Etudiant : CHARKAOUI WISSAL

Filière : Master Big Data et Systèmes intelligents (BDSI)

Encadrant : Pr. YAHYAOUYI ALI

Annèe : 2026

Résumé : L’adoption des véhicules électriques (VE) constitue un levier majeur de la transition énergétique. Toutefois, elle s’accompagne de défis importants, notamment l’anxiété liée à l’autonomie des batteries et la gestion de la consommation énergétique dans des environnements urbains dynamiques. Ce mémoire présente **TEVRA-v2** (*Temporal Edge-aware Vehicle Routing with Attention*), un système intelligent de recommandation d’itinéraires pour véhicules électriques. Appliqué au réseau routier de la ville d’Agadir, ce modèle a pour objectif d’optimiser simultanément le temps de trajet et la consommation d’énergie. La méthodologie adoptée repose sur trois étapes progressives : (i) l’évaluation des algorithmes de routage classiques, **Dijkstra** et **A*** ; (ii) le développement d’un modèle basé sur les graphes à l’aide d’un **GCN bi-objectif** ; et (iii) la conception de l’architecture spatio-temporelle **TEVRA-v2**. En combinant des unités récurrentes **GRU** pour modéliser l’évolution temporelle du trafic et un mécanisme d’attention **GATv2** pour l’agrégation spatiale des informations du réseau, le modèle capture efficacement la complexité des interactions spatio-temporelles. Les résultats expérimentaux démontrent une excellente capacité de généralisation, avec un coefficient de détermination **R² de 0,9942** pour la prédiction de la consommation énergétique. En matière de routage, **TEVRA-v2** permet de réduire la consommation d’énergie de **8,2 %** par rapport à l’itinéraire le plus rapide, tout en générant une **frontière de Pareto** offrant au conducteur un ensemble de solutions optimales, adaptées à ses préférences et à l’état de charge de la batterie.