Due à l’augmentation de la force des changements climatiques, il devient critique d’éliminer les combustibles fossiles. Les véhicules électriques sont un bon moyen de réduire notre dépendance à ces matières polluantes, mais leur adoption est généralement limitée par le manque d’accessibilité à des stations de recharge. Dans cet article, notre but est d’agrandir l’infrastrucure liée aux stations de recharge pour fournir une meilleure qualité de service aux usagers (et une meilleure accessibilité aux stations). Nous nous attaquons spéficiquement au context urbain. Nous proposons de représenter un modèle d’assignation de demande de recharge à des stations sous la forme d’un problème de flux maximum. Ce modèle nous sert de base pour évaluer la satisfaction des usagers étant donné l’infrastruture disponible. Par la suite, nous incorporons le model de flux maximum à un programme en nombre entier mixte qui a pour but d’évaluer l’installation de nouvelles stations et d’étendre leur disponibilité en ajoutant plus de bornes de recharge. Nous présentons notre méthodologie dans le cas de la ville de Montréal et montrons que notre approche est en mesure résoudre des instances réalistes. Nous concluons en montrant l’importance de la variation dans le temps et l’espace de la demande de recharge lorsque l’on résout des instances de taille réelle. / With the increasing effects of climate change, the urgency to step away from fossil fuels is greater than ever before. Electric vehicles (EVs) are one way to diminish these effects, but their widespread adoption is often limited by the insufficient availability of charging stations. In this work, our goal is to expand the infrastructure of EV charging stations, in order to provide a better quality of service in terms of user satisfaction (and availability of charging stations). Specifically, our focus is directed towards urban areas. We first propose a model for the assignment of EV charging demand to stations, framing it as a maximum flow problem. This model is the basis for the evaluation of the user satisfaction by a given charging infrastructure. Secondly, we incorporate the maximum flow model into a mixedinteger linear program, where decisions on the opening of new stations and on the expansion of their capacity through additional outlets is accounted for. We showcase our methodology for the city of Montreal, demonstrating the scalability of our approach to handle real-world scenarios. We conclude that considering both spacial and temporal variations in charging demand is meaningful when solving realistic instances.