Nous nous intéressons dans ce travail au guidage optimal des usagers dans un réseau routier. Plus précisément, nous nous focalisons sur les stratégies adaptatives de guidage avec des garanties en termes de fiabilité des temps de parcours, et en termes de robustesse de ces stratégies. Nous nous basons sur une approche stochastique où des distributions de probabilités sont associées aux temps de parcours sur les liens du réseau. Le guidage est adaptatif et individuel. L'objectif de ce travail de recherche est le développement de stratégies « robustes » de guidage des usagers dans un réseau de transport routier. Une stratégie de guidage d’un nœud origine vers un nœud destination est dite robuste, ici, si elle minimise la détérioration de sa valeur maximale calculée au départ de l’origine, contre d’éventuelles reconfigurations du réseau dues à des coupures de liens (accidents, travaux, etc.) La valeur de la stratégie de guidage est maximisée par rapport à la moyenne et à la fiabilité des temps de parcours associées à la stratégie. Deux principales parties sont distinguées dans ce travail. Nous commençons par l’aspect statique du guidage, où la dynamique du trafic n’est pas prise en compte. Nous proposons une extension d’une approche existante de guidage, pour tenir compte de la robustesse des itinéraires calculés. Dans une deuxième étape, nous combinons notre nouvel algorithme avec un modèle microscopique du trafic pour avoir l’effet de la dynamique du trafic sur le calcul d’itinéraires robustes / In this work, we are interested in the optimal guidance of users on road networks. More precisely, we are focused on the adaptive strategies of guidance with guarantees in terms of the travel time reliability and in terms of the robustness of the strategies. We base here on a stochastic approach, where probability distributions are associated to travel times on the links of the network. The guidance is adaptive and user-based. The objective of this work is the development of "robust" strategies for user guidance in a road network. A guidance strategy is said to be robust, here, if it minimizes the deterioration of its maximum value calculated at the origin, against eventual reconfigurations of the network due to link failures (accidents, works, etc.) The value of a guidance strategy is maximized with respect to the mean travel time and its reliability. Two main parts are distinguished in this work. We start with the static aspect of the guidance, where the traffic dynamics are not taken into account. We propose an extension of an existing guidance approach, to take into account the robustness of the calculated itineraries. In a second step, we combine our new guidance algorithm with a microscopic traffic model in order to have the effect of the traffic dynamics on the robust route calculation