Un modèle d’optimisation en deux étapes pour le problème durable de localisation‑routage avec contraintes de capacité et de fenêtres temporelles dans des consignes intelligentes

Pourquoi une livraison de colis plus intelligente compte pour la vie urbaine

Le commerce en ligne permet de recevoir presque tout à domicile, mais les camionnettes, motos et embouteillages qui en découlent ont des coûts cachés : rues encombrées, air pollué et coûts accrus. Cette étude examine comment les « consignes intelligentes » — ces casiers en libre‑service où l’on récupère ses colis à son rythme — peuvent être implantées et desservies de façon à réduire la pollution et le trafic tout en offrant un service rapide et fiable aux acheteurs. En utilisant des données réelles de Téhéran, les auteurs montrent comment les mathématiques, la cartographie et des algorithmes astucieux peuvent rendre la livraison du dernier kilomètre plus propre, moins coûteuse et plus équitable.

Du chaos à domicile aux points de retrait partagés

L’article part d’une observation simple : le dernier tronçon de la livraison, du dépôt local au client, est la partie la plus coûteuse et la plus polluante du commerce électronique. Dans une grande ville congestionnée comme Téhéran, des millions de déplacements quotidiens en voiture, fourgonnette et moto ralentissent la circulation et dégradent la qualité de l’air. Les consignes intelligentes proposent un modèle différent. Plutôt que de multiples véhicules s’arrêtant à de nombreuses portes, un nombre limité de véhicules dessert un réseau de casiers, et les clients parcourent une courte distance pour récupérer leurs colis. Des travaux antérieurs ont étudié séparément l’emplacement des casiers, leur conception ou la satisfaction client. Ce travail rassemble ces fils en posant ensemble la question de l’emplacement des casiers, de la planification des itinéraires et de l’équilibre entre coût, qualité de service et impact environnemental.

Deux décisions liées : où placer les casiers et comment circulent les véhicules

Pour aborder ce problème, les auteurs construisent un modèle d’optimisation en deux étapes. À la première étape, le modèle décide quels sites de casiers ouvrir et combien de colis chacun doit pouvoir gérer, en tenant compte de la capacité des casiers, du coût d’installation et de la distance que les clients sont prêts à parcourir. À la seconde étape, il conçoit les itinéraires de livraison depuis un dépôt central vers les casiers choisis, en respectant les limites de capacité des véhicules, les temps de conduite et les fenêtres temporelles pendant lesquelles les casiers peuvent être desservis. Plusieurs objectifs sont combinés : réduire le coût de construction et d’exploitation des casiers, éviter les colis refusés qui devraient être livrés porte‑à‑porte, diminuer les distances parcourues et la consommation de carburant, et maintenir des temps de service serrés. Le modèle convertit ces objectifs concurrents en un score unique à l’aide de poids ajustables, afin que les gestionnaires puissent privilégier l’économie, la rapidité ou les émissions selon leurs priorités.

Tester le modèle dans un quartier réel et très fréquenté

Le cadre est testé à l’aide d’une étude de cas détaillée à Téhéran, centrée sur un district connu pour son trafic intense et sa forte demande. Des données sur les consignes existantes, les clients, les distances, les types de véhicules, la consommation de carburant et les contraintes temporelles sont intégrées au modèle. Les résultats montrent que des emplacements de casiers soigneusement choisis dans des zones à forte demande — près de zones résidentielles et commerciales animées — permettent de consolider de nombreux colis sur moins d’itinéraires. Par rapport à des schémas de livraison moins structurés, le réseau optimisé réduit la distance totale parcourue, les coûts d’exploitation et les émissions de carbone, tout en maintenant des consignes suffisamment proches pour un retrait pratique par les clients. Des analyses de scénarios, où les chercheurs modifient les temps de déplacement autorisés, les distances et l’importance relative de chaque objectif, révèlent la sensibilité du réseau aux choix de politique tels que des limites temporelles plus strictes ou une priorité plus forte accordée à la performance environnementale.

Comment des algorithmes plus intelligents montent en échelle pour les grandes villes

Comme les grandes villes peuvent compter de nombreux casiers, véhicules et clients, trouver la solution optimale par force brute est extrêmement difficile. Les auteurs comparent donc des solveurs mathématiques exacts avec trois méthodes de recherche inspirées par des processus naturels, appelées méta‑heuristiques : un algorithme Keshtel, un algorithme génétique et le recuit simulé. Pour de petits problèmes tests, toutes les méthodes sont comparées aux solutions exactes et se révèlent précises. Pour des problèmes de taille moyenne et grande, où les solveurs exacts peinent, l’algorithme Keshtel fournit systématiquement de meilleures solutions en moins de temps, en particulier lorsque des dizaines de casiers et de véhicules sont impliqués. Cela suggère que les réseaux de consignes à l’échelle urbaine peuvent être optimisés assez rapidement pour être utiles dans la planification quotidienne ou hebdomadaire.

Bénéfices larges pour les villes, les entreprises et les habitants

Au‑delà d’une logistique plus propre, l’étude met en évidence des gains sociaux et économiques. En réduisant le coût et la complexité de la livraison du dernier kilomètre, les réseaux de casiers partagés peuvent aider les petits coursiers et les commerces locaux à concurrencer les géants du commerce en ligne, réduire le pouvoir de monopole et offrir davantage d’options aux consommateurs. Placer stratégiquement des casiers dans les quartiers mal desservis, près des pôles de transport et dans des zones mixtes de revenus peut répartir ces bénéfices de façon plus équitable, plutôt que de concentrer un bon service dans les quartiers riches. Les auteurs soutiennent que combiner des consignes intelligentes avec des véhicules électriques et des énergies renouvelables pourrait amplifier les gains environnementaux.

Ce que cela signifie pour les acheteurs au quotidien

Pour un non‑spécialiste, le message est simple : choisir de récupérer ses colis dans une consigne intelligente proche, plutôt qu’exiger une livraison à domicile, peut contribuer à une ville plus propre et plus efficace. Cette recherche montre que, avec une planification soignée et les bons algorithmes, les réseaux de consignes peuvent réduire sensiblement le trafic lié aux livraisons, la consommation de carburant et les émissions sans sacrifier la commodité. À mesure que davantage de villes voient croître le commerce en ligne et la congestion, des modèles comme celui‑ci offrent une feuille de route pour repenser le dernier kilomètre afin qu’il profite aux acheteurs, aux petites entreprises et à l’environnement urbain.

Citation: Ghadirpour, S.M., Chaharsooghi, S.K. & Hajiaghaei-Keshteli, M. A two stage optimization model for sustainable location routing problem with capacity and time window constraints in smart parcel lockers. Sci Rep 16, 11514 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41653-6

Mots-clés: consignes intelligentes, livraison du dernier kilomètre, logistique urbaine, transport durable, optimisation localisation‑routage