Les algorithmes distribués de consensus sont des algorithmes itératifs de faible complexité où les nœuds de capteurs voisins interagissent les uns avec les autres pour parvenir à un accord commun sans unité coordinatrice. Comme les nœuds dans un réseau de capteurs sans fil ont une puissance de calcul et une batterie limitées, ces algorithmes distribués doivent parvenir à un consensus en peu de temps et avec peu d’échange de messages. La première partie de cette thèse s’est basée sur l’étude et la comparaison des différents algorithmes de consensus en mode synchrone et asynchrone en termes de vitesse de convergence et taux de communications. La seconde partie de nos travaux concerne l’application de ces algorithmes de consensus au problème de la détection de trous de couverture dans les réseaux de capteurs sans fil.Ce problème de couverture fournit aussi le contexte de la suite de nos travaux. Il se décrit comme étant la façon dont une région d’intérêt est surveillée par des capteurs. Différentes approches géométriques ont été proposées mais elles sont limitées par la nécessité de connaitre exactement la position des capteurs ; or cette information peut ne pas être disponible si les dispositifs de localisation comme par exemple le GPS ne sont pas sur les capteurs. À partir de l’outil mathématique appelé topologie algébrique, nous avons développé un algorithme distribué de détection de trous de couverture qui recherche une fonction harmonique d’un réseau, c’est-à-dire annulant l’opérateur du Laplacien de dimension 1. Cette fonction harmonique est reliée au groupe d’homologie H1 qui recense les trous de couverture. Une fois une fonction harmonique obtenue, la détection des trous se réalise par une simple marche aléatoire dans le réseau. / Distributed consensus algorithms are iterative algorithms of low complexity where neighboring sensors interact with each other to reach an agreement without coordinating unit. As the nodes in a wireless sensor network have limited computing power and limited battery, these distributed algorithms must reach a consensus in a short time and with little message exchange. The first part of this thesis is based on the study and comparison of different consensus algorithms synchronously and asynchronously in terms of convergence speed and communication rates. The second part of our work concerns the application of these consensus algorithms to the problem of detecting coverage holes in wireless sensor networks.This coverage problem also provides the context for the continuation of our work. This problem is described as how a region of interest is monitored by sensors. Different geometrical approaches have been proposed but are limited by the need to know exactly the position of the sensors; but this information may not be available if the locating devices such as GPS are not on the sensors. From the mathematical tool called algebraic topology, we have developed a distributed algorithm of coverage hole detection searching a harmonic function of a network, that is to say canceling the operator of the 1-dimensional Laplacian. This harmonic function is connected to the homology group H1 which identifies the coverage holes. Once a harmonic function obtained, detection of the holes is realized by a simple random walk in the network.

Les protocoles de consensus ont gagné beaucoup d’intérêt ces dernières années. Dans cette thèse, nous étudions les problèmes d’optimisation, de contrôle, et de théorie de jeu qui se posent dans ces protocoles. Tout d’abord, nous étudions les techniques d’optimisation pour des problèmes de sélection de poids permettant ainsi d’augmenter la vitesse de convergence de protocoles de consensus dans les réseaux. Nous proposons de sélectionner les poids en appliquant un algorithme d’approximation: minimisation de la norme p de Schatten de la matrice de poids. Nous caractérisons l’erreur induite par cette approximation et nous montrons que l’algorithme proposé a l’avantage qu’il peut être soit résolu de façon distribuée. Ensuite, nous proposons un cadre conceptuel d’analyse des jeux d’adversaire qui peut ajouter du bruit aux poids utilisés par l’algorithme de consensus de moyenne afin d’éloigner le système de consensus. Nous analysons également la performance des algorithmes de consensus de moyenne où les informations échangées entre les agents voisins sont soumises à la quantification uniforme déterministe (les valeurs réelles envoyées par les nœuds de leurs voisins sont tronquées). Le problème de la terminaison des protocoles de consensus s’avère difficile dans le cadre distribué. Nous proposons un algorithme distribué pour la terminaison des protocoles de consensus. L’algorithme réduit la charge de communication tout en garantissant la convergence vers un consensus. Enfin, nous proposons une mesure de similarité qui évalue la qualité d’un regroupement (clustering) des nœuds dans un réseau. Un algorithme local de clustering basé sur cette métrique est donné. / Consensus protocols have gained a lot of interest in the recent years. In this thesis, we study optimization, control, and game theoretical problems arising in consensus protocols. First, we study optimization techniques for weight selection problems to increase the speed of convergence of discrete-time consensus protocols on networks. We propose to select the weights by applying an approximation algorithm: minimizing the Schatten p-norm of the weight matrix. We characterize the approximation error and we show that the proposed algorithm has the advantage that it can be solved in a totally distributed way. Then we propose a game theoretical framework for an adversary that can add noise to the weights used by averaging protocols to drive the system away from consensus. We give the optimal strategies for the game players (the adversary and the network designer) and we show that a saddle-point equilibrium exists in mixed strategies. We also analyze the performance of distributed averaging algorithms where the information exchanged between neighboring agents is subject to deterministic uniform quantization (e.g., when real values sent by nodes to their neighbors are truncated). Consensus algorithms require that nodes exchange messages persistently to reach asymptotically consensus. We propose a distributed algorithm that reduces the communication overhead while still guaranteeing convergence to consensus. Finally, we propose a score metric that evaluates the quality of clusters such that the faster the random walk mixes in the cluster and the slower it escapes, the higher is the score. A local clustering algorithm based on this metric is proposed.