Comment optimiser l'évacuation en cas de crise et l'intervention des services d'urgence sur les réseaux routiers ? Comment simuler rapidement la dynamique du trafic routier avec des modèles réduits ? Cette thèse aborde ces questions en utilisant des approches de contrôle optimal et d'intelligence artificielle. Nous modélisons la première question à l’aide d’un problème de contrôle visant à libérer un axe routier de façon optimale, en utilisant la signalisation et des barrages. Notre méthode utilise une semi-discrétisation de l'équation de Lighthill, Whitham et Richards (LWR) sur un graphe de réseau routier. Nous introduisons des fonctions de commande à chaque jonctions pour traduire une action de délestage de l’axe de circulation. Dans un souci d’implémentation pratique, nous prenons également en compte la contrainte d’obtenir des contrôles parcimonieux. De façon pratique, un tel problème est complexe à mettre en œuvre numériquement, en raison de sa dimension, du caractère fortement non-linéaire du critère et du nombre important de minima locaux. Nous introduisons et testons un algorithme numérique reposant sur l’analyse des conditions d’optimalité d’optimalité de ce problème. Un code de résolution dans le langage Julia est mis à disposition en open source. Dans une seconde partie, nous cherchons à proposer des modèles réduits de trafic afin de faciliter les simulations numériques de réseaux routiers. Nous cherchons à préserver la fiabilité du modèle tout en réduisant son ordre en utilisant des bases réduites associées à des techniques d’apprentissage profond.