L'augmentation grandissante du trafic aérien rend le travail des contrôleurs aériens de plus en plus ardu, spécialement en ce qui a trait aux tâches de résolution de conflits et de séquençage d'avions en arrivée. L'automatisation de la résolution de conflits et du séquençage reste toujours un problème ouvert aujourd'hui. L'automatisation de ces deux problèmes permettrait d'une part de mieux modéliser le comportement des contrôleurs aériens dans un simulateur de vol, ou d'améliorer les outils de gestion du trafic aérien. Les caractéristiques combinatoires de ces problèmes conduisent à l'utilisation de techniques numériques stochastiques, plus spécifiquement des algorithmes évolutionnaires. De plus, les nombreux paramètres intervenant dans une situation de gestion de trafic aérien incitent à l'utilisation d'algorithmes multiobjectif. Dans un premier temps, un algorithme génétique multiobjectif (SPEA-MOD) et un algorithme de colonies de particules (PSO-MO) également multiobjectif ont été développés. Ces deux algorithmes ont été comparés à des problèmes multiobjectif contraints et non-contraints. Les résultats ont montré que SPEA-MOD et PSO-MO sont en général supérieurs à ce que l'on rapporte dans la littérature. Dans un deuxième temps, les deux algorithmes ont résolu plusieurs situations conflictuelles de la phase de vol en route (régime de croisière). Les instructions fournies par les algorithmes peuvent être en deux ou en trois dimensions. Les objectifs et les contraintes représentent des paramètres tels que la minimisation d'instructions fournies aux avions et une séparation minimale entre les avions. De ces solutions numériques réalisées, l'algorithme SPEA-MOD s'est avéré particulièrement efficace à des problèmes fortement contraints. Une modélisation novatrice de trajectoires complexes a permis de résoudre des problèmes de séquençage d'avions dans la phase d'arrivée. Le séquençage d'avions en arrivée par un algorithme évolutionnaire fut réalisé pour la première fois dans le cadre de cette recherche. Cette modélisation a également rendu possible la résolution de conflits de deux flux d'avions se croisant.

L'augmentation grandissante du trafic a??rien rend le travail des contr??leurs a??riens de plus en plus ardu, sp??cialement en ce qui a trait aux t??ches de r??solution de conflits et de s??quen??age d'avions en arriv??e. L'automatisation de la r??solution de conflits et du s??quen??age reste toujours un probl??me ouvert aujourd'hui. L'automatisation de ces deux probl??mes permettrait d'une part de mieux mod??liser le comportement des contr??leurs a??riens dans un simulateur de vol, ou d'am??liorer les outils de gestion du trafic a??rien. Les caract??ristiques combinatoires de ces probl??mes conduisent ?? l'utilisation de techniques num??riques stochastiques, plus sp??cifiquement des algorithmes ??volutionnaires. De plus, les nombreux param??tres intervenant dans une situation de gestion de trafic a??rien incitent ?? l'utilisation d'algorithmes multiobjectif. Dans un premier temps, un algorithme g??n??tique multiobjectif (SPEA-MOD) et un algorithme de colonies de particules (PSO-MO) ??galement multiobjectif ont ??t?? d??velopp??s. Ces deux algorithmes ont ??t?? compar??s ?? des probl??mes multiobjectif contraints et non-contraints. Les r??sultats ont montr?? que SPEA-MOD et PSO-MO sont en g??n??ral sup??rieurs ?? ce que l'on rapporte dans la litt??rature. Dans un deuxi??me temps, les deux algorithmes ont r??solu plusieurs situations conflictuelles de la phase de vol en route (r??gime de croisi??re). Les instructions fournies par les algorithmes peuvent ??tre en deux ou en trois dimensions. Les objectifs et les contraintes repr??sentent des param??tres tels que la minimisation d'instructions fournies aux avions et une s??paration minimale entre les avions. De ces solutions num??riques r??alis??es, l'algorithme SPEA-MOD s'est av??r?? particuli??rement efficace ?? des probl??mes fortement contraints. Une mod??lisation novatrice de trajectoires complexes a permis de r??soudre des probl??mes de s??quen??age d'avions dans la phase d'arriv??e. Le s??quen??age d'avions en arriv??e par un algorithme ??volutionnaire fut r??alis?? pour la premi??re fois dans le cadre de cette recherche. Cette mod??lisation a ??galement rendu possible la r??solution de conflits de deux flux d'avions se croisant.