Dans le contexte de transition vers un système électrique décentralisé et intelligent, nous abordons le problème de la gestion des flexibilités de consommation électriques. Nous développons différentes méthodes basées sur l'optimisation distribuée et la théorie des jeux.Nous commençons par adopter le point de vue d'un opérateur central en charge de la gestion des flexibilités de plusieurs agents. Nous présentons un algorithme distribué permettant le calcul des profils de consommations des agents optimaux pour l'opérateur.Cet algorithme garantit la confidentialité des agents~: les contraintes individuelles, ainsi que le profil individuel de consommation de chaque agent, ne sont jamais révélés à l'opérateur ni aux autres agents.Ensuite, nous adoptons dans un second modèle une vision plus décentralisée et considérons un cadre de théorie des jeux pour la gestion des flexibilités de consommation.Cette approche nous permet en particulier de modéliser les comportements stratégiques des consommateurs.Dans ce cadre, une classe de jeux adéquate est donnée par les jeux de congestion atomiques fractionnables.Nous obtenons plusieurs résultats théoriques concernant les équilibres de Nash dans cette classe de jeux, et nous quantifions l'efficacité de ces équilibres en établissant des bornes supérieures sur le prix de l'anarchie.Nous traitons la question du calcul décentralisé des équilibres de Nash dans ce contexte en étudiant les conditions et les vitesses de convergence des algorithmes de meilleure réponse et de gradient projeté.En pratique un opérateur peut faire face à un très grand nombre de joueurs, et calculer les équilibres d'un jeu de congestion dans ce cas est difficile.Afin de traiter ce problème, nous établissons des résultats sur l'approximation d'un équilibre dans les jeux de congestion et jeux agrégatifs avec un très grand nombre de joueurs et en présence de contraintes couplantes.Ces résultats, obtenus dans le cadre des inégalités variationnelles et sous certaines hypothèses de monotonie, peuvent être utilisés pour calculer un équilibre approché comme solution d'un problème de petite dimension.Toujours dans la perspective de modéliser un très grand nombre d'agents, nous considérons des jeux de congestion nonatomiques avec contraintes couplantes et avec une infinité de joueurs hétérogènes~: ce type de jeux apparaît lorsque les caractéristiques d'une population sont décrites par une fonction de distribution paramétrique.Sous certaines hypothèses de monotonie, nous prouvons que les équilibres de Wardrop de ces jeux, définis comme solutions d'une inégalité variationnelle de dimension infinie, peuvent être approchés par des équilibres de Wardrop symétriques de jeux annexes, solutions d'inégalités variationnelles de petite dimension.Enfin, nous considérons un modèle de jeu pour l'étude d'échanges d'électricité pair-à-pair au sein d'une communauté de consommateurs possédant des actifs de production électrique renouvelable.Nous étudions les équilibres généralisés du jeu obtenu, qui caractérisent les échanges possibles d'énergie et les consommations individuelles.Nous comparons ces équilibres avec la solution centralisée minimisant le coût social, et nous évaluons l'efficacité des équilibres via la notion de prix de l'anarchie. / In the context of smart grid and in the transition to decentralized electric systems, we address the problem of the management of distributed electric consumption flexibilities. We develop different methods based on distributed optimization and game theory approaches.We start by adopting the point of view of a centralized operator in charge of the management of flexibilities for several agents. We provide a distributed and privacy-preserving algorithm to compute consumption profiles for agents that are optimal for the operator.In the proposed method, the individual constraints as well as the individual consumption profile of each agent are never revealed to the operator or the other agents.Then, in a second model, we adopt a more decentralized vision and consider a game theoretic framework for the management of consumption flexibilities.This approach enables, in particular, to take into account the strategic behavior of consumers.Individual objectives are determined by dynamic billing mechanisms, which is motivated by the modeling of congestion effects occurring on time periods receiving a high electricity load from consumers.A relevant class of games in this framework is given by atomic splittable congestion games.We obtain several theoretical results on Nash equilibria for this class of games, and we quantify the efficiency of those equilibria by providing bounds on the price of anarchy.We address the question of the decentralized computation of equilibria in this context by studying the conditions and rates of convergence of the best response and projected gradients algorithms.In practice an operator may deal with a very large number of players, and evaluating the equilibria in a congestion game in this case will be difficult.To address this issue, we give approximation results on the equilibria in congestion and aggregative games with a very large number of players, in the presence of coupling constraints.These results, obtained in the framework of variational inequalities and under some monotonicity conditions, can be used to compute an approximate equilibrium, solution of a small dimension problem.In line with the idea of modeling large populations, we consider nonatomic congestion games with coupling constraints, with an infinity of heterogeneous players: these games arise when the characteristics of a population are described by a parametric density function.Under monotonicity hypotheses, we prove that Wardrop equilibria of such games, given as solutions of an infinite dimensional variational inequality, can be approximated by symmetric Wardrop equilibria of auxiliary games, solutions of low dimension variational inequalities.Again, those results can be the basis of tractable methods to compute an approximate Wardrop equilibrium in a nonatomic infinite-type congestion game.Last, we consider a game model for the study of decentralized peer-to-peer energy exchanges between a community of consumers with renewable production sources.We study the generalized equilibria in this game, which characterize the possible energy trades and associated individual consumptions.We compare the equilibria with the centralized solution minimizing the social cost, and evaluate the efficiency of equilibria through the price of anarchy.