Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation de mouvements de foules. Nous proposons un modèle microscopique basé sur la théorie des jeux. Chaque individu a une certaine vitesse souhaitée, celle qu'il adopterait en l'absence des autres. Une personne est influencée par certains de ses voisins, pratiquement ceux qu'elle voit devant elle. Une vitesse réelle est considérée comme possible si elle réalise un équilibre de Nash instantané: chaque individu fait son mieux par rapport à un objectif personnel (vitesse souhaitée), en tenant compte du comportement des voisins qui l'influencent. Nous abordons des questions relatives à la modélisation ainsi que les aspects théoriques du problème dans diverses situations, en particulier dans le cas où chaque individu est influencé par tous les autres, et le cas où les relations d'influence entre les individus présentent une structure hiérarchique. Un schéma numérique est développé pour résoudre le problème dans le second cas (modèle hiérarchique) et des simulations numériques sont proposées pour illustrer le comportement du modèle. Les résultats numériques sont confrontés avec des expériences réelles de mouvements de foules pour montrer la capacité du modèle à reproduire certains effets.Nous proposons une version macroscopique du modèle hiérarchique en utilisant les mêmes principes de modélisation au niveau macroscopique, et nous présentons une étude préliminaire des difficultés posées par cette approche.La dernière problématique qu'on aborde dans cette thèse est liée aux cadres flot gradient dans les espaces de Wasserstein aux niveaux continu et discret. Il est connu que l'équation de Fokker-Planck peut s'interpréter comme un flot gradient pour la distance de Wasserstein continue. Nous établissons un lien entre une discrétisation spatiale du type Volume Finis pour l'équation de Fokker-Planck sur une tesselation de Voronoï et les flots gradient sur le réseau sous-jacent, pour une distance de type Wasserstein récemment introduite sur l'espace de mesures portées par les sommets d'un réseaux. / We are interested in the modeling of crowd motion. We propose a microscopic model based on game theoretic principles. Each individual is supposed to have a desired velocity, it is the one he would like to have in the absence of others. We consider that each individual is influenced by some of his neighbors, practically the ones that he sees. A possible actual velocity is an instantaneous Nash equilibrium: each individual does its best with respect to a personal objective (desired velocity), considering the behavior of the neighbors that influence him. We address theoretical and modeling issues in various situations, in particular when each individual is influenced by all the others, and in the case where the influence relations between individuals are hierarchical. We develop a numerical strategy to solve the problem in the second case (hierarchical model) and propose numerical simulations to illustrate the behavior of the model. We confront our numerical results with real experiments and prove the ability of the hierarchical model to reproduce some phenomena.We also propose to write a macroscopic counterpart of the hierarchical model by translating the same modeling principles to the macroscopic level and make the first steps towards writing such model.The last problem tackled in this thesis is related to gradient flow frameworks in the continuous and discrete Wasserstein spaces. It is known that the Fokker-Planck equation can be interpreted as a gradient flow for the continuous Wasserstein distance. We establish a link between some space discretization strategies of the Finite Volume type for the Fokker- Planck equation in general meshes (Voronoï tesselations) and gradient flows on the underlying networks of cells, in the framework of discrete Wasserstein-like distance on graphs recently introduced.

Une des particularités du marché des compagnies aériennes est la grande divergence des prix des billets pour les mêmes vol. Cela reflète principalement l'incapacité des entreprises à modifier facilement les volumes de production et/ou à les stocker. Le développement et l'utilisation des modèles de "yield management" (modèles d'attribution des sièges) ont été centrés sur les compagnies aériennes proposant différents types de tarifs pour un même vol. L'objectif de cette thèse est de construire un certain nombre de modèles économiques pour expliquer la dispersion des prix sur le marché du transport aérien à partir de différents points de vue. Dans le chapitre 3, je crée un modèle de prix direct qui explique comment différentes caractéristiques du produit et du consommateur influencent le niveau de prix. Le chapitre 4 est consacré aux différences de niveau de prix du point de vue de la concurrence. Dans un jeu stratégique où les entreprises se font concurrence, ! 'ensemble de stratégies rationalisables pour chaque joueur implique toutes les meilleures réponses aux décisions des autres. Ce chapitre propose un test empirique de l'existence de l'équilibre de Nash unique dans un oligopole de Cournot. Dans le chapitre 5, je traite le marché des passagers aériens comme un marché différenciant les produits et applique un modèle logit multinomial pour calculer les élasticités-prix. Le modèle logit (mettant particulièrement l'accent sur l'hétérogénéité des consommateurs) estime de quelle manière les différentes caractéristiques du produit influencent les parts de marché. / Nowadays one of peculiarities of the liberalized airline market is a huge divergence of ticket prices for the same flights. Mostly it reflects the companies' being unable to easily change the volumes of production or/and store them. The development and use of the yield management models (seat allocation models) have centered on airlines offering a variety of different types of fares for travel on the same flight. The goal of this dissertation is to construct a number of economic models to explain the price dispersion on the airline market from the different points of view. In Part 3, I create a direct price mode! which explains how different product and consumer characteristics influence the price level. It is shown how different attributes like the moment of ticket reservation, ticket class, weekday of the departure and number of coupons define the price and how it corresponds to the consumer characteristics (gender, income, age, etc.). Part 4 is devoted to the differences of the price level from the competition point of view. In a strategic game where firms compete against each other the set of rationalizable strategies for each player entails ail the best responses to the others' decisions. This chapter proposes an empirical test of the existence of the unique Nash equilibrium in a Cournot oligopoly. In Part 5 I treat an airline passenger market as a market with the product differentiation and apply a multinomial logit model to calculate price elasticities. The logit model (with a special focus on the consumers heterogeneity) estimates how the different product characteristics influence the market shares.

Cette thèse concerne le problème de désocclusion d'images, au moyen des équations aux dérivées partielles. Dans la première partie de la thèse, la désocclusion est modélisée par un problème de Cauchy qui consiste à déterminer une solution d'une équation aux dérivées partielles avec des données aux bords accessibles seulement sur une partie du bord de la partie à recouvrir. Ensuite, on a utilisé des algorithmes de minimisation issus de la théorie des jeux, pour résoudre ce problème de Cauchy. La deuxième partie de la thèse est consacrée au choix des paramètres de régularisation pour des EDP d'ordre deux et d'ordre quatre. L'approche développée consiste à construire une famille de problèmes d'optimisation bien posés où les paramètres sont choisis comme étant une fonction variable en espace. Ceci permet de prendre en compte les différents détails, à différents échelles dans l'image. L'apport de la méthode est de résoudre de façon satisfaisante et objective, le choix du paramètre de régularisation en se basant sur des indicateurs d'erreur et donc le caractère à posteriori de la méthode (i.e. indépendant de la solution exacte, en générale inconnue). En outre, elle fait appel à des techniques classiques d'adaptation de maillage, qui rendent peu coûteuses les calculs numériques. En plus, un des aspects attractif de cette méthode, en traitement d'images est la récupération et la détection de contours et de structures fines. / Image inpainting refers to the process of restoring a damaged image with missing information. Different mathematical approaches were suggested to deal with this problem. In particular, partial differential diffusion equations are extensively used. The underlying idea of PDE-based approaches is to fill-in damaged regions with available information from their surroundings. The first purpose of this Thesis is to treat the case where this information is not available in a part of the boundary of the damaged region. We formulate the inpainting problem as a nonlinear boundary inverse problem for incomplete images. Then, we give a Nash-game formulation of this Cauchy problem and we present different numerical which show the efficiency of the proposed approach as an inpainting method.Typically, inpainting is an ill-posed inverse problem for it most of PDEs approaches are obtained from minimization of regularized energies, in the context of Tikhonov regularization. The second part of the thesis is devoted to the choice of regularization parameters in second-and fourth-order energy-based models with the aim of obtaining as far as possible fine features of the initial image, e.g., (corners, edges, … ) in the inpainted region. We introduce a family of regularized functionals with regularization parameters to be selected locally, adaptively and in a posteriori way allowing to change locally the initial model. We also draw connections between the proposed method and the Mumford-Shah functional. An important feature of the proposed method is that the investigated PDEs are easy to discretize and the overall adaptive approach is easy to implement numerically.

Cette thèse est consacrée à la résolution de problèmes d'analyse non linéaire multivoque dans lesquels plusieurs variables interagissent. Le problème générique est modélisé par une inclusion vis-à-vis d'une somme d'opérateurs monotones sur un espace hilbertien produit. Notre objectif est de concevoir des nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème sous divers jeux d'hypothèses sur les opérateurs impliqués et d'étudier le comportement asymptotique des méthodes élaborées. Une propriété commune aux algorithmes est le fait qu'ils procèdent par éclatement en ceci que les opérateurs monotones et, le cas échéant, les opérateurs linéaires constitutifs du modèle agissent indépendamment au sein de chaque itération. Nous abordons en particulier le cas où les opérateurs monotones sont des sous-différentiels de fonctions convexes, ce qui débouche sur de nouveaux algorithmes de minimisation. Les méthodes proposées unifient et dépassent largement l'état de l'art. Elles sont appliquées aux inclusions monotones composites en dualité, aux problèmes d'équilibre, au traitement du signal et de l'image, à la théorie des jeux, à la théorie du trafic, aux équations d'évolution, aux problèmes de meilleure approximation et à la décomposition de domaine dans les équations aux dérivées partielles.

Dans le domaine d’optimisation de forme de structures, la réduction des coûts et l’amélioration des produits sont des défis permanents à relever. Pour ce faire, le procédé de mise en forme doit être optimisé. Optimiser le procédé revient alors à résoudre un problème d’optimisation. Généralement ce problème est un problème d’optimisation multicritère très coûteux en terme de temps de calcul, où on cherche à minimiser plusieurs fonctions coût en présence d’un certain nombre de contraintes. Pour résoudre ce type de problème, on a développé un algorithme robuste, efficace et fiable. Cet algorithme, consiste à coupler un algorithme de capture de front de Pareto (NBI ou NNCM) avec un métamodèle (RBF), c’est-à-dire des approximations des résultats des simulations coûteuses. D’après l’ensemble des résultats obtenus par cette approche, il est intéressant de souligner que la capture de front de Pareto génère un ensemble des solutions non dominées. Pour savoir lesquelles choisir, le cas échéant, il est nécessaire de faire appel à des algorithmes de sélection, comme par exemple Nash et Kalai-Smorodinsky. Ces deux approches, issues de la théorie des jeux, ont été utilisées pour notre travail. L’ensemble des algorithmes sont validés sur deux cas industriels proposés par notre partenaire industriel. Le premier concerne un modèle 2D du fond de la canette (elasto-plasticité) et le second est un modèle 3D de la traverse (élasticité linéaire). Les résultats obtenus confirment l’efficacité de nos algorithmes développés. / One of the current challenges in the domain of the multiobjective shape optimization is to reduce the calculation time required by conventional methods. The high computational cost is due to the high number of simulation or function calls required by these methods. Recently, several studies have been led to overcome this problem by integratinga metamodel in the overall optimization loop. In this thesis, we perform a coupling between the Normal Boundary Intersection -NBI- algorithm and The Normalized Normal constraint Method -NNCM- algorithm with Radial Basis Function -RBF- metamodel in order to have asimple tool with a reasonable calculation time to solve multicriteria optimization problems. First, we apply our approach to academic test cases. Then, we validate our method against two industrial cases, namely, shape optimization of the bottom of a can undergoing nonlinear elasto-plastic deformation and an optimization of an automotive twist beam. Then, in order to select solutions among the Pareto efficient ones, we use the same surrogate approach to implement a method to compute Nash and Kalai-Smorodinsky equilibria.

Les grands réseaux de communication sont partout, des centres de données avec des millions de serveurs jusqu’aux réseaux sociaux avec plusieurs milliards d’utilisateurs.Cette thèse est dédiée à l’étude fine de la complexité de différents problèmes combinatoires sur ces réseaux. Dans la première partie, nous nous intéressons aux propriétés des plongements des réseaux de communication dans les arbres. Ces propriétés aident à mieux comprendre divers aspects du trafic dans les réseaux (tels que la congestion). Plus précisément, nous étudions la complexité du calcul de l’hyperbolicité au sens de Gromov et de paramètres des décompositions arborescentes dans les graphes. Ces paramètres incluent la longueur arborescente (treelength) et l’épaisseur arborescente (treebreadth). Au passage, nous démontrons de nouvelles bornes sur ces paramètres dans de nombreuses classes de graphes, certaines d’entre elles ayant été utilisées dans la conception de réseaux d’interconnexion des centres de données. Le résultat principal dans cette partie est une relation entre longueur et largeur arborescentes (treewidth), qui est un autre paramètre très étudié des graphes. De ce résultat, nous obtenons une vision unifiée de la ressemblance des graphes avec un arbre, ainsi que différentes applications algorithmiques. Nous utilisons dans cette partie divers outils de la théorie des graphes et des techniques récentes de la théorie de la complexité / Large scale communication networks are everywhere, ranging from data centers withmillions of servers to social networks with billions of users. This thesis is devoted tothe fine-grained complexity analysis of combinatorial problems on these networks.In the first part, we focus on the embeddability of communication networks totree topologies. This property has been shown to be crucial in the understandingof some aspects of network traffic (such as congestion). More precisely, we studythe computational complexity of Gromov hyperbolicity and of tree decompositionparameters in graphs – including treelength and treebreadth. On the way, we givenew bounds on these parameters in several graph classes of interest, some of thembeing used in the design of data center interconnection networks. The main resultin this part is a relationship between treelength and treewidth: another well-studiedgraph parameter, that gives a unifying view of treelikeness in graphs and has algorithmicapplications. This part borrows from graph theory and recent techniques incomplexity theory. The second part of the thesis is on the modeling of two privacy concerns with social networking services. We aim at analysing information flows in these networks,represented as dynamical processes on graphs. First, a coloring game on graphs isstudied as a solution concept for the dynamic of online communities. We give afine-grained complexity analysis for computing Nash and strong Nash equilibria inthis game, thereby answering open questions from the literature. On the way, wepropose new directions in algorithmic game theory and parallel complexity, usingcoloring games as a case example

Cette thèse propose une étude mathématique des stratégies de vaccination.La partie I présente le cadre mathématique, notamment le modèle à compartiments Susceptible - Infected – Recovered.La partie II aborde les techniques mathématiques de type contrôle optimal employées afin de trouver une stratégie optimale de vaccination au niveau de la société. Ceci se fait en minimisant le coût de la société. Nous montrons que la fonction valeur associée peut avoir une régularité plus faible que celle attendue dans la littérature. Enfin, nous appliquons les résultats à la vaccination contre la coqueluche.La partie III présente un modèle où le coût est défini au niveau de l'individu. Nous reformulons le problème comme un équilibre de Nash et comparons le coût obtenu avec celui de la stratégie sociétale. Une application à la grippe A(H1N1) indique la présence de perceptions différentes liées à la vaccination.La partie IV propose une implémentation numérique directe des stratégies présentées. / This thesis propose a mathematical analysis of the vaccination strategies.The first part introduces the mathematical framework, in particular the Susceptible – Infected – Recovered compartmental model.The second part introduces the optimal control tools used to find an optimal vaccination strategy from the societal point of view, which is a minimizer of the societal cost. We show that the associated value function can have a less regularity than what was assumed in the literature. These results are then applied to the vaccination against the whooping cough.The third part defines a model where the cost is defined at the level of the individual. We rephrase this problem as a Nash equilibrium and compare this results with the societal strategy. An application to the Influenza A(H1N1) 2009-10 indicates the presence of inhomogeneous perceptions concerning the vaccination risks.The fourth and last part proposes a direct numerical implementation of the different strategies.

Parmi tous les jeux de société joués par les humains au cours de l’histoire, le jeu de go était considéré comme l’un des plus difficiles à maîtriser par un programme informatique [Van Den Herik et al., 2002]; Jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas [Silveret al., 2016]. Cette percée révolutionnaire [Müller, 2002, Van Den Herik et al., 2002] fût le fruit d’une combinaison sophistiquée de Recherche arborescente Monte-Carlo et de techniques d’apprentissage automatique pour évaluer les positions du jeu, mettant en lumière le grand potentiel de l’apprentissage automatique pour résoudre des jeux. L’apprentissage antagoniste, un cas particulier de l’optimisation multiobjective, est un outil de plus en plus utile dans l’apprentissage automatique. Par exemple, les jeux à deux joueurs et à somme nulle sont importants dans le domain des réseaux génératifs antagonistes [Goodfellow et al., 2014] ainsi que pour maîtriser des jeux comme le Go ou le Poker en s’entraînant contre lui-même [Silver et al., 2017, Brown andSandholm, 2017]. Un résultat classique de la théorie des jeux indique que les jeux convexes-concaves ont toujours un équilibre [Neumann, 1928]. Étonnamment, les praticiens en apprentissage automatique entrainent avec succès une seule paire de réseaux de neurones dont l’objectif est un problème de minimax non-convexe et non-concave alors que pour une telle fonction de gain, l’existence d’un équilibre de Nash n’est pas garantie en général. Ce travail est une tentative d'établir une solide base théorique pour l’apprentissage dans les jeux. La première contribution explore le théorème minimax pour une classe particulière de jeux non-convexes et non-concaves qui englobe les réseaux génératifs antagonistes. Cette classe correspond à un ensemble de jeux à deux joueurs et a somme nulle joués avec des réseaux de neurones. Les deuxième et troisième contributions étudient l’optimisation des problèmes minimax, et plus généralement, les inégalités variationnelles dans le cadre de l’apprentissage automatique. Bien que la méthode standard de descente de gradient ne parvienne pas à converger vers l’équilibre de Nash de jeux convexes-concaves simples, il existe des moyens d’utiliser des gradients pour obtenir des méthodes qui convergent. Nous étudierons plusieurs techniques telles que l’extrapolation, la moyenne et la quantité de mouvement à paramètre négatif. La quatrième contribution fournit une étude empirique du comportement pratique des réseaux génératifs antagonistes. Dans les deuxième et troisième contributions, nous diagnostiquons que la méthode du gradient échoue lorsque le champ de vecteur du jeu est fortement rotatif. Cependant, une telle situation peut décrire un pire des cas qui ne se produit pas dans la pratique. Nous fournissons de nouveaux outils de visualisation afin d’évaluer si nous pouvons détecter des rotations dans comportement pratique des réseaux génératifs antagonistes. / Among all the historical board games played by humans, the game of go was considered one of the most difficult to master by a computer program [Van Den Heriket al., 2002]; Until it was not [Silver et al., 2016]. This odds-breaking break-through [Müller, 2002, Van Den Herik et al., 2002] came from a sophisticated combination of Monte Carlo tree search and machine learning techniques to evaluate positions, shedding light upon the high potential of machine learning to solve games. Adversarial training, a special case of multiobjective optimization, is an increasingly useful tool in machine learning. For example, two-player zero-sum games are important for generative modeling (GANs) [Goodfellow et al., 2014] and mastering games like Go or Poker via self-play [Silver et al., 2017, Brown and Sandholm,2017]. A classic result in Game Theory states that convex-concave games always have an equilibrium [Neumann, 1928]. Surprisingly, machine learning practitioners successfully train a single pair of neural networks whose objective is a nonconvex-nonconcave minimax problem while for such a payoff function, the existence of a Nash equilibrium is not guaranteed in general. This work is an attempt to put learning in games on a firm theoretical foundation. The first contribution explores minimax theorems for a particular class of nonconvex-nonconcave games that encompasses generative adversarial networks. The proposed result is an approximate minimax theorem for two-player zero-sum games played with neural networks, including WGAN, StarCrat II, and Blotto game. Our findings rely on the fact that despite being nonconcave-nonconvex with respect to the neural networks parameters, the payoff of these games are concave-convex with respect to the actual functions (or distributions) parametrized by these neural networks. The second and third contributions study the optimization of minimax problems, and more generally, variational inequalities in the context of machine learning. While the standard gradient descent-ascent method fails to converge to the Nash equilibrium of simple convex-concave games, there exist ways to use gradients to obtain methods that converge. We investigate several techniques such as extrapolation, averaging and negative momentum. We explore these techniques experimentally by proposing a state-of-the-art (at the time of publication) optimizer for GANs called ExtraAdam. We also prove new convergence results for Extrapolation from the past, originally proposed by Popov [1980], as well as for gradient method with negative momentum. The fourth contribution provides an empirical study of the practical landscape of GANs. In the second and third contributions, we diagnose that the gradient method breaks when the game’s vector field is highly rotational. However, such a situation may describe a worst-case that does not occur in practice. We provide new visualization tools in order to exhibit rotations in practical GAN landscapes. In this contribution, we show empirically that the training of GANs exhibits significant rotations around Local Stable Stationary Points (LSSP), and we provide empirical evidence that GAN training converges to a stable stationary point, which is a saddle point for the generator loss, not a minimum, while still achieving excellent performance.

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Motivés par la demande croissante de services de santé améliorés et à distance, qui tend à augmenter notamment avec une population de plus en plus âgée, et la réduction du coût de l'utilisation des infrastructures réseaux, afin d'assurer des applications de santé temps-réel et à faible débit de données, les réseaux de capteurs médicaux sans fil (WBANs) forment encore un domaine de recherche en forte croissance, notamment avec le développement de WBANs coopératifs. Dans ce contexte, en utilisant les utilisateurs du réseau eux-mêmes en tant que relais on pourrait étendre les infrastructures réseaux existantes, tout en améliorant la capacité du réseau et optimisant l'utilisation du spectre radio. Ainsi, les opérateurs réseaux, qui planifient déjà pour l'intégration de l'internet des objets (IoT) et l'informatique en nuage (cloud), devraient aussi penser à créer un nouveau type de réseau ad hoc mobile, où les utilisateurs du réseau sont utilisés comme des stations de base ad hoc simplifiées, afin de partager l'information en temps-réel entre des personnes colocalisées portant des capteurs corporels. Ce nouveau type de réseau est appelé réseau corporel sans fil (BBN: Body-to-Body Network). Dans un BBN, un appareil radio, collecte les données des nœuds capteurs attachés ou portés par une personne, et les transmet à un appareil récepteur situé sur une autre personne du voisinage, afin d'être traitées ou retransmises à d'autres utilisateurs du BBN. le BBN peut trouver des applications dans divers domaines tels que la santé, les sports d'équipe, le militaire, les divertissements, ainsi que des expériences passionnantes des réseaux sociaux. Fonctionnant dans la bande Industrielle, Scientifique et Médicale (ISM), les liaisons de communication dans un BBN seront très sensibles aux interférences entre les différentes technologies qui partagent le spectre radio limité. Ainsi, l'interférence entre ces technologies devient une préoccupation importante pour la conception de protocoles pour l'utilisateur final du BBN. À ce jour, très peu d'études existent, qui effectuent une analyse en profondeur de ce type de scénario implicant le corps humain dans des communications radio. Le problème d'interférence dans un tel système distribué, doit être abordé avec des mécanismes distribués, tels que la théorie des jeux. Les décideurs dans le jeu sont soit les WBANs formant le BBN ou les opérateurs de réseaux qui contrôlent les dispositifs de communication inter-WBAN. Ces dispositifs doivent faire face à des ressources de transmission limitées (bande ISM) ce qui donne lieu à des conflits d'intérêts. Cette thèse vise à explorer les opportunités pour permettre des communications inter-WBANs en assurant le partage du spectre radio par le biais de deux approches. D'abord, l'atténuation des interférences mutuelles et croisées, et par la conception d'un protocole de routage spécifique BBN utilisé dans une application de contrôle de l'expansion d'une épidémie dans les zones de rassemblement de masse, tels que les aéroports. Dans un premier volet, une approche basée sur la théorie des jeux est proposée pour résoudre le problème d'interférence distribué dans les BBNs. Le jeu d'atténuation des interférences socialement conscient des intérêts de la collectivité (SIM) a une double tâche: à l'échelle WBAN, il alloue des canaux ZigBee aux capteurs corporels pour la collecte intra-WBAN des données, et à l'échelle BBN, il alloue les canaux WiFi aux appareils mobiles pour la transmission et le relais des données inter-WBANs. Deux algorithmes, BR-SIM et SORT-SIM, ont été développés pour rechercher les points d'équilibre de Nash du jeu SIM. Le premier (BR-SIM) assure les solutions de meilleure réponse (Best-response) tandis que le second (SORT-SIM) tente d'obtenir un compromis entre des solutions quasi-optimales et un temps de convergence réduit. (...) / Motivated by the rising demand for remote and improved healthcare, while decreasing the cost of using network infrastructures to ensure time and data rate-constrained applications, Wireless Body Area Networks (WBANs) still form a strongly growing research field. Besides, engineers and researchers are investigating new solutions to supplement mobile communications through developing opportunities for cooperative WBANs. In this context, using network users themselves as relays could complement and extend existing infrastructure networks, while improving network capacity and promoting radio spectrum usage. Yet, network operators, that are already planning for the Internet of Things (IoT) and cloud computing technologies integration, should also think about this new possibility of creating a new type of mobile ad hoc network, where network users themselves are used as simplified ad hoc base stations, to fulfill the desire of sharing real-time information between colocated persons carrying body sensors. This emerging type of network is called Body-to-Body Network (BBN). In a BBN, a radio device situated on one person gathers the sensor data from the sensor nodes worn by that person, and transmit them to a transceiver situated on another person in the nearby area, in order to be processed or relayed to other BBN users. BBNs can find applications in a range of areas such as healthcare, team sports, military, entertainment, as well as exciting social networking experiences. Operating in the popular Industrial, Scientific and Medical (ISM) band, the communication links in a BBN will be heavily susceptible to interference between the different radio technologies sharing the limited radio spectrum. Thus, inter-body interference become an important concern for protocol design and quality of service for the BBN end user. Yet, higher layer MAC and networking mechanisms need to be in place to overcome this interference problem. To date, very few studies, that perform in-depth analysis of this type of body-centric scenario, exist. The interference problem in such distributed system, should be tackeled with distributed mechanisms, such as Game Theory. The decision makers in the game are either the WBANs/people forming the BBN or the network operators who control the inter-WBAN communicating devices. These devices have to cope with a limited transmission resource (ISM band) that gives rise to a conflict of interests. This thesis aims at exploring the opportunities to enable inter-WBAN communications by ensuring feasible sharing of the radio spectrum through two challenging research issues. First, mutual and cross-technology interference mitigation, and second, the design of a BBN specific routing protocol applied to an epidemic control application within mass gathering areas, such as the airport, as use case in this thesis. In a first phase, a game theoretical approach is proposed to resolve the distributed interference problem in BBNs. The Socially-aware Interference Mitigation (SIM) game performs twofold: at the WBAN stage, it allocates ZigBee channels to body sensors for intra-WBAN data sensing, and at the BBN stage, it allocates WiFi channels to mobile devices for inter-WBAN data transmitting and relaying. Two algorithms, BR-SIM and SORT-SIM, were developed to search for Nash equilibra to the SIM game. The first (BR-SIM) ensures best response solutions while the second (SORT-SIM) attempts to achieve tradeoff between sub-optimal solutions and short convergence time. Then, in order to highlight the social role of BBNs, the second part of this thesis is devoted to propose an epidemic control application tailored to BBNs, in indoor environment. This application implements a geographic routing protocol, that differentiates WBANs traffic and ensures real-time quarantine strategies. (...)