Cette thèse présente des applications véhiculaires à différentes échelles : de la petite qui permet d'effectuer des tests réels de communication et de service ; à des plus grandes incluant plus de contraintes mais permettant des simulations sur l'ensemble du réseau. Dans ce contexte nous soulignons l'importance d'avoir et de traiter des données réelles afin de pouvoir interpréter correctement les résultats. A travers ces échelles nous proposons différents services utilisant la communication V2V et V2I. Nous ne prétendons pas prendre le contrôle du véhicule, notre but est de montrer le potentiel de la communication à travers différents services. La petite échelle se focalise sur un service à un feu de circulation permettant d'améliorer les temps de parcours et d'attente, et la consommation en CO2 et en carburant. La moyenne échelle se situant sur un rond-point, permet grâce à un algorithme décentralisé, d'améliorer ces mêmes paramètres, mais montre également qu'avec une prise de décision simple et décentralisée, le système est robuste face à la perte de paquet, à la densité, aux comportements humains ou encore aux taux d'équipement. Enfin à l'échelle d'une ville, nous montrons que grâce à des décisions prises de manière locale et décentralisée, avec seulement un accès à une information partielle dans le réseau, nous obtenons des résultats proches des solutions centralisées. La quantité de données transitant ainsi dans le réseau est considérablement diminuée. Nous testons également la réponse de ces systèmes en cas de perturbation plus ou moins importante tels que des travaux, un acte terroriste ou une catastrophe naturelle. Les modèles permettant une prise de décision locale grâce aux informations délivrées autour du véhicule montrent leur potentiel que se soit avec de la communication avec l'infrastructure V2I ou entre les véhicules V2V. / In this thesis we present vehicular applications across different scales: from small scale that allows real tests of communication and services; to larger scales that include more constraints but allowing simulations on the entire network. In this context, we highlight the importance of real data and real urban topology in order to properly interpret the results of simulations. We describe different services using V2V and V2I communication. In each of them we do not pretend to take control of the vehicle, the driver is present in his vehicle, our goal is to show the potential of communication through services taking into account the difficulties outlined above. In the small scale, we focus on a service with a traffic light that improves travel times, waiting times and CO2 and fuel consumption. The medium scale is a roundabout, it allows, through a decentralized algorithm, to improve the same parameters. It also shows that with a simple and decentralized decision-making process, the system is robust to packet loss, density, human behavior or equipment rate. Finally on the scale of a city, we show that local and decentralized decisions, with only a partial access to information in the network, lead to results close to centralized solutions. The amount of data in the network is greatly reduced. We also test the response of these systems in case of significant disruption in the network such as roadworks, terrorist attack or natural disaster. Models, allowing local decision thanks to information delivered around the vehicle, show their potential whatsoever with the V2I communication or V2V.

Dans le cadre du développement des innovations dans les Systèmes de Transport Intelligents, les véhicules connectés devront être capables de télécharger des informations basées sur la position sur et depuis des serveurs distants. Ces véhicules seront équipés avec des différentes technologies d’accès radio, telles que les réseaux cellulaires ou les réseaux véhicule-à-véhicule (V2V) comme IEEE 802.11p. Les réseaux cellulaires, avec une couverture presque omniprésente, fournissent un accès à internet avec garanties de qualité de service. Cependant, l’accès à ces réseaux est payant. Dans cette thèse, un algorithme de clustering multi-saut est proposé avec pour objectif de réduire le coût d’accès au réseau cellulaire en agrégeant des données sur le réseau V2V. Pour faire ceci, le leader du cluster (CH, de l’anglais Cluster Head) est utilisé comme passerelle unique vers le réseau cellulaire. Pour le test d’une application d’exemple pour télécharger du Floating Car Data agrégé, les résultats des simulations montrent que cette approche réduit l’utilisation du réseau cellulaire de plus de 80%, en s’attaquant à la redondance typique des données basées sur la position dans les réseaux véhiculaires. Il y a une contribution en trois parties : Premièrement, une approche pour déléguer la sélection du CH à la station de base du réseau cellulaire afin de maximiser la taille des clusters, et par conséquent le taux de compression. Deuxièmement, un algorithme auto-adaptatif qui change dynamiquement le nombre maximum de sauts afin de maintenir un équilibre entre la réduction des coûts d’accès au réseau cellulaire et le taux de perte de paquets dans le réseau V2V. Finalement, l’incorporation d’une théorie de la justice distributive, afin d’améliorer l’équité sur la durée concernant la distribution des coûts auxquels les CH doivent faire face, améliorant ainsi l’acceptabilité sociale de la proposition. Les algorithmes proposés ont été testés via simulation, et les résultats montrent une réduction significative dans l’utilisation du réseau cellulaire, une adaptation réussie du nombre de sauts aux changements de la densité du trafic véhiculaire, et une amélioration dans les métriques d’équité, sans affecter la performance des réseaux. / For the development of innovative Intelligent Transportation Systems applications, connected vehicles will frequently need to upload and download position-based information to and from servers. These vehicles will be equipped with different Radio Access Technologies (RAT), like cellular and vehicle-to-vehicle (V2V) technologies such as LTE and IEEE 802.11p respectively. Cellular networkscan provide internet access almost anywhere, with QoS guarantees. However, accessing these networks has an economic cost. In this thesis, a multi-hop clustering algorithm is proposed in the aim of reducing the cellular access costs by aggregating information and off-loading data in the V2V network, using the Cluster Head as a single gateway to the cellular network. For the example application of uploading aggregated Floating Car Data, simulation results show that this approach reduce cellular data consumption by more than 80% by reducing the typical redundancy of position-based data in a vehicular network. There is a threefold contribution: First, an approach that delegates the Cluster Head selection to the cellular base station in order to maximize the cluster size, thus maximizing aggregation. Secondly, a self-adaptation algorithm that dynamically changes the maximum number of hops, addressing the trade-off between cellular access reduction and V2V packet loss. Finally, the incorporation of a theory of distributive justice, for improving fairness over time regarding the distribution of the cost in which Cluster Heads have to incur, thus improving the proposal’s social acceptability. The proposed algorithms were tested via simulation, and the results show a significant reduction in cellular network usage, a successful adaptation of the number of hops to changes in the vehicular traffic density, and an improvement in fairness metrics, without affecting network performance.