Cette thèse en économie de l'énergie et de l'environnement étend le modèle de Hotelling du type exploration-extraction avec contraintes géologiques d’Okullo, Reynes et Hofkes (2015), afin de prendre en compte des trajectoires en forme de cloche pour l’ajout de réserves empiriquement observées par Laherrère (2003). Le modèle LOGIMA proposé (Images à Long terme sur le Pétrole et le Gaz) explique qu’elles sont la conséquence de « sweet spots » géologiques : des zones privilégiées où la concentration d’hydrocarbures est la plus élevée. Le modèle LOGIMA a été calibré sur une base de données issues couvrant les sept principaux bassins de pétrole et de gaz non-conventionnels du pays. Les résultats indiquent que la nécessité d’apprentissage par la pratique pour découvrir l’emplacement des sweet spots conduit à une mise en œuvre d’un effort d’exploration également en forme de cloche, ce qui permet de réduire le risque des activités d’exploration. Par conséquent, la réponse en termes des volumes offerts par les producteurs à des chocs sur les prix dévient fonction de l’ensemble des ressources mondiales antérieurement découvertes. Ensuite, nous appliquons le modèle LOGIMA pour étudier l’impact causé par l’offre de pétrole et de gaz naturel « non-conventionnels » aux États-Unis, sur les efforts mondiaux d’atténuation du changement climatique. Nous y parvenons en associant les scénarios à long-terme générés par LOGIMA avec le modèle d’évaluation intégrée, IMACLIM-R. Cette étude analyse comment des différentes cibles de prix de pétrole affecteraient son offre aux États-Unis. Nous estimons cette interaction au moyen de trois cadres de politiques en matière de climat : le cadre « business as usual » (BAU), les contributions décidées à l’échelle nationale (NDC) et les scénarios de 2°C (2DS). Les résultats de l’exercice indiquent que les approvisionnements non-conventionnels sont fortement susceptibles d’affecter les marchés énergétiques mondiaux, mais leur impact sur les émissions mondiales de gaz à effet de serre serait limité, car les différents effets déclenchés dans des différents secteurs viendraient les équilibrer approximativement. / This thesis in energy and environmental economics extends the geological Hotelling-type extraction-exploration model from Okullo, Reynes and Hofkes (2015) in order to account for the bell-shaped reserve additions that were empirically observed by Laherrère (2003). The proposed model explains them as the result of geological “sweet spots”: premium areas within geological formations where the concentration of hydrocarbons is highest. The proposed theoretical formulation was programmed into the mathematical model LOGIMA – “Long-term Oil and Gas Images” – and calibrated on data covering the seven main unconventional oil and gas plays in the United States. Results indicate the need to learn the location of sweet spots through trial and error drillings leads to schedules of exploratory effort that allow the optimal “de-risking” of exploratory activities. As a result, the optimal response of producers to price shocks becomes contingent on the prevailing level of cumulative discoveries.We apply LOGIMA to investigate the impact, caused by the recent advent of large-scale supplies of unconventional oil and gas, in the United States, on the ongoing efforts to mitigate climate change. We do so by soft coupling long-term scenarios from LOGIMA with the integrated assessment model, IMACLIM-R, a recursive, computable general equilibrium model of integrated global energy, economy and environment systems. We analyze how different price targets, potentially pursued by the Organization of Petroleum Exporting Countries (OPEC), would affect supplies of unconventional oil and gas from the United States. We control this interplay under three climate policy frameworks: business as usual (BAU), nationally determined contributions (NDCs) and 2°C scenario (2DS). The results of the exercise show that, despite having a significant potential to affect global energy markets, unconventional oil and gas supplies would have a limited potential to affect global cumulative greenhouse gas emissions to 2040, as the different effects triggered in different sectors approximately balanced each other out.