C. LEDOUX APPLICATION OF NEURAL NETWORKS TO LONG TERM PREDICTION OF QUEUE LENGTH AT AN URBAN TRAFFIC JUNCTION Ce rapport présente un exemple d'application des réseaux connex­ ionnistes dans le domaine du transport. Les réseaux connexion­ nistes font ici partie intégrante d'un système de régulation de trafic en milieu urbain. Ils ont pour tâche de prédire la longueur de la file de véhicules sur un tronçon dont les départs sont régulés par des feux tricolores. Peu introduits dans le do­ maine du transport, les réseaux connexionnistes ont démontré leurs capacités à s'adapter à la complexité du trafic. Our current research focuses on the integration of neural net­ work prediction techniques into an adaptive real time urban traf­ fic control system. The conventional techniques applied within the traffic community are model based techniques, originating from complex hydrodynamic and particles theories. Neural networks can be considered here as a competitive way of achieving traffic flow models. They are introduced here to predict the queue length of vehicles, on a signalized urban link.