À l'aire du Multimedia Mobile, l'essor des réseaux sans fil est fulgurant et la mobilité est devenue un sujet primordial exacerbé par l'augmentation significative du nombre d'usagers mobiles. Un nœud évoluant dans un réseau mobile de base se comporte de la même manière qu'un aveugle évoluant dans notre univers en en élaborant sa propre représentation à l'aide de son bâton, mécanisme dénommé dans la littérature : mobilité terminale. Pour réduire cet aveuglement, plusieurs méthodes ont été élaborées qui prennent appui sur les services de localisation ou les modèles de mobilité. Un modèle de mobilité est donc destiné à décrire en termes d'environnement, le mode de circulation des nœuds mobiles avec pour défi de trouver des modèles fidèles aux comportements des utilisateurs. Les modèles aléatoires sont biaisés car les appareils mobiles sont portés par des êtres sociaux. Cela nous a amené à inclure des éléments sociaux dans notre modélisation.Nous présentons les modèles de mobilité existants et les classifions. Nous définissons nos modèles, les implémentons et mesurons leur impact sur le test des réseaux. Enfin nous élargissons notre spectre en montrant comment le fait d'octroyer la perception de regroupement social à un protocole de routage réseau, peut en améliorer les performances.

À l'aire du Multimedia Mobile, l'essor des réseaux sans fil est fulgurant et la mobilité est devenue un sujet primordial exacerbé par l'augmentation significative du nombre d'usagers mobiles. Un nœud évoluant dans un réseau mobile de base se comporte de la même manière qu'un aveugle évoluant dans notre univers en en élaborant sa propre représentation à l'aide de son bâton, mécanisme dénommé dans la littérature : mobilité terminale. Pour réduire cet aveuglement, plusieurs méthodes ont été élaborées qui prennent appui sur les services de localisation ou les modèles de mobilité. Un modèle de mobilité est donc destiné à décrire en termes d'environnement, le mode de circulation des nœuds mobiles avec pour défi de trouver des modèles fidèles aux comportements des utilisateurs. Les modèles aléatoires sont biaisés car les appareils mobiles sont portés par des êtres sociaux. Cela nous a amené à inclure des éléments sociaux dans notre modélisation.Nous présentons les modèles de mobilité existants et les classifions. Nous définissons nos modèles, les implémentons et mesurons leur impact sur le test des réseaux. Enfin nous élargissons notre spectre en montrant comment le fait d'octroyer la perception de regroupement social à un protocole de routage réseau, peut en améliorer les performances. / In our area of Mobile Multimedia, the expansion of wireless networks is dazzling and mobility has become a major issue exacerbated by the significant increase in the number of mobile users.A node operating in a basic mobile network behaves the same way a blind person moving in our universe by developing its own representation with his stick, a mechanism known in the literature as terminal mobility. To reduce this blindness, several methods have been developed that are based on location services and mobility models.A mobility model is then intended to describe in terms of environment, the motion criteria of mobile nodes with the challenge to find models faithful to user behavior.Random models are biased because mobile devices are supported by social beings. This led us to include social elements in our models.We present the existing mobility models and classify them.We define our models, implement them and measure their impact on the network testing.Finally we expand our spectrum by showing that granting social grouping perception to a network routing protocol, can improve its performance.

La dissémination d’information dans les réseaux VANET est une opération fondamentale pour la sécurité routière. Il est dès lors nécessaire de concevoir et mettre en oeuvre des algorithmes efficaces et adaptatifs pour la dissémination d’informations sélectives et pertinentes.Dans ce travail, des approches Bio-inspirées sont proposées, à partir des comportements auto-organisés des essaims comme les colonies de fourmis et d’abeilles. Ces approches visent à fournir à chaque véhicule des informations en provenance de son environnement et alerter les conducteurs. Dans la première approche, le système de communication direct et indirect des fourmis est utilisé. Les fourmis partagent les informations sur les sources de nourriture avec des membres de la colonie en sécrétant la phéromone sur leurs chemins. La deuxième approche est inspirée par le système de communication des abeilles. Les abeilles partagent les informations à propos des sources de nourriture avec les autres membres de la ruche par des messages spécifiques, selon l’importance de ces sources.Une nouvelle mesure de "pertinence" associée aux messages est définie, par analogie à la sécrétion des phéromones des fourmis et au niveau de l’intensité des messages pour les abeilles, pour disséminer des informations de sécurité dans une zone géographique. Les simulations sont effectuées en utilisant le simulateur NS2 pour mesurer l’efficacité des approches proposées sous différentes conditions, en particulier en termes de densités et vitesses des véhicules. / Information dissemination in Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) is a fundamental operation to increase the safety awareness among vehicles on roads. Thus, the design and implementation of efficient and scalable algorithms for relevant information dissemination constitutes a major issue that should be tackled.In this work, bio-inspired information dissemination approaches are proposed, that use self-organization principles of swarms such as Ant and Honey Bee colonies. These approaches are targeted to provide each vehicle with the required information about its surrounding and assist drivers to be aware of undesirable road conditions. In the first approach, Ant’s direct and indirect communication systems are used. Ants share information about food findings with colony members by throwing pheromone on the returning to the nest. The second, an RSU-based approach is inspired by the Bee communication system. Bees share profitable food sources with hive-mates in their hive by specific messages.A “relevance” value associated to the emergency messages is defined as an analogue to pheromone throwing in Ant colony, and as an analogue to profitability level in Bee colony, to disseminate safety information within a geographical area. Simulations are conducted using NS2 network simulator and relevant metrics are evaluated under different node speeds and network densities to show the effectiveness of the proposed approaches.