Procédé de détermination d’un débit maximal de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier considéré, au moyen d’au moins un capteur fixe de mesure de trafic disposé en au moins un point de mesure agencé sur un réseau routier d’apprentissage, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On mesure (CAP) un débit de véhicules audit au moins un point de mesure au moyen dudit au moins un capteur ; On construit une première base d’apprentissage à partir desdites mesures de débit audit au moins un point de mesure et de données macroscopiques (MAC) dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit un modèle de débit maximal de véhicules (MDM) au moyen d’une première méthode d’apprentissage automatique (APP1) entraînée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit modèle de débit maximal de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier un débit maximal de véhicules en fonction de données macroscopiques dudit au moins un brin du réseau routier ; et On détermine un débit maximal de véhicules (D M ) sur ledit au moins un brin dudit réseau routier considéré en appliquant ledit modèle de débit maximal (MDM) à des données macroscopiques (MACb) dudit brin de réseau routier considéré. Procédé selon la revendication 1, dans lequel lesdites données macroscopiques (MAC, MACb) d’un réseau routier sont choisies parmi la topologie du brin du réseau routier, le nombre de voies du brin du réseau routier, la vitesse maximale autorisée du brin du réseau routier, la pente du brin du réseau routier, la signalisation du brin du réseau routier, la longueur du brin du réseau routier, de préférence lesdites données macroscopiques dudit réseau routier étant fournies par un système d’information géographique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite première méthode d’apprentissage automatique (APP1) est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence ledit apprentissage automatique est choisi parmi une machine à vecteurs de support, un réseau de neurones, une forêt aléatoire ou une combinaison de ces méthodes. Procédé de détermination d’un débit journalier de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier considéré, au moyen d’au moins un capteur fixe de mesure de trafic disposé en au moins un point de mesure d’un réseau routier d’apprentissage, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On mesure (CAP) un débit et éventuellement une vitesse de véhicules audit au moins un point de mesure au moyen dudit au moins un capteur ; On construit une première base d’apprentissage à partir desdites mesures de débit et éventuellement de vitesse audit au moins un point de mesure et de données macroscopiques dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit un modèle de débit maximal de véhicules (MDM) au moyen d’une première méthode d’apprentissage automatique (APP1) entraînée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit modèle de débit maximal de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier un débit maximal de véhicules (D M ) en fonction de données macroscopiques (MAC) dudit au moins un brin du réseau routier ; On construit un modèle de vitesse du trafic de véhicules (MVT) au moyen d’une deuxième méthode d’apprentissage automatique (APP2) entraînée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit modèle de vitesse du trafic de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier une vitesse du trafic de véhicule (V T ) en fonction de données macroscopiques (MAC) dudit au moins un brin du réseau routier ; On construit une deuxième base d’apprentissage à partir desdites mesures (CAP) de débit et éventuellement de vitesse audit au moins un point de mesure, desdites données macroscopiques dudit réseau routier d’apprentissage (MAC), de données d’urbanisme (DPO) dudit réseau routier d’apprentissage, de paramètres temporels (PTE), du débit maximal de véhicules (D M ) sur ledit réseau routier d’apprentissage déterminé par ledit modèle de débit maximal, et de la vitesse du trafic (V T ) de véhicules sur ledit réseau routier d’apprentissage déterminée par ledit modèle de vitesse du trafic de véhicules ; On construit un modèle de débit journalier moyen de véhicules (MDJ) au moyen d’une troisième méthode d’apprentissage automatique (APP3) entraînée sur ladite deuxième base d’apprentissage construite, ledit modèle de débit journalier moyen de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier un débit moyen journalier (D J ) en fonction de données macroscopiques (MAC) dudit réseau routier, de données d’urbanisme dudit réseau routier (DPO), et d’une date (PTE) ; On construit un modèle de variation journalière du débit (MVD) de véhicules au moyen d’une quatrième méthode d’apprentissage automatique (APP4) entraînée sur ladite deuxième base d’apprentissage construite, ledit modèle de variation journalière du débit associant à au moins un brin d’un réseau routier une variation journalière du débit (V D ) de véhicules en fonction de données macroscopiques dudit réseau routier (MAC), de données d’urbanisme dudit réseau routier (DPO), et d’un instant dans une journée (PTE) ; On construit un modèle global de débit de véhicules (MGD)au moyen dudit modèle de débit journalier moyen (MDJ) et dudit modèle de variation journalière (MVD) ; et On détermine le débit journalier de véhicules (D C ) sur ledit au moins un brin dudit réseau routier considéré en appliquant ledit modèle global de débit (MGD) à des données macroscopiques (MACb) dudit brin de réseau routier considéré, à des données d’urbanisme dudit réseau routier (DPOb) considéré et à des paramètres temporels (PTEb). Procédé selon la revendication 4, dans lequel ledit modèle global de débit de véhicules (MGD) comporte en outre une correction (COR) du débit journalier pour assurer la connectivité des brins dudit réseau routier, ladite correction étant mise en œuvre par une optimisation sous contrainte du débit journalier. Procédé selon l’une des revendication 4 ou 5, dans lequel ladite troisième (APP3) et/ou ladite quatrième (APP4) méthode d’apprentissage automatique est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence ledit apprentissage automatique est choisi parmi une machine à vecteurs de support, un réseau de neurones, une forêt aléatoire ou une combinaison de ces méthodes. Procédé selon l’une des revendications 4 à 6, dans lequel on construit ledit modèle de variation journalière de débit (MVD) de véhicules au moyen d’une étape de collecte des profils de débit, une étape regroupement des profils de débit par une méthode d’apprentissage non supervisée, et d’une étape de classification par une méthode d’apprentissage supervisée. Procédé selon l’une des revendications 4 à 7, dans lequel on construit le modèle global de véhicules (MGD) au moyen de l’équation suivante : avec i le brin routier, j le temps, le débit global de débit de véhicules, le débit journalier moyen de véhicules déterminé par le modèle de débit journalier, l’écart type du débit journalier moyen de véhicules déterminé par le modèle de débit journalier, et la variation journalière du débit déterminée par le modèle de variation journalière du débit. Procédé selon l’une des revendications 4 à 8, dans lequel lesdites données d’urbanisme (DPO, DPOb) sont choisies parmi la densité de population d’une zone englobant le brin routier, et la typologie d’activités d’une zone englobant le brin routier. Procédé selon l’une des revendications 4 à 9, dans lequel lesdits paramètres temporels (PTE, PTEb) sont choisis parmi le mois, la semaine, le jour de la semaine, les jours ouvrés ou les jours fermés. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on affiche le débit maximal de véhicules (D M ) et/ou le débit journalier (D C ) de véhicules sur ledit au moins un brin du réseau routier sur une carte routière, de préférence au moyen d’un système informatique ou d’un téléphone intelligent.