Confrontés à l'intégration croissante d'énergies renouvelables intermittentes et à de nouveaux mécanismes de marché, les réseaux électriques sont dans une phase de mutation profonde. Ainsi, face à une complexité croissante, RTE, le gestionnaire du réseau de transport d'électricité français, étudie les opportunités offertes par les méthodes issues du Deep Learning. Les changements de topologie (façon dont les lignes sont interconnectées) étant quotidiens, il est essentiel de permettre aux réseaux de neurones de prendre en compte la structure des données, ce qui est rendu possible par l'utilisation de Graph Neural Networks (GNNs). Après avoir démontré la capacité des GNNs à imiter un simulateur physique du réseau électrique, cette thèse développe une approche qui vise à "apprendre à optimiser" de façon non-supervisée. Un GNN est ainsi appris par minimisation directe des lois physiques, plutôt que par imitation. L'approche est par la suite étayée d'une analyse théorique, puis étendue à un problème d'optimisation à deux niveaux qui repose sur l'emploi de deux GNNs distincts, l'un d'entre eux jouant le rôle d'un opérateur, et l'autre émulant les lois physiques.