Le streaming adaptatif sur HTTP, désigné par HAS, est une technique de streaming vidéo largement déployée sur Internet. Elle utilise TCP comme protocole de transport. Elle consiste à segmenter la vidéo stockée sur un serveur web en petits segments indépendants de même durée de lecture et transcodés à plusieurs niveaux de qualité, désignés par "chunks". Le player, du côté du client HAS, demande périodiquement un nouveau chunk. Il sélectionne le niveau de qualité en se basant sur l’estimation de la bande passante du/des chunk(s) précédent(s). Étant donné que chaque client HAS est situé au sein d’un réseau d’accès, notre étude traite un cas fréquent dans l’usage quotidien: lorsque plusieurs clients partagent le même lien présentant un goulot d’étrangement et se trouvent en compétition sur la bande passante. Dans ce cas, on signale une dégradation de la qualité d’expérience (QoE) des utilisateurs de HAS et de la qualité de service (QoS) du réseau d’accès. Ainsi, l’objectif de cette thèse est d’optimiser le protocole TCP pour résoudre ces dégradations de QoE et QoS. Notre première contribution propose une méthode de bridage du débit HAS au niveau de la passerelle. Cette méthode est désignée par "Receive Window Tuning Method" (RWTM): elle utilise le principe de contrôle de flux de TCP et l’estimation passive du RTT au niveau de la passerelle. Nous avons comparé les performances de RWTM avec une méthode récente implémentée à la passerelle qui utilise une discipline particulière de gestion de la file d’attente, qui est désignée par "Hierarchical Token Bucket shaping Method" (HTBM). Les résultats d’évaluations indiquent que RWTM offre une meilleure QoE et une meilleure QoS de réseau d’accès que HTBM. Notre deuxième contribution consiste à mener une étude comparative combinant deux méthodes de bridages, RWTM et HTBM, avec quatre variantes TCP largement déployées, NewReno, Vegas, Illinois et Cubic. Les résultats d'évaluations montrent une discordance importante entre les performances des différentes combinaisons. De plus, la combinaison qui améliore les performances dans la majorité des scénarios étudiés est celle de RWTM avec Illinois. En outre, une mise à jour efficace de la valeur du paramètre "Slow Start Threshold", sthresh, peut accélérer la vitesse de convergence du player vers la qualité optimale. Notre troisième contribution propose une nouvelle variante de TCP adaptée aux flux HAS, qu’on désigne par TcpHas; c’est un algorithme de contrôle de congestion de TCP adapté aux spécifications de HAS. TcpHas estime le niveau de la qualité optimale du flux HAS en se basant sur l’estimation de la bande passante de bout en bout. Ensuite, TcpHas applique un bridage au trafic HAS en fonction du débit d’encodage du niveau de qualité estimé. TcpHas met à jour ssthresh pour accélérer la vitesse de convergence. Une étude comparative a été réalisée avec la variante Westwood+. Les résultats d’évaluations montrent que TcpHas est plus performant que Westwood+. / HTTP adaptive streaming (HAS) is a streaming video technique widely used over the Internet. It employs Transmission Control Protocol (TCP) as transport protocol and it splits the original video inside the server into segments of same duration, called "chunks", that are transcoded into multiple quality levels. The HAS player, on the client side, requests for one chunk each chunk duration and it commonly selects the quality level based on the estimated bandwidth of the previous chunk(s). Given that the HAS clients are located inside access networks, our investigation involves several HAS clients sharing the same bottleneck link and competing for bandwidth. Here, a degradation of both Quality of Experience (QoE) of HAS users and Quality of Service (QoS) of the access network are often recorded. The objective of this thesis is to optimize the TCP protocol in order to solve both QoE and QoS degradations. Our first contribution consists of proposing a gateway-based shaping method, that we called Receive Window Tuning Method (RWTM); it employs the TCP flow control and passive round trip time estimation on the gateway side. We compared the performances of RWTM with another gateway-based shaping method that is based on queuing discipline, called Hierarchical Token Bucket shaping Method (HTBM). The results of evaluation indicate that RWTM outperforms HTBM not only in terms of QoE of HAS but also in terms of QoS of access network by reducing the queuing delay and significantly reducing packet drop rate at the bottleneck.Our second contribution consists of a comparative evaluation when combining two shaping methods, RWTM and HTBM, and four very common TCP variants, NewReno, Vegas, Illinois and Cubic. The results show that there is a significant discordance in performance between combinations. Furthermore, the best combination that improves performances in the majority of scenarios is when combining Illinois variant with RWTM. In addition, the results reveal the importance of an efficient updating of the slow start threshold value, ssthresh, to accelerate the convergence toward the best feasible quality level. Our third contribution consists of proposing a novel HAS-based TCP variant, that we called TcpHas; it is a TCP congestion control algorithm that takes into consideration the specifications of HAS flow. Besides, it estimates the optimal quality level of its corresponding HAS flow based on end-to-end bandwidth estimation. Then, it permanently performs HAS traffic shaping based on the encoding rate of the estimated level. It also updates ssthresh to accelerate convergence speed. A comparative performance evaluation of TcpHas with a recent and well-known TCP variant that employs adaptive decrease mechanism, called Westwood+, was performed. Results indicated that TcpHas largely outperforms Westwood+; it offers better quality level stability on the optimal quality level, it dramatically reduces the packet drop rate and it generates lower queuing delay.