Ce mémoire traite de la commande du trafic routier par les feux. À partir de données sur les flux, les méthodes hors ligne construisent des plans de feux caractérisés par un cycle, des durées de vert et des décalages entre carrefours. Les méthodes en ligne peuvent adapter ces paramètres en fonction de mesures. Cette thèse applique des techniques d’estimation d’état, de prédiction et d’optimisation, à la commande décentralisée du trafic urbain. Le modèle proposé vise à estimer l’état et à prédire le temps perdu sur un horizon. On montre que, si on surestime les queues, la stabilité de l’estimation est assurée par l’optimisation de la commande. Les arrivées sont calculées, à partir de données communiquées par des carrefours amonts et de mesures pouvant être filtrées en tenant compte des incertitudes de vitesse et de destination. Les départs tiennent compte des conséquences, sur l’écoulement de chaque voie, des conditions de trafic en aval. L’optimisation d’un critère qui considère les temps perdus des chaînons pondérés en fonction de leur saturation ou de la présence de véhicule prioritaire, est réalisé en deux temps : En regroupant les feux en phases et en utilisant que les phases permettant l’obtention du cycle minimal, l’espace de recherche est réduit avec une faible perte d’optimalité ; Profitant de la commande obtenue à la période d’échantillonnage précédente et d’une propagation des contraintes, un algorithme par séparation – évaluation rend possible l’optimisation en temps réel. Des essais en simulation dans différentes configurations, montrent que le modèle est robuste vis-à-vis des incertitudes. Ainsi, l’effet d’une erreur de l’ordre de 20% sur les pourcentages directionnels ou de 10km/h sur la vitesse libre est corrigé par filtrage. La modélisation des élargissements permet de réduire de 2 à 22% les temps de parcours. Pour des réseaux la stabilité de l’estimation est assurée même en conditions saturées et les véhicules prioritaires peuvent être favorisés.