Les outils classiques de simulation ne permettent pas de prendre facilement en compte dans leur modèle, le niveau décisionnel lié à l'ordonnancement des tâches. La politique de décision est figée tout au cours d'une simulation. Par ailleurs, les outils classiques de gestion de production ne permettent pas de contrôler correctement le flux *de production, parce qu'ils ne prennent pas en compte l'état réel de l'atelier (temps mort devant les machines, pannes, ...). Ils induisent des surdimensionnements de stocke ou de mauvais taux d'utilisation des ressources. Nous proposons dans ce mémoire un outil d'aide à la conduite d'atelier flexible intégrant les aspects fonctionnement de l'atelier et gestion de production réduite au routage et à l'ordonnancement des tâches* Le simulateur proposé est basé sur l'interaction dynamique entre un interpréteur de réseaux de Petri Colorés Temporisés, garant de l'état courant de l'atelier, et un niveau décisionnel rempli par système expert. La présence d'une décision de routage, d'ordonnancement. ou la détection d'un état prédéfini se traduit au niveau de interpréteur par un conflit dans le modèle RdPCT. La construction d'un ensemble de règles de décision, par les experts humains de l'entreprise permet au système expert de résoudre le conflit. Avec l'introduction des techniques de l'Intelligence Artificielle, le système SAGASSE se caractérise par une approche ascendante du problème de conduite de l'atelier flexible, du système physique vers le système décisionnel. Des exemples industriels sont cités dans ce mémoire pour valider l'approche retenue.