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.