Logistiques Urbaines et Vehicules Autonomes
Bibliographic record
Abstract
Le Groupe Renault est le premier constructeur automobile français. Une part importante de ses revenus provient de la vente de véhicules utilitaires légers (VUL). Ces VUL, avec leur grande capacité de charge pour leur petite taille et leur rayon de braquage, sont facilement utilisés pour transporter des marchandises dans les villes. En effet, une part importante du transport de marchandises à l'intérieur des villes est réalisée à l'aide de VUL. C'est le cas depuis quelques décennies. Parallèlement, au cours des dernières décennies, il y a eu deux changements pertinents pour les thèmes de cette thèse. Premièrement, la taille des villes, et donc la demande de marchandises à l'intérieur de celles-ci, a augmenté et continue d'augmenter. Deuxièmement, un nouveau type de technologie automobile - la conduite autonome - a connu un développement rapide et est - selon diverses estimations de l'industrie - sur le point d'être adopté. À l'heure où nous écrivons ces lignes, dans certaines parties du monde, certains de ces véhicules sont en train de livrer activement des marchandises. Ces véhicules peuvent être utilisés pour le transport de marchandises à l'intérieur des villes, pour lequel il existe une demande croissante. Le Groupe Renault est confronté à la question de savoir si l'avènement des véhicules autonomes aura un impact sur les ventes de VUL utilisés pour le transport de marchandises en ville. Cette thèse trouve sa naissance dans cette question stratégique à laquelle le Groupe Renault est confronté. Le transport de marchandises à l'intérieur des villes est diversifié. Il existe des mouvements de différentes natures avec des caractéristiques différentes. Pour répondre à cette question, il faut d'abord choisir un sous-ensemble pertinent du transport de marchandises en ville. Pour cette thèse, les livraisons du dernier kilomètre sont choisies comme domaine d'intérêt. Ensuite, pour répondre à la question, selon l'auteur, une connaissance intime de la façon dont les VUL sont actuellement utilisés est nécessaire. Il est également important de développer une compréhension large mais suffisamment détaillée du processus d'exploitation dans lequel ces véhicules fonctionnent. Une fois cela accompli, la question du remplacement de ces véhicules par une technologie plus récente peut être soulevée. Pour acquérir ces connaissances, des visites sur le terrain ont été effectuées : du temps a été passé dans diverses entreprises engagées dans l'activité de logistique du dernier kilomètre. Le processus opérationnel a été étudié avec attention. Des entretiens ont également été menés ; des professionnels et des universitaires travaillant dans le domaine des véhicules autonomes et de la logistique du dernier kilomètre ont été interrogés. Cela permet d'aborder la question de la substitution. Mais cela n'est pas suffisant car il faut également disposer d'une métrique pertinente pour évaluer la substitution. Comment évaluer si l'utilisation de véhicules autonomes pour livrer des marchandises est meilleure que l'utilisation de véhicules conventionnels (LCV) ? Qu'est-ce qui est mieux ? Comment est-ce mieux ? Pour qui est-ce mieux ? Si c'est mieux, dans quelle mesure est-ce mieux et pourquoi ? Cette thèse propose un cadre analytique pour répondre à ces questions. La question de la substitution est examinée sous l'angle du coût d'un point de vue privé ; pour une entreprise de logistique, quel véhicule - sous un ensemble spécifique de paramètres d'exploitation - offre le moindre coût par livraison ? Pour examiner cette question, un modèle microéconomique des coûts est développé. En utilisant ce modèle, divers véhicules sont comparés sur un ensemble de paramètres d'exploitation
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".