Cette thèse propose que les entreprises puissent être maîtres de leur politique de connexion, en se basant sur des objectifs métier et en utilisant la connaissance interne qu’elles ont de leurs usagers et de tâches, et qu’elles les transmettent vers les opérateurs réseau. L’eCAPS (enterprise Context Aware Policy System) proposé permet aux organisations de différencier les activités professionnelles et non-professionnelles engendrées par les usagers BYOD (Bring Your Own Device) et ainsi de mettre en œuvre des politiques de décision pour les ressources, les niveaux de priorité et même le choix du réseau d’accès. En étendant un moteur context‐aware pour évaluer le contexte de risque lié aux requêtes de connectivité, l’entreprise doit pouvoir déterminer les actions relatives aux requêtes de services à haut risque tout en prenant en compte l’impact métier. La solution proposée utilise des extensions des standards 3GPP pour permettre à l’entreprise d’agir comme un MVNO (Mobile Virtual Network Operator) ou un Sponsor de service data. Ainsi, la proposition de la fonctionnalité ‘Defer‐Back’ facilite le transfert d’utilisations personnelles vers l’opérateur de réseau, et ce, en accord avec les souhaits des utilisateurs. Les profils de contexte sont évalués suivant un modèle Business et Risque. Ce modèle calcule les valeurs des attributs de Crédibilité des sources, qui sont estimées en fonction de leur caractéristiques comme la confiance (fiabilité, stabilité des données) , la précision (gestion des erreurs) et la précision (résolution et proximité). Les politiques enterprise sont appliquées via un système de priorité multi‐niveau adaptable, combinant ainsi observations et préférences. Un nouvel algorithme (Cedar: Corroborative Evidential Diminishing Aggregation Rating) est proposé pour définir et agréger une ‘évidence’. Il augmente proportionnellement les attributs concordants et diminue les attributs non‐concordants. Cedar satisfait un grand de besoins et surperforme les méthodes traditionnelles, en particulier en ce qui concerne sa prise en compte de l’incertitude et des conflits. La solution multi‐facette proposée eCAPS donne lieu à un grand nombre d’applications, dont quatre sont décrites dans la thèse. De plus, l’étude de cas présentée ‘MNVO Automotive’ donne un plus de détail sur un cas particulier nécessitant la fusion de politiques parmi plusieurs parties‐prenantes. L’approche proposée, l’Arbre de Crédibilité Cedar’, qui intègre agrégation corroborative et mesure de la crédibilité, devrait avoir un impact significatif dans le domaine, en particulier sur le contexte comportemental et sur le diagnostique / This thesis suggests that the enterprise should determine its own connectivity policies and convey them to the network carrier. This allows selecting service delivery options based on business goals, using corporate internal knowledge of users and tasks. The proposed eCAPS (enterprise Context Aware Policy System) allows organizations to distinguish between business and personal requests that are generated by BYOD (Bring Your Own Device) users. This enables enterprises to make policy decisions about resourcing, priority levels, automatic funding and even choice of access networks. By extending the model to evaluated risks, the enterprise could determine mitigating actions for high risk service requests, moderated by business priorities. The network solution utilizes extended 3GPP interfaces, to enable the enterprise to act as a Mobile Virtual Network Operator (MVNO) or as a Sponsor of data services. The proposed ‘Defer‐Back’ feature facilitates deferring personal usage back to the carrier, to be treated as a personal service. The solution contains a Business and Risk model that determines the profile of each service request. This model computes attributes’ inherent values from the Credibility of their sources, which is estimated by their digital characteristics, such as confidence (reliability, data stability), accuracy (error‐management) and precision (resolution and proximity). Corporate policy is injected via multi‐level customizable prioritization, thus combining observations with preferences. To aggregate the evidential information, a new algorithm (Cedar: Corroborative Evidential Diminishing Aggregation Rating) is proposed, which proportionally augments concordant attributes and decrements discordant ones. Cedar satisfies a challenging range of requirements and outperforms popular methods, especially due to its robustness and logical handling of uncertainty and conflict. The proposed multi‐facet eCAPS solution has many applications, of which four are included. Additionally, a case study of an MVNO Automotive is described, which necessitates joining multistakeholders’ policy. The ‘Cedar Credibility Tree’ approach, with corroborative aggregation and measured Credibility, has far reaching utility, especially in behavioral context and diagnosis