur plusieurs tournées, le modèle de tournées ré-optimise. Si le message est trop vague, le répartiteur confirme une seule interprétation.

Ce qui a changé

Les tournées de véhicules font partie des six types de problèmes sur lesquels GenOR-Twin a été validé. Sur le jeu Solomon R101, il a obtenu un objectif meilleur de 3,7 % qu'un pipeline d'extraction à base de règles, et l'étape du modèle de langage prenait environ 2 millisecondes quelle que soit la taille du problème — la vitesse d'une replanification dépend donc du solveur de tournées, pas de la lecture du message.

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