Avec l’arrivée massive des technologies sans fil, le nombre de terminaux mobiles n’a cessé de croître, pour des usages et des ressources de communication diversifiés. En intégrant les objets du quotidien, nos réseaux de communications sont devenus dynamiques aussi bien en termes de ressources que de topologie physique, offrant accès à des informations de plus en plus riches. La tâche de gestion s’est ainsi complexifiée et requiert des temps de réponse de plus en plus courts difficilement réalisables par un administrateur humain. Il devient indispensable de mettre en œuvre des capacités de gestion autonomes pour les nouveaux réseaux. Dans tous les cas, la gestion d’un système implique une étape essentielle : sa mesure et sa supervision. Peu importe sa nature, c’est cette étape de prise d’information qui permet sa caractérisation, son analyse et son contrôle. Le domaine des réseaux n’échappe pas à cette règle et les objets qui le composent auront besoin d’acquérir des informations sur leur environnement pour mieux s’y adapter. Dans cette thèse, nous nous intéressons au partage efficace de ces informations de mesures à des fins d’auto-analyse et d’évaluation distribuée de la performance. Après avoir formalisé le problème de la mesure distribuée, nous nous consacrons dans un premier temps à l’organisation des échanges de mesures dans les graphes dynamiques. Nous proposons une nouvelle heuristique pour le consensus de la moyenne qui converge plus rapidement que celles de l’état de l’art. Dans un second temps, nous considérons des topologies plus stables pouvant utiliser des flux TCP comme moyen d’échange. Nous proposons un mécanisme d’ordonnancement de ces flux qui conserve le même comportement face à la congestion, tout en réduisant leur latence moyenne. Enfin, nous nous intéressons à l’information de mesure échangée. Nous montrons comment les nœuds peuvent superviser diverses métriques telles que la performance d’un système en se basant sur l’utilité de ses agents, et proposons une méthode pour qu’ils puissent analyser l’évolution de cette performance / With the massive rise of wireless technologies, the number of mobile stations is constantly growing. Both their uses and their communication resources are diversified. By integrating our daily life objects, our communication networks become dynamic in terms of physical topology but also in term of resources. Furthermore, they give access to a richer information. As a result, the management task has become complex and requires shorter response time that a human administrator can not respect. It becomes necessary to develop an autonomic management behavior in next generation networks. In any manner, managing a system requires essential steps which are : its measurement and its supervision. Whatever the nature of a system, this stage of information gathering, allows its characterization and its control. The field of networks is not the exception to the rule and objects that compose them will need to acquire information on their environment for a better adaptation. In this thesis, we focus on the efficient sharing of this information, for self-analysis and distributed performance evaluation purposes. After having formalized the problem of the distributed measurement, we address in a first part the fusion and the diffusion of measures in dynamic graphs. We develop a new heuristic for the average consensus problem offering a better contraction rate than the ones of the state of the art. In a second part, we consider more stable topologies where TCP is used to convey measures. We offer a scheduling mechanism for TCP flows that guaranty the same impact on the network congestion, while reducing the average latency. Finally, we show how nodes can supervise various metrics such as the system performance based on their utilities and suggest a method to allow them to analyze the evolution of this performance