IA & Technologie R&D

Un Algorithme Apprenant.
Plus Intelligent à Chaque Opération.

Au cœur de vitaRoute se trouvent des années de R&D. Contrairement aux solutions prêtes à l'emploi, notre algorithme apprend, s'améliore à chaque cycle et reconnaît les patterns propres à votre opération.

Processus d'Apprentissage RL en Temps RéelSimulation

Epoch

1

Score d'Optimisation

42 / 100

Apprentissage…
977349240Début25%50%75%CiblePourcentage d'ItérationTraditionnel
DistanceDuréeCapacitéTraficHorairesPrioritéCarburant+13

Moteur Reinforcement Learning

Un algorithme RL qui apprend de chaque opération — simulant des milliers de scénarios en quelques secondes pour trouver la route la plus efficace.

R&D Financée par TÜBİTAK

Développé sous approbation TÜBİTAK avec le code projet RL-SBRP, l'algorithme a été perfectionné au sein d'Istanbul Technopark.

20+ Paramètres Simultanés

Une architecture propriétaire qui optimise distance, durée, capacité, trafic, priorité, type de véhicule et plus en un seul passage.

Enregistré & Protégé par PI

La structure de l'algorithme est protégée par un enregistrement de propriété intellectuelle. Pas open source — vos concurrents ne peuvent pas le copier.

9 847+
Itérations d'Entraînement
38%
Gain d'Efficacité Moyen
20+
Paramètres d'Optimisation
3
Cycles R&D TÜBİTAK
T

Financé par TÜBİTAK

Code Projet: RL-SBRP

İT

Istanbul Technopark

Zone de Développement Technologique

IP

Algorithme Enregistré

Propriété Intellectuelle Protégée

RL

Reinforcement Learning

Moteur auto-apprenant

Feuille de Route

L' Évolution

Chaque phase ajoute une nouvelle capacité au moteur RL. Nous partageons de manière transparente où nous en sommes et où nous allons.

Phase 1 — Algorithme Central

Q1 2026

Terminé

Architecture RL fondamentale et premier cycle d'optimisation établis.

Optimisation distance & duréeContrainte capacité véhiculeOrdonnancement route multi-arrêtsCorrespondance facility–nœudÉquilibre de poids de base (fonction de coût)

Phase 2 — Moteur de Contraintes

Q2 2026

Terminé

Couche de contraintes opérationnelles ajoutée ; support multi-dépôt et district.

Support multi-dépôt & multi-facilityGestion des nœuds prioritairesRègles de frontière de districtContraintes de fenêtre temporelleClassification du type de véhicule

Phase 3 — Adaptation Sectorielle

Q3 2026 — En Cours

En Cours

Ensembles de règles spécialisés pour les secteurs scolaire, personnel, VIP et logistique.

Intégration planning des équipesRègles de sécurité transport scolairePriorité VIP & correspondance véhicule luxeOptimisation poids / volume logistiqueAnalyse des coûts par district

Phase 4 — Intelligence Temps Réel

Q1–Q2 2027

Planifié

Streaming de données en direct et moteur de ré-optimisation dynamique.

Intégration données trafic en directRecalcul dynamique des routesFacteur contrainte météoSynchronisation ERP / RHOptimisation fenêtre temporelle basée sur rendez-vous

Phase 5 — Moteur Auto-Apprenant

Q3 2027 – Q1 2028

Planifié

Système de pondération adaptative apprenant de chaque opération.

Apprentissage profil comportement conducteurDétection densité historique & anomaliesBoucle de rétroaction satisfaction clientOptimisation multi-objectifs (coût + temps + émissions)Poids de paramètres adaptatifs (auto-réglage)

Phase 6 — Intelligence Fédérée & Multi-Modale

2028+

Vision 2028+

Apprentissage inter-secteurs et vision axée sur la durabilité.

Apprentissage fédéré (partage de modèle inter-entreprises)Intégration modale transport en communScore de minimisation des émissions CO₂Préparation API véhicule autonomeSymbiose de données B2B en temps réel

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