Dans ce travail, nous abordons l'optimisation du plan de mission d'un drone destiné à la collecte de données issues d'objets connectés agricoles. Afin de mieux représenter les conditions réelles, nous introduisons le Close-Enough Traveling Salesman Problem with Retention (CETSP-R), une généralisation du Close-Enough Traveling Salesman Problem (CETSP). Ce nouveau modèle : (i) considère la collecte des données en déplacement, sans imposer le vol stationnaire ; et (ii) intègre le temps de réveil nécessaire à l'établissement du lien de communication et le temps de transfert des données de l'objet au drone.
Nous proposons deux approches de résolutions : une méthode gloutonne issue d'une solution CETSP, et un algorithme génétique à codage réel (RCGA) optimisant les points de passage et l'ordre de visite.
Les résultats expérimentaux montrent que la collecte de données en vol permet de réduire la durée totale de mission jusqu'à 35 % par rapport à une approche fondée sur le vol stationnaire, confirmant ainsi la pertinence du modèle CETSP-R pour des applications de collecte de données en environnement agricole.