This document discribes different optimization methods applied to the air traffic management domain. The first part details genetic algorithms and introduces a crossover operator adapted to partially separated problems. The operator is tested on an airport ground traffic optimization problem. In the second part, the conflict resolution problem is optimized with different (centralized or autonomous) models and different algorithms : genetic algorithms, branch and bound, neural networks, semidefinite programming, hybridization of genetic algorithms and deterministic methods such as linear programming or A algorithms.Ce document présente différentes méthodes d'optimisation appliquées à la gestion du trafic aérien. La première partie est consacrée aux algorithmes génétiques (AG) et aux améliorations apportées pour les problèmes partiellement séparables. Deux applications sont proposées~: l'optimisation de la circulation des avions sur l'aéroport et l'optimisation de matrices d'entrelacement pour les turbo-codes. La deuxième partie traite le problème de résolution de conflits aériens avec différentes modélisations (approches centralisées ou autonomes) et différentes méthodes d'optimisation: AGs, branch and bound par intervalles, réseaux de neurones, programmation semi-définie, hybridation d'AGs et de méthodes déterministes (programmation linéaire, algorithmes A*.
