Développement de modèles d’apprentissage pour la prédiction des routes de livraison conviviales pour les livreurs via l’intégration de leurs connaissances : étude de cas à Montréal

Ce projet vise à améliorer la qualité des itinéraires de livraison proposés aux livreurs dans les villes, en tenant compte de leurs préférences, habitudes et connaissances du terrain. Grâce à l’intelligence artificielle et à l’analyse de données réelles collectées à Montréal, la stagiaire développera des modèles capables de prédire des tournées de livraison plus adaptées à la réalité, faciles à suivre et moins sujettes aux modifications humaines. Ce travail permettra d’optimiser les opérations logistiques, de réduire les coûts et les émissions polluantes, tout en rendant le travail des livreurs plus fluide et agréable. Le projet contribuera ainsi à une logistique urbaine plus intelligente, durable et centrée sur l’humain.

Faculty Supervisor:

Mustapha Ouhimmou

Student:

Partner:

Mohammed VI Polytechnique University

Discipline:

Engineering

Sector:

Education

University:

École de technologie supérieure

Program: