Nous présentons un modèle empirique développé au laboratoire MAP-ARIA, initialement pour des recherches menées en modélisation automatique de scènes urbaines, et amélioré par la suite pour la reconnaissance automatique de la voirie en milieu urbain (thème peu traité par la communauté scientifique). En partant d'une description simplifiée du bâti, on vise à identifier des critères typo-morphologiques influant sur une organisation de voirie urbaine. La mise en action du modèle convoque une méthode générative innovante pour en identifier les meilleurs paramètres et calculer automatiquement un éventail de solutions plausibles par l'application d'un algorithme d'optimisation par colonies de fourmis. Les avantages et les limites de cette approche sont ensuite analysés, et l'on suggère comment ce type de modèle peut être étendu à d'autres applications urbaines. ABSTRACT. We focus on an empirical model initially developed at MAP-ARIA for research in automatic modeling of urban scenes, and subsequently improved for automatic recognition of roads in urban areas (subject little discussed by the scientific community). Starting from simplified descriptions of the buildings, it aims to identify morphological criteria affecting an organization of urban roads. The actuation of the model uses an innovative generative method to identify its best parameters and automatically compute a range of plausible solutions by applying an ant colony optimization algorithm. Advantages and limitations of this approach are then discussed, and we suggest how this type of model can be extended to deal with other urban applications. MOTS-CLÉS : réseaux de voirie, plus court chemin, optimisation par colonies de fourmis (ACO-SSP), classification automatique, conception.