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PREUVE · RECHARGE VE
Cinquante sites candidats. Quinze qui méritent une visite.
Choisir des sites de recharge pour véhicules électriques relève du pari coûteux. Un modèle de sélection de sites construit avec un raisonnement IA appliqué hors ligne à la recherche et aux données publiques a été validé sur les données d’occupation en direct de l’API open data QualiCharge.
Le problème
Les opérateurs de réseaux de recharge VE présélectionnent des dizaines de lieux candidats, puis les évaluent sur le terrain. Chaque visite coûte du temps et de l’argent, et la présélection elle-même repose sur le jugement et des règles empiriques. Le résultat : un pari coûteux, à grande échelle.
L’opérateur voulait une meilleure façon de décider quels sites méritaient une visite — une méthode fiable, et vérifiable, avant d’engager du capital.
L’intervention
Nous avons construit un modèle de sélection de sites dans lequel un raisonnement IA est appliqué hors ligne à la recherche et aux données publiques, pour produire une note pour chaque lieu candidat. Puis nous avons fait ce que la plupart des analyses IA sautent : nous avons confronté les notes à la réalité.
Caractéristiques du lieu, environnement, trafic et signaux de demande rassemblés à partir de la recherche et de sources ouvertes pour chaque site candidat.
Le modèle raisonne sur les éléments de chaque site et produit une note — hors ligne, de façon reproductible, sans que l’IA ne se trouve sur aucun chemin de décision en direct.
Les notes ont été comparées à l’occupation en direct de bornes existantes, issue de l’API open data QualiCharge. Les sites notés dans le quartile supérieur étaient mesurablement plus fréquentés que ceux du quartile inférieur.
La recherche sur 50 sites s’est resserrée sur les 15 lieux qui méritaient une visite — pour que l’effort et le capital aillent là où les preuves pointent.
Le résultat
- Les sites notés dans le quartile supérieur sont mesurablement plus fréquentés que ceux du quartile inférieur
- Une recherche sur 50 sites ramenée aux 15 qui méritent une visite
- Un modèle validé sur des données indépendantes et en direct, pas sur ses propres hypothèses
- Un processus reproductible pour la recherche suivante, pas une étude ponctuelle
Un modèle qu’on ne peut pas vérifier est une opinion. Celui-ci a été confronté à ce qui se passe réellement sur de vraies bornes.
La validation complète est publiée sous forme de rapport que vous pouvez lire vous-même : Rapport de validation Saint-Denis (en anglais)
Quelle décision se prend encore par présélection et visite de terrain ?
Si les données existent pour classer les options et que le résultat peut être vérifié, c’est un candidat pour la même approche. Parlez-nous-en.