Avec la montée de la connectivité entre les appareils (internet des objets), nouvelles possibilités de coordination entre les différentes entités ont ouvert. En même temps, des résultats récents, issus de la théorie de l'information, ont fourni des limites pour la performance optimale que tout système de coordination pourrait atteindre sous certaines structures d'information. Dans cette thèse, nous développons ces résultats théoriques dans le but de les rendre plus facilement applicable aux problèmes pratiques. À cet égard, la contribution de cette thèse est double : 1) En outre développer les résultats théoriques pour fournir un aperçu de la structure des solutions au problème d'optimisation posés dans les travaux antérieurs, ainsi que la généralisation des résultats. 2) Développer des algorithmes qui exploitent le cadre théorique fourni par les travaux antérieurs pour concevoir des mécanismes de coordination pratiques, décentralisées et robustes. La généralité de l'approche se prête à diverses applications, dont les éléments suivants ont été traités: optimisation de puissance dans les réseaux sans fil, planification de la consommation d'énergie dans les applications de réseau intelligent, ainsi que Witsenhausen contre-exemple, un problème important issu de la théorie du contrôle. Diverses possibilités sont encore à venir pour exploiter le cadre et les outils développés ici. En effet, ils pourraient être utiles même dans des domaines qui ne sont pas abordés dans cette thèse, mais qui nécessitent une coordination entre les agents avec des informations différentes à la disposition de chacun. / With the rise in connectivity between appliances (Internet of Things), new avenues for coordination between various entities have opened up. At the same time, recent information theoretical results have provided bounds for the performance that any coordination scheme could achieve under certain information structures. In this thesis, we further develop those information theoretical results with the aim of making them applicable more easily to practical problems. In this regard, the contribution of this thesis is twofold: 1) Further developing the aforementioned information theoretical results to provide insights into the structure of the solutions to optimization problem posed in them, as well as generalizing some results. 2) Developing algorithms which exploit the theoretical framework provided by Information theory to devise practical, decentralized and robust coordination schemes. The generality of the approach lends itself to various applications, of which the following were treated: power optimization in wireless networks, power consumption scheduling in smart grid applications, as well as Witsenhausen counterexample, an important toy problem in control theory. Various opportunities still lie ahead to exploit the framework and tools developed herein. Indeed, they could be useful even in domains which have not been explored in this thesis but which require coordination between agents with different information available to each.