Les applications temps réel, le plus souvent dédiées au contrôle de procédé, sont soumises à des contraintes temporelles strictes, destinées à garantir la sécurité et la cohérence du procédé contrôlé. Les applications temps réel étant des applications multi tâches, elles doivent être ordonnancées, le critère sine qua non de qualité de la stratégie d'ordonnancement étant la garantie du respect des contraintes temporelles. Ces applications sont de plus en plus souvent déployées sur des architectures multiprocesseurs. Le problème de l'ordonnancement doit donc être posé dans ce contexte, où de nombreux problèmes doivent encore être abordés. Notons tout d'abord que dans le cas multiprocesseur, il n'existe pas d'ordonnancement en ligne optimal dans le cas général, le problème de l'ordonnancement est NP-complet, et des anomalies d'ordonnancement apparaissent même lorsque l'on ne considère que des tâches indépendantes (une durée d'exécution plus courte que prévue peut provoquer une faute temporelle). Nous avons envisagé de prendre en compte la possibilité que des pannes matérielles surviennent. Nous avons étudié les mécanismes de reprise après la panne d'un processeur, dans le cas où l'application est ordonnancée par EDF, puis par un algorithme P-équitable. Ces mécanismes nécessitent de disposer d'un certain nombre de résultats généraux. Tout d'abord, nous avons étendu la définition de la P-équité à un contexte plus large que celui de la littérature, à savoir aux tâches à départs différés et à échéances contraintes, puis nous avons établi une condition suffisante d'ordonnançabilité dans ce contexte, dont nous avons étudié les performances à l'aide de simulations. Enfin, nous avons proposé un protocole efficace de gestion des flux apériodiques qui s'appuie sur une distribution P-équitable des temps creux. Cette répartition peut être obtenue soit en ordonnançant les tâches périodiques par une stratégie P-équitable quand le contexte le permet, soit via une analyse hors-ligne à base de réseaux de Petri. Nous avons proposé une technique d'extraction qui permet de forcer la répartition équitable des temps creux.

Deux techniques sont utilisées pour vérifier que des tâches temps réel respectent bien leurs échéances temporelles : les tests d'ordonnançabilité qui renvoient un résultat binaire (ordonnançable ou non) et les calculs de temps de réponse (Response Time Analysis - RTA) qui déterminent la longueur du plus long intervalle de temps entre le réveil et la terminaison d'une tâche. Ces deux approches ont une complexité pseudo-polynomiale et notons qu'aucun algorithme polynomial n'est connu. Dans ce contexte, elles ne sont pas particulièrement appropriées pour la conception intéractive des systèmes temps réel ou pour analyser des systèmes distribués à l'aide d'une analyse holistique. Dans de tels scénarios, un algorithme pseudo-polynomial est lent, puisque les calculs des temps de réponse des tâches sont exécutées à de nombreuses reprises. De plus, pour certains systèmes temps réels, tels que dans les systèmes de contrôle-commande, il est nécessaire de connaître le pire temps de réponse des tâches et non seulement la décision binaire sur l'ordonnançabilité des tâches. Dans ce contexte, il peut être acceptable d'utiliser un algorithme plus rapide qui fournit une analyse approchée au lieu d'utiliser des analyses reposant sur des calculs exacts. Comme cette approximation va introduire du pessimisme dans le processus de décision, il est souhaitable de le quantifier d'une manière à définir un compromis entre le temps de calcul et l'exigence de ressource du processeur. C'est la raison pour laquelle, dans ce travail, nous proposons des algorithmes pour calculer efficacement des bornes supérieures des pires temps de réponse et nous présentons des résultats sur leurs qualités dans le pire cas (analyse de compétitivité avec augmentation de ressource) et en moyenne (simulations).

Dans nos travaux, nous nous sommes intéressés aux politiques d'ordonnancement en-ligne, pour lesquelles l'ordre d'exécution des tâches est déterminé sur la base des tâches actives dans le système et sans connaissance a priori des tâches qui arriveront dans le futur. Cette problématique s'étend aux réseaux informatiques pour ordonnancer les messages sur le réseau informatique interconnectant les diérents calculateurs du système temps réel. La première contribution concerne le placement et ordonnancement simultanés des tâches dans un système temps réel distribué, permettant de minimiser le nombre de processeurs nécessaires pour respecter les spécications temporelles des tâches. La seconde contribution concerne les tâches à criticité multiple. L'objectif de ce modèle est de prendre en compte la notion de criticité des diérentes tâches, comme par exemple dans la norme DO-178B utilisée en aéronautique. Enn, nous nous sommes intéressés aux systèmes multiprocesseurs ordonnancés par des algorithmes d'ordonnancement semi-partitionné. Cette classe d'algorithme utilise une stratégie par partitionnement pour répartir les tâches parmi les processeurs tout en autorisant la migration des tâches qui ne peuvent pas être aectées à un processeur donné sans violation d'échéance.

Le positionnement relatif temporel (PRT) est une méthode de traitement des observations GPS encore peu exploitée. Le PRT fonctionne sous le même principe que le positionnement relatif GPS conventionnel excepté que la différence d’observations s’effectue entre deux époques consécutives recueillies par un même récepteur. Les erreurs qui varient rapidement avec le temps doivent donc être tenues en compte adéquatement, en particulier les erreurs d’orbites et d’horloges des satellites ainsi que l’erreur liée à la perturbation des signaux dans l’ionosphère. La présente étude est une continuation des recherches de la méthode PRT de Michaud [2000] et de Balard [2003] effectuées au Centre de recherche en géomatique (CRG). Son but est d’améliorer la technique PRT et de la rendre accessible en temps réel, ce qui n’avait pas été effectué dans les recherches antérieures. Le défi est donc d’utiliser des corrections suffisamment précises et accessibles en temps réel. La solution expérimentée est l’insertion dans le traitement PRT de certaines des corrections GPS•C, distribuées par le service CDGPS (Canada-Wide Differential GPS Service). La contribution bénéfique de ces corrections sur la précision d’un positionnement PRT est alors démontrée. Dans cette recherche, la précision visée avec la méthode PRT en temps réel est de 30 centimètres (ou mieux) horizontalement pour des intervalles de temps les plus longs possibles. Les résultats obtenus démontrent que pour une période s’étendant jusqu’à 20 minutes cette précision est réalisable en mode PRT en appliquant des corrections GPS•C. / Time Relative Positioning (TRP) is a GPS observation processing method that has not yet been used to its full potential. This processing method operates under the same principle as conventional relative GPS positioning method but rather than combining simultaneous observations taken from two receivers, it uses observations from a single receiver taken at two different epochs. However, the important time varying errors, notably the satellite clock and ephemerides errors, as well as the ionospheric delays, must be taken into account in an appropriate way. This research is a continuation of two previous TRP research works carried out by the Centre for Research in Geomatics (CRG) by Michaud [2000] and Balard [2003]. The purpose of this present research is to improve the TRP method along with the development of the real-time capability, which has not been previously addressed. The challenge is to use accurate corrections available in real-time. The experimental solution is to incorporate (some of the) GPS•C corrections in the TRP processing method. These corrections are broadcasted by the CDGPS service (Canada-Wide Differential GPS Service). The positive impact of these corrections on the accuracy of TRP solutions has been demonstrated. The research objective is to attain, in real-time, a horizontal position accuracy of 30 centimetres or better for the longest possible time intervals. The test results show that for a period of up to 20 minutes, this accuracy is achievable by using GPS•C corrections with the TRP processing method.

Les systèmes temps réel sont des systèmes informatiques composés de tâches auxquelles sont associées des contraintes temporelles, appelées échéances. Dans notre étude, nous distinguons deux familles de tâches : les tâches temps réel dur et les tâches temps réel souple. Les premières possèdent une échéance stricte, qu'elles doivent impérativement respecter. Elles sont de nature périodique, ou sporadique, et l'étude analytique de leur comportement fait l'objet d'un état de l'art conséquent. Les secondes sont de nature apériodique. Aucune hypothèse sur leur modèle d'arrivéée ni sur leur nombre n'est possible. Aucune garantie ne saurait être donnée sur leur comportement dès lors que l'on ne peut écarter les situations de surcharge, où la demande de calcul peut dépasser les capacités du système. La problématique devient alors l'étude des solutions d'ordonnancement mixte de tâches périodiques et apériodiques qui minimisent les temps de réponse des tâches apériodiques tout en garantissant les échéances des tâches périodiques. De nombreuses solutions ont été proposées ces vingt dernières années. On distingue les solutions basées sur la réservation de ressources, les serveurs de tâches, des solutions exploitant les instants d'inactivité du système, comme les algorithmes de vol de temps creux. La spécification Java pour le temps réel (RTSJ) voit le jour dans les années 2000. Si cette norme répond à de nombreux problèmes liés à la gestion de la mémoire ou à l'ordonnancement des tâches périodiques, celui de l'ordonnancement mixte de tâches périodiques et apériodiques n'est pas abordé. Nous proposons dans cette thèse d'apporter les modifications nécessaires aux algorithmes principaux d'ordonnancement mixte, le Polling Server (PS), le Deferrable Server (DS) et le Dynamic Approximate Slack Stealer (DASS) en vue de leur implantation avec RTSJ. Ces algorithmes ne peuvent en effet être implantés directement tels qu'ils sont décrits, car ils sont trop liés à l'ordonnanceur du système. Nous proposons des extensions aux APIs RTSJ existantes pour faciliter l'implantation de ces mécanismes modifiés, et nous fournissons les interfaces utiles à l'ajout d'autres solutions algorithmiques. Nous proposons également des modifications sur les APIs existantes de RTSJ afin de répondre aux problèmes d'intégration et d'implantation d'algorithmes d'analyse de faisabilité. Nous proposons enfin un algorithme d'estimation des temps creux, le Minimal Approximate Slack Stealer (MASS), dont l'implantation au niveau utilisateur, permet son intégration dans RTSJ

Les systèmes temps réel sont des systèmes informatiques composés de tâches auxquelles sont associées des contraintes temporelles, appelées échéances. Dans notre étude, nous distinguons deux familles de tâches : les tâches temps réel dur et les tâches temps réel souple. Les premières possèdent une échéance stricte, qu'elles doivent impérativement respecter. Elles sont de nature périodique, ou sporadique, et l'étude analytique de leur comportement fait l’objet d’un état de l’art conséquent. Les secondes sont de nature apériodique. Aucune hypothèse sur leur modèle d’arrivéée ni sur leur nombre n’est possible. Aucune garantie ne saurait être donnée sur leur comportement dès lors que l’on ne peut écarter les situations de surcharge, où la demande de calcul peut dépasser les capacités du système. La problématique devient alors l'étude des solutions d’ordonnancement mixte de tâches périodiques et apériodiques qui minimisent les temps de réponse des tâches apériodiques tout en garantissant les échéances des tâches périodiques. De nombreuses solutions ont été proposées ces vingt dernières années. On distingue les solutions basées sur la réservation de ressources, les serveurs de tâches, des solutions exploitant les instants d'inactivité du système, comme les algorithmes de vol de temps creux. La spécification Java pour le temps réel (RTSJ) voit le jour dans les années 2000. Si cette norme répond à de nombreux problèmes liés à la gestion de la mémoire ou à l'ordonnancement des tâches périodiques, celui de l'ordonnancement mixte de tâches périodiques et apériodiques n'est pas abordé. Nous proposons dans cette thèse d’apporter les modifications nécessaires aux algorithmes principaux d’ordonnancement mixte, le Polling Server (PS), le Deferrable Server (DS) et le Dynamic Approximate Slack Stealer (DASS) en vue de leur implantation avec RTSJ. Ces algorithmes ne peuvent en effet être implantés directement tels qu'ils sont décrits, car ils sont trop liés à l'ordonnanceur du système. Nous proposons des extensions aux APIs RTSJ existantes pour faciliter l’implantation de ces mécanismes modifiés, et nous fournissons les interfaces utiles à l’ajout d'autres solutions algorithmiques. Nous proposons également des modifications sur les APIs existantes de RTSJ afin de répondre aux problèmes d'intégration et d'implantation d’algorithmes d’analyse de faisabilité. Nous proposons enfin un algorithme d’estimation des temps creux, le Minimal Approximate Slack Stealer (MASS), dont l’implantation au niveau utilisateur, permet son intégration dans RTSJ / In computer science, real-time systems are composed of tasks. To each task is associated a timing constraint called a deadline. We distinguish two kinds of tasks : the hard ones and the soft ones. Hard tasks have hard deadlines, which must be respected to ensure the correctness of the system. So hard tasks are in essence periodic, or sporadic. Their behavior has been extensively studied. Soft tasks have soft deadlines that the system has to try to respect. When a task arrival model is unknown, i.e. when task is aperiodic, burst arrivals situation can happens, which makes the tasks timing behavior unpredictable. So aperiodic tasks can only have soft deadlines. The studied problem in this thesis is then the joint scheduling of hard periodic tasks with soft aperiodic events, where the response times of soft tasks have to be as low as possible while the guarantee to meet their deadlines has to be given to hard tasks. A lot of solutions have been proposed these past two decades. We distinguish solutions based on resource reservation, like task servers, and solutions which take benefit from system idle times, like the slack stealer techniques. The first version of the Real-Time Specification for Java (RTSJ) was proposed in early 2000. This specification addresses a lot of problems related to the memory management or the scheduling of periodic tasks. But if it proposes a model to write aperiodic events, advanced mechanisms for the integration of such events to handle the above-mentioned problem are not discussed. We propose modifications to the main advanced mixed scheduling mechanisms like the Polling Server (PS), the Deferrable Server (DS) or the Dynamic Approximate Slack Stealer (DASS) in order to make their implementation possible with the RTSJ. Indeed, these algorithms are deeply connected to the system scheduler, and have to be adapted in order to be implemented in a user-land level.We propose extensions to current RTSJ APIs in order to integrate the modified algorithms and to allow the addition of other algorithms in a unified framework. We also propose some modifications to the RTSJ APIs in order to solve some problems we encountered during the integration of modified algorithms, especially in the field of the feasibility analysis algorithms integration in the specification. Finally, we propose the Minimal Approximate Slack Stealer algorithm (MASS), which is independent of the scheduler implementation and has a lower overhead than DASS

Les systèmes temps réel sont des systèmes informatiques composés de tâches auxquelles sont associées des contraintes temporelles, appelées échéances. Dans notre étude, nous distinguons deux familles de tâches : les tâches temps réel dur et les tâches temps réel souple. Les premières possèdent une échéance stricte, qu'elles doivent impérativement respecter. Elles sont de nature périodique, ou sporadique, et l'étude analytique de leur comportement fait l'objet d'un état de l'art conséquent. Les secondes sont de nature apériodique. Aucune hypothèse sur leur modèle d'arrivéée ni sur leur nombre n'est possible. Aucune garantie ne saurait être donnée sur leur comportement dès lors que l'on ne peut écarter les situations de surcharge, où la demande de calcul peut dépasser les capacités du système. La problématique devient alors l'étude des solutions d'ordonnancement mixte de tâches périodiques et apériodiques qui minimisent les temps de réponse des tâches apériodiques tout en garantissant les échéances des tâches périodiques. De nombreuses solutions ont été proposées ces vingt dernières années. On distingue les solutions basées sur la réservation de ressources, les serveurs de tâches, des solutions exploitant les instants d'inactivité du système, comme les algorithmes de vol de temps creux. La spécification Java pour le temps réel (RTSJ) voit le jour dans les années 2000. Si cette norme répond à de nombreux problèmes liés à la gestion de la mémoire ou à l'ordonnancement des tâches périodiques, celui de l'ordonnancement mixte de tâches périodiques et apériodiques n'est pas abordé. Nous proposons dans cette thèse d'apporter les modifications nécessaires aux algorithmes principaux d'ordonnancement mixte, le Polling Server (PS), le Deferrable Server (DS) et le Dynamic Approximate Slack Stealer (DASS) en vue de leur implantation avec RTSJ. Ces algorithmes ne peuvent en effet être implantés directement tels qu'ils sont décrits, car ils sont trop liés à l'ordonnanceur du système. Nous proposons des extensions aux APIs RTSJ existantes pour faciliter l'implantation de ces mécanismes modifiés, et nous fournissons les interfaces utiles à l'ajout d'autres solutions algorithmiques. Nous proposons également des modifications sur les APIs existantes de RTSJ afin de répondre aux problèmes d'intégration et d'implantation d'algorithmes d'analyse de faisabilité. Nous proposons enfin un algorithme d'estimation des temps creux, le Minimal Approximate Slack Stealer (MASS), dont l'implantation au niveau utilisateur, permet son intégration dans RTSJ

Les avancées technologiques des programmes de simulation et des ordinateurs commerciaux rendent la simulation en temps réel de procédés complexes plus accessible au public. La simulation en temps réel nous permet de ressentir les vraies dynamiques d'un modèle physique qui pourrait être trop difficile ou trop coûteux à réaliser en réalité. Le concept présenté, dans ce mémoire, porte sur l'utilisation de la simulation en temps réel pour réaliser des laboratoires virtuels interactifs et versatiles. En génie électrique, on pourrait prendre comme exemple les laboratoires de machines électriques où il est difficile en salle de classe de démontrer les dynamiques et les envergures des machines rencontrées dans l'industrie. Le laboratoire virtuel de ce cours serait une représentation complète de la table physique dans l'environnement de simulation, à la différence que l'on pourrait modifier les machines à volonté pour avoir par exemple des machines plus proches de la réalité industrielle. Dans un premier temps, les objectifs et contraintes des laboratoires d'enseignement sont présentés. On en déduira les objectifs que doivent remplir les laboratoires virtuels en temps réel. Ensuite, on introduira la conception de la structure que doit respecter le modèle de simulation pour permettre la réalisation d'un laboratoire "bac à sable". Une réflexion doit être apportée pour que le modèle permette à l'utilisateur de réaliser le maximum d'expériences différentes tout en restant intuitif. Des composants permettant d'atteindre les objectifs déterminés ont été développés. Ils ont été créés pour permettre leur modification durant la simulation, apportant ainsi une plus grande versatilité une fois la simulation créée. Enfin, l'étendue des possibilités que proposent les laboratoires virtuels en temps réels sera présentée. Des expériences seront réalisées sur deux laboratoires créés dans le cadre de ce mémoire. Le premier traite du cours d'électrotechnique fondamental, où divers essais sur les transformateurs et les charges passives peuvent être réalisés. Le deuxième porte sur un réseau d'usine où le démarrage des machines de grande puissance et leurs interactions sont présentés. / Technological advances in simulation programs and commercial computers make real-time simulation of complex processes more accessible to the general public. Real-time simulation allows us to experience the true dynamics of a physical model that might be too difficult or too expensive to realize in reality.The concept presented in this memoire focuses on the use of real-time simulation to create interactive and versatile virtual laboratories. In electrical engineering, we could take, as an example, the electrical machine laboratories where it is di cult in the classroom to demonstrate the dynamics and scale of machines encountered in the industry. The virtual lab in this course would be a complete representation of the physical workbench with in the simulation environment. With the difference that the machines could be modified at will, for example, to be closer to the reality of the industry. First, the objectives and constraints of the teaching laboratories are presented, from wich we will deduce the objectives that must be fullled by real-time virtual laboratories.Then, we will introduce the design of the structure that the simulation model must respect to allow the realization of a "sandbox" type laboratory. The model must allow to realize a maximum of different experiments while remaining intuitive.Components allowing to reach the determined objectives have been developed. They were created toallow their modification during the simulation, thus bringing a greater versatility once the simulationis created.Finally, the extent of the possibilities oered by real-time virtual laboratories will be presented. Experiments will be performed on two labs created for this memoire. The firrst deals with the fundamental electrical engineering course, where various tests on transformers and passive loads can be performed. The second deals with a factory grid where the starting of large machines and their interactions are presented.

Nous avons pu, au cours des dernières années, assister à une augmentation du nombre de capteurs utilisés pour mesurer des phénomènes de plus en plus variés. En effet, nous pouvons aujourd'hui utiliser les capteurs pour mesurer un niveau d'eau, une position (GPS), une température et même le rythme cardiaque d'un individu. La grande diversité de capteurs fait d'eux aujourd'hui des outils par excellence en matière d'acquisition de données. En parallèle à cette effervescence, les outils d'analyse ont également évolué depuis les bases de données transactionnelles et ont mené à l'apparition d'une nouvelle famille d’outils, appelés systèmes d’analyse (systèmes décisionnels), qui répond à des besoins d’analyse globale sur les données. Les entrepôts de données et outils OLAP (On-Line Analytical Processing), qui font partie de cette famille, permettent dorénavant aux décideurs d'analyser l'énorme volume de données dont ils disposent, de réaliser des comparaisons dans le temps et de construire des graphiques statistiques à l’aide de simples clics de la souris. Les nombreux types de capteurs peuvent certainement apporter de la richesse à une analyse, mais nécessitent de longs travaux d'intégration pour les amener jusqu'à un entrepôt géo-décisionnel, qui est au centre du processus de prise de décision. Les différents modèles de capteurs, types de données et moyens de transférer les données sont encore aujourd'hui des obstacles non négligeables à l'intégration de données issues de capteurs dans un entrepôt géo-décisionnel. Également, les entrepôts de données géo-décisionnels actuels ne sont pas initialement conçus pour accueillir de nouvelles données sur une base fréquente. Puisque l'utilisation de l'entrepôt par les utilisateurs est restreinte lors d'une mise à jour, les nouvelles données sont généralement ajoutées sur une base hebdomadaire, mensuelle, etc. Il existe pourtant des entrepôts de données capables d'être mis à jour plusieurs fois par jour sans que les performances lors de leur exploitation ne soient atteintes, les entrepôts de données temps-réel (EDTR). Toutefois, cette technologie est encore aujourd’hui peu courante, très coûteuse et peu développée. Ces travaux de recherche visent donc à développer une approche permettant de publier et standardiser les données temps-réel issues de capteurs et de les intégrer dans un entrepôt géo-décisionnel conventionnel. Une stratégie optimale de mise à jour de l'entrepôt a également été développée afin que les nouvelles données puissent être ajoutées aux analyses sans que la qualité de l'exploitation de l'entrepôt par les utilisateurs ne soit remise en cause. / In the last decade, the use of sensors for measuring various phenomenons has greatly increased. As such, we can now make use of sensors to measure GPS position, temperature and even the heartbeats of a person. Nowadays, the wide diversity of sensor makes them the best tools to gather data. Along with this effervescence, analysis tools have also advanced since the creation of transactional databases, leading to a new category of tools, analysis systems (Business Intelligence (BI)), which respond to the need of the global analysis of the data. Data warehouses and OLAP (On-Line Analytical Processing) tools, which belong to this category, enable users to analyze big volumes of data, execute time-based requests and build statistic graphs in a few simple mouse clicks. Although the various types of sensor can surely enrich any analysis, such data requires heavy integration processes to be driven into the data warehouse, centerpiece of any decision-making process. The different data types produced by sensors, sensor models and ways to transfer such data are even today significant obstacles to sensors data streams integration in a geo-decisional data warehouse. Also, actual geo-decisional data warehouses are not initially built to welcome new data on a high frequency. Since the performances of a data warehouse are restricted during an update, new data is usually added weekly, monthly, etc. However, some data warehouses, called Real-Time Data Warehouses (RTDW), are able to be updated several times a day without letting its performance diminish during the process. But this technology is not very common, very costly and in most of cases considered as "beta" versions. Therefore, this research aims to develop an approach allowing to publish and normalize real-time sensors data streams and to integrate it into a classic data warehouse. An optimized update strategy has also been developed so the frequent new data can be added to the analysis without affecting the data warehouse performances.

Le problème de planification d'itinéraires dans un environnement dynamique est un problème complexe. Ce problème est d'autant plus difficile que les décisions doivent se prendre dans un temps limité, en se basant sur des informations incertaines et qui évoluent dans le temps. Nous nous sommes intéressés aux méthodes métaheuristiques, et plus particulièrement aux algorithmes génétiques pour résoudre ce problème. Plusieurs approches habituellement proposées pour ce problème sont purement prescriptives et ne garantissent que la convergence vers une solution réalisable au détriment de l'optimalité. De plus, les approches basées sur les algorithmes génétiques souffrent toutes du problème de calibrage des paramètres, une étape importante quand quelqu'un décide de les utiliser. Notre thèse s'inscrit dans le cadre de cette nouvelle direction de recherche et puise sa motivation plus particulièrement dans la volonté de répondre à quelques-unes des problématiques rencontrées dans des applications temps-réel. Nous proposons une approche générique utilisant un processus évolutionnaire à deux niveaux pour régler le problème de calibrage de combinaisons d'opérateurs dans les algorithmes génétiques. Nous avons développé une stratégie d'attente qui exploite des connaissances probabilistes sur les événements futurs afin de produire des solutions robustes et de meilleure qualité en temps réel. De plus, dans le cas des problèmes de transport utilisant des flottes de véhicules (pour la distribution des biens et services), l'approche proposée reflète la réalité de façon plus adéquate en considérant différentes situations observées en pratique comme des temps de voyage variables, et en intégrant des stratégies et mécanismes appropriés pour chacune des situations identifiées. Nous avons présenté une vision plus large du concept de diversion et nous avons introduit une condition d'acceptation d'une diversion dans la planification d'itinéraires en temps réel. Afin de faire face aux pressions temporelles inhérentes à un contexte dynamique, nous avons opté pour des implantations parallèles afin d'accélérer les temps de réponse. Enfin, des tests numériques ont été réalisés à l'aide de simulations utilisant une adaptation des instances de problèmes de Solomon pour le problème de tournées de véhicules avec fenêtres de temps (VRPTW). Dans ce problème, il s'agit d'affecter des requêtes de clients qui arrivent en temps réel à une flotte de véhicules en mouvement. Ce processus implique aussi la construction simultanée d'un ensemble d'itinéraires planifiés qui satisfont la demande, tout en respectant diverses contraintes. Afin de minimiser les biais, le même jeu de données utilisé dans la littérature pour le VRPTW dynamique a été employé pour réaliser notre étude. Les résultats numériques confirment la pertinence des différentes stratégies que nous avons développées et la supériorité de notre approche de planification d'itinéraires en temps réel comparativement à d'autres méthodes proposées dans la littérature.