Les problèmes de gestion optimale de l'information sont omniprésents sur les marchés financiers (délit d'initié, problèmes de défaut, etc). Leurs études nécessitent une conception stratégique des interactions entre agents : les ordres placés par un agent informé influencent les cours futurs des actifs par l'information qu'ils véhiculent. Cette possibilité d'influencer les cours n'est pas envisagée par la théorie classique de la finance. Le cadre naturel de l'étude des interactions stratégiques est la théorie des jeux. Cette thèse a précisément pour objet de développer une théorie financière basée sur la théorie des jeux. Nous prendrons comme base l'article de De Meyer et Moussa Saley , "On the origin of Brownian Motion in finance". Cet article modélise les interactions entre deux teneurs de marché asymétriquement informés sur le futur d'un actif risqué par un jeu répété à somme nulle à information incomplète. Cette étude montre en particulier que le mouvement Brownien, souvent utilisé en finance pour décrire la dynamique des prix, a une origine partiellement stratégique : il est introduit par les acteurs informés afin de tirer un bénéfice maximal de leur information privée. Cette thèse traite de diverses extensions de ce modèle concernant l'influence de la grille des prix, l'asymétrie bilatérale d'information, le processus de diffusion de l'information.

L'objet de notre étude est une chaîne logistique à deux étages composée d'un donneur d'ordres face à une demande aléatoire de marché et d'un fournisseur qui est lié au donneur d'ordres par un contrat linéaire de prix de gros. Le donneur d'ordres, qui est plus proche du marché final, aura une meilleure connaissance de la demande et transmettra à son fournisseur de l'information sur les prévisions de cette demande. Les prévisions sur la demande du marché seront de type binaire : demande haute ou demande basse. L'information sera donc à la fois asymétrique car le donneur d'ordres sera au départ mieux informé, mais aussi imparfaite car ces informations ne seront que des prévisions approchées des commandes réelles finales du marché. Nous étudions plusieurs modèles de chaînes logistiques (le modèle MTS/MTO en mono- et multi-périodes et le modèle MTS/MTS en mono-période) et nous utilisons deux approches scientifiques : la théorie des jeux et la méthodologie d'économie expérimentale.

Dans ce manuscrit de thèse, l'objectif principal est d'étudier les réseaux sans fil dans lesquels les nœuds terminaux sont équipés de plusieurs antennes. Plusieurs thèmes d'actualité, tels que les réseaux intelligents auto-optimisants, les communications dites green ou vertes et algorithmes distribués sont abordés. Dans ce but, nous utilisons une gamme diversifiée d'outils de la théorie des jeux, théorie de l'information, théorie des matrices aléatoires et théorie de l'apprentissage. Nous commençons notre analyse par l'étude du problème d'allocation de puissance dans les réseaux MIMO distribués. Les émetteurs sont censés être autonomes et capables de gérer leurs puissances afin d'optimiser leur taux de Shannon atteignables. Le cadre des jeux non-coopératifs est utilisé pour étudier la solution de ce problème. Des algorithmes itératifs qui convergent vers la solution optimale donnée par l'équilibre de Nash sont proposés. Deux approches différentes sont appliquées: des algorithmes basés sur les meilleures réponses et des algorithmes d'apprentissage par renforcement. Un autre problème majeur dans les réseaux sans fil est lié à la question de l'efficacité énergétique. Afin d'atteindre des débits de transmission élevés, la consommation d'énergie est également élevée. Dans les réseaux où la consommation d'énergie est une question critique, le débit de Shannon atteignable n'est plus une métrique de performance adaptée. C'est pourquoi nous abordons également le problème de l'optimisation d'une fonction d'efficacité énergétique.

L'arrivée des véhicules électriques (VEs) a un impact non négligeable sur le réseau électrique, à cause de la grande quantité d'énergie demandée. La stabilité du réseau est susceptible d'être menacée. Cependant, dans l'optique de la transition du réseau électrique vers le Smart Grid, les VEs peuvent aussi être vus comme offrant de nouvelles opportunités. Grâce à la flexibilité des VE demande, leur présence ouvre la voie à des optimisations via le processus de recharge ou même par l'utilisation de cette nouvelle capacité de stockage d'énergie distribuée. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux aspects économiques liés à la VE recharge, en prenant en compte le fait que l'écosystème associé aux VEs implique un grand nombre d'acteurs divers, aux objectifs rarement alignés et chaque acteur peut prendre des décisions stratégiques. Je présente d'abord un état de l'art structuré des modèles de la littérature introduits pour ces problèmes. Nous décrivons et comparons les principales approches, en mettant en évidence les besoins en communication des mécanismes correspondants, et les principales propriétés économiques afin de souligner les résultats les plus significatifs ainsi que les éventuels manques. Nous faisons ensuite une proposition consistant à utiliser le processus de VE recharge pour fournir un service de régulation au réseau électrique, en adaptant la puissance instantanée de charge. Nous conduisons une analyse économique des incitations en jeu. En particulier, nous analysons les valeurs des incitations à la régulation qui sont suffisantes pour qu'une offre de recharge-régulation soit bénéfique à la fois pour l'agrégateur et le réseau. Cette étude étant initialement conduite dans le cas d'un monopole qui peut offrir une recharge normale ou une recharge-régulation. Nous regardons ensuite l'impact de la compétition, entre un agrégateur n'offrant que des recharges à puissance fixe, et un autre n'offrant que de la recharge-régulation. La compétition semble préférable pour les utilisateurs et pour la société, puisque les prix sont alors plus bas qu'avec le monopole, et que la participation aux services de régulation est bien plus élevée. Enfin, nous proposons d'utiliser une autre propriété des VEs, à savoir leur capacité de stockage d'énergie. En effet, les VEs peuvent se charger pendant les heures de faible demande, donc à des prix réduits, et éventuellement revendre une partie pendant les pics de demande. Nous menons une étude économique des gains et coûts d'une telle approche. A partir de valeurs réalistes des marchés de l'électricité, nous déterminons numériquement les conditions pour qu'un tel scénario soit viable, et quantifions les économies qu'il peut apporter. Cette dissertation se conclut par une prise de recul sur les contributions et sur les extensions qui pourraient y être apportées. / Electric Vehicles (EVs), as their penetration increases, are not only challenging the sustainability of the power grid, but also stimulating and promoting its upgrading. Indeed, EVs can actively reinforce the development of the Smart Grid if their charging processes are properly coordinated through two-way communications, possibly benefiting all types of actors. Because grid systems involve a large number of actors with nonaligned objectives, we focus on the economic and incentive aspects, where each actor behaves in its own interest. We indeed believe that the market structure will directly impact the actors' behaviors, and as a result the total benefits that the presence of EVs can earn the society, hence the need for a careful design. The thesis first provides an overview of economic models considering unidirectional energy flows, but also bidirectional energy flows, i.e., with EVs temporarily providing energy to the grid. We describe and compare the main approaches, summarize the requirements on the supporting communication systems, and propose a classification to highlight the most important results and lacks. We propose to use the recharging processes of EVs to provide regulation to the grid by varying the instantaneous recharging power. We provide an economic analysis of the incentives at play, including the EV owners point of view (longer recharging durations and impact on battery lifetime versus cheaper energy) and the aggregator point of view (revenues from recharging versus regulation gains). In particular, we analyze the range of regulation rewards such that offering a regulation-oriented recharging benefits both EV owners and the aggregator. After that, we split the monopolistic aggregator into two competing entities. We model a non-cooperative game between them and examine the outcomes at the Nash equilibrium, in terms of user welfare, station revenue and electricity prices. As expected, competing stations offer users with lower prices than the monopolistic revenue-maximizing aggregator do. Furthermore, the amount of regulation service increases significantly than that in the monopolistic case. Considering the possibility of discharging, we propose an approach close to Vehicle-to-Grid, where EVs can give back some energy from their batteries during peak times. But we also use EVs as energy transporters, by taking their energy where it is consumed. A typical example is a shopping mall with energy needs, benefiting from customers coming and going to alleviate its grid-based consumption, while EV owners make profits by reselling energy bought at off-peak periods. Based on a simple model for EV mobility, energy storage, and electricity pricing, we quantify the reduction in energy costs for the EV-supported system, and investigate the conditions for this scenario to be viable.