L’adaptation au changement global à l’échelle des bassins versants requiert la sélection des mesures d’adaptation efficace dans un contexte d’incertitudes élevées concernant les conditions futures. Étant donné l’interdépendance entre les usagers de l’eau à l’échelle d’un bassin versant, des accords sont nécessaires pour mettre en place les mesures d’adaptation les plus efficaces. Cette thèse développe une approche pour : sélectionner un programme de mesures d’adaptation coût-efficace dans un contexte d’incertitudes liées au changement climatique ; et pour définir une répartition équitable du coût d’un tel programme de mesures entre les différentes parties prenantes. Le cadre méthodologique développé intègre les deux principales approches habituellement utilisées pour la planification de l’adaptation. La première, intitulée « Top-down» (Descendante), évalue l’impact de différents scénarios climatiques au niveau global sur les ressources en eau à l’échelle locale. La deuxième approche, appelée « Bottom-up » (Ascendante), commence par évaluer la vulnérabilité au niveau local pour ensuite identifier des mesures d’adaptation qui permettront de faire face à un futur incertain. Les résultats des approches précédentes, appliquées dans le bassin versant de l’Orb (France), ont été intégrés au moyen d’un modèle d’optimisation pour sélectionner une combinaison coût-efficace de mesures d’adaptation, considérant la possibilité de développer de nouvelles infrastructures, mais aussi de mettre en place des mesures d’économie d’eau dans les ménages ou d’amélioration de l’efficacité de l’irrigation. Le modèle est ensuite utilisé pour explorer les arbitrages possibles entre différents objectifs de planification et identifier des mesures d’adaptation robustes et de moindre regret. La question de la répartition du coût du plan d’adaptation est ensuite considérée depuis deux perspectives complémentaires. Le processus de négociation entre les acteurs impliqués est modélisé au moyen de la théorie des jeux coopératifs pour définir des scénarios de répartition des coûts équitables. Ces scénarios sont ensuite comparés avec des règles de répartition des coûts basées sur différents principes de justice sociale évaluées avec les acteurs locaux pour apporter des éléments de discussion au processus de négociation. Le cadre méthodologique interdisciplinaire développé durant cette thèse contribue à combler l’écart entre les méthodes Top-down (descendantes) et Bottom-up (ascendantes) pour informer la définition de plan d’adaptation coût-efficace et équitable à l’échelle locale. / Adaptation to global change challenges at the river basin scale requires selecting from demand and supply management measures in a context of high uncertainty on future conditions. Given the interdependency of water users, agreements need to be found at the local level to implement the most effective adaptation measures. Therefore, this thesis develops an approach combining economics and water resources engineering to: select a cost-effective programme of adaptation measures in the context of climate change uncertainty; and define an equitable allocation of the cost of the adaptation plan between the stakeholders involved. The framework developed integrates inputs from the two main approaches commonly used to plan for adaptation. The first, referred to as “top-down”, estimates the impact on the local water resources from different climate change scenarios at the global level. Conversely, the second, called “bottom-up”, starts by assessing vulnerability at the local level to then identify adaptation measures to face an uncertain future. Outcomes from the previous approaches applied in the Orb River basin (France) are integrated to select a cost-effective combination of adaptation measures through a least-cost optimization model developed at the river basin scale. Supply-side infrastructure development measures are considered, as well as demand-side household water conservation measures or irrigation efficiency improvement. The model is then used to investigate the trade-offs between different planning objectives and to identify robust and least-regret adaptation measures. The issue of allocating the cost of the adaptation plan is considered from two complementary perspectives. The outcome of a negotiation process between the stakeholders is modelled through the implementation of cooperative game theory to define cost allocation scenarios. These results are then compared with cost allocation rules based on social justice principles to provide contrasted insights into a negotiation process. The interdisciplinary framework developed during this thesis combines economics and water resources engineering methods, creating a promising means of bridging the gap between bottom-up and top-down approaches and supporting the definition of cost-effective and equitable adaptation plans at the local level.

Cette thèse est consacrée au problème d'ordonnancement de tâches qui consiste à minimiser la somme de l'énergie consommée et le temps d'attente pondéré total, et l'aborde de deux différents points de vue : centralisé et décentralisé. Pour l'approche décentralisée, nous avons défini deux types de jeux qui diffèrent dans les actions proposées aux joueurs et avons cherché des moyens de facturer l'énergie consommée aux utilisateurs pour les inciter à adopter un bon comportement. Concrètement nous nous intéressons à l'existence d'équilibres de Nash purs, au temps de convergence vers ces équilibres, et au rapport entre l'énergie consommée et le montant des factures. Pour l'approche centralisée, nous avons réduit le problème de minimisation à un problème d'ordonnancement plus classique avec une fonction de pénalité de retard polynomiale concave, pour lequel peu résultats ont été connus. Après avoir établi un état de l'art sur la famille de problèmes d'ordonnancement pour plusieurs fonctions de pénalité élémentaires et montré qu'une technique de preuve de NP-complétude classique échoue ici, nous nous sommes intéressés à sa résolution exacte. Pour améliorer les performances de l'algorithme A* dans ce contexte, nous avons montré des résultats de règles de dominance. Concrètement, nous avons cherché à déterminer les conditions sous lesquelles une solution optimale devrait ordonnancer une paire de tâches dans un certain ordre. Ces résultats sont appuyés par une étude expérimentale qui évalue l'impact pratique de ces nouvelles règles, par rapport aux règles existantes. / This thesis focuses on a job scheduling problem with the goal of minimizing the sum of energy consumption and the weighted flow time from two different approaches: centralized and decentralized. In the decentralized setting, we defined two games which differ in the strategies players can choose from and designed cost sharing mechanisms, charging the consumed energy to the users in order to incentive a socially desirable behavior. More precisely we were interested in the existence of pure Nash equilibria, in the convergence time, and the ratio between the consumed energy and the total charged amount. On the other side, for the centralized approach, we reduced the minimization problem to a classical scheduling problem with a polynomial concave penalty function, for which little results were known. We established a state of the art for a family of scheduling problems of this form with different penalty functions and showed that a classical NP-completeness proof technique fails here. Finally we addressed the exact resolution of the problem using the algorithm A*. In this context, we showed new order dominance rules. More precisely, we characterized the conditions under which any optimal solution must schedule a job pair in a certain order. In addition we carried out a computational experience to evaluate the practical impact of these new rules compared to the existing ones.

Cette thèse consiste à développer des mécanismes distribués pour la gestion de ressources dans les réseaux cellulaires futurs. Dans la première partie de cette thèse, les défis techniques et économiques pour la mise en œuvre des politiques de stockage distribuées dans les réseaux à petites cellules sont traités. En particulier, un mécanisme de stockage proactif est proposé permettant aux stations de base d'exploiter les informations extraites des réseaux sociaux afin d'estimer la popularité locale des fichiers avant de le stocker. Une autre approche de stockage optimisée est proposée pour les réseaux cellulaires ultra-denses tout en prenant en compte les variations instantanées de l'état des unités de stockage. Pour faciliter le déploiement de ces solutions de stockage, de nouveaux mécanismes économiques sont développés pour motiver les fournisseurs de contenu à coopérer avec les opérateurs réseaux et stocker leurs fichiers au sein des petites stations de base. Dans la deuxième partie de cette thèse, le problème de gestion du spectre est étudié dans des réseaux contenant des stations de base munies de capacités de stockage ainsi que dans les systèmes LTE-U. En particulier, une approche de gestion de backhaul distribuée est proposée pour des réseaux cellulaire ayant des capacités de stockage et des liens de backhaul hétérogènes. D'autre part, un modèle multi-jeux est proposé comme un nouvel outil de la théorie des jeux pour faire face aux nouveaux problèmes d'allocation de ressources qui émergent avec l'introduction de la technologie LTE-U dans les réseaux sans fil. A cet égard, un multi-jeux composé de deux sous-jeux de types différents est formulé pour optimiser la coexistence des stations de base LTE-U et utilisateurs WiFi sur les bandes non-licenciés, tout en empêchant les stations de base LTE-U de dégrader la performance du réseau WiFi. / This thesis consists in developing distributed mechanisms for resource allocation in next-generation cellular networks. In the first part of this thesis, the technical and economic challenges for the implementation of distributed storage policies in small cell networks are addressed. In particular, a proactive storage approach is proposed enabling the small base stations to exploit the information extracted from online social networks to estimate the local popularity of the files. Another optimized storage approach is proposed for ultra-dense cellular networks while accounting for the instantaneous variations of the state of the storage units. To facilitate the deployment of these storage solutions, new economic mechanisms are developed to motivate content providers to cooperate with network operators and store their files within the operators' small base stations. In the second part of this thesis, the problem of spectrum management is studied in cache-enabled small cell networks as well as LTE-U systems. In particular, a distributed backhaul management approach is proposed for cellular networks with heterogeneous backhaul links. On the other hand, a multi-game framework is proposed as a new game theoretic tool to cope with the new resource allocation problems that emerge with the introduction of LTEU technology in wireless networks. In this regard, a multi-game composed of two subgames of different types is formulated to optimize the coexistence of LTE-U base stations and WiFi users over unlicensed bands, while preventing LTE-U base stations from jeopardizing the WiFi users.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-2007 / Ce mémoire propose une méthode non-paramétrique pour estimer la distribution des anticipations subjectives face à la réalisation d'une variable aléatoire continue. Cette méthode d'estimation, utilisant des splines cubiques, permet d'obtenir une estimation de la fonction de distribution sans supposer qu'elle appartient à une famille de fonctions paramétriques. Afin d'illustrer une application possible de cette méthode, un modèle structurel a été estimé dans le but de séparer le rôle des anticipations et des préférences sociales dans une décision en contexte de laboratoire. La décision étudiée est celle d'envoyer ou de garder sa dotation initiale dans un jeu de confiance, inspiré du protocole présenté par Berg et al. (1995). Cette décision étant souvent interprétée comme une mesure de confiance, il a semblé intéressant de vérifier si les anticipations face au comportement des individus motivent effectivement la décision des participants. À la lueur des estimations réalisées, il semblerait que, bien que les anticipations subjectives jouent un rôle dans la décision d'envoyer ou de garder sa dotation initiale, il s'agit d'un rôle secondaire. Le principal facteur motivant cette décision serait plutôt lié aux préférences sociales des individus, ce qui remet en doute sa pertinence comme mesure de confiance.

Poussé par la demande croissante de services à haut débit sans fil, Long Term Evolution (LTE) a émergé comme une solution prometteuse pour les communications mobiles. Dans plusieurs pays à travers le monde, la mise en oeuvre de LTE est en train de se développer. LTE offre une architecture tout-IP qui fournit des débits élevés et permet une prise en charge efficace des applications de type multimédia. LTE est spécifié par le 3GPP ; cette technologie fournit une architecture capable de mettre en place des mécanismes pour traiter des classes de trafic hétérogènes comme la voix, la vidéo, les transferts de fichier, les courriers électroniques, etc. Ces classes de flux hétérogènes peuvent être gérées en fonction de la qualité de service requise mais aussi de la qualité des canaux et des conditions environnementales qui peuvent varier considérablement sur une courte échelle de temps. Les standards du 3GPP ne spécifient pas l’algorithmique de l’allocation des ressources du réseau d’accès, dont l’importance est grande pour garantir performance et qualité de service (QoS). Dans cette thèse, nous nous focalisons plus spécifiquement sur la QoS de LTE sur la voie descendante. Nous nous concentrons alors sur la gestion des ressources et l’ordonnancement sur l’interface radio des réseaux d’accès. Dans une première partie, nous nous sommes intéressés à des contextes de macro-cellules. Le premier mécanisme proposé pour l’allocation des ressources combine une méthode de jetons virtuels et des ordonnanceurs opportunistes. Les performances obtenues sont très bonnes mais n’assurent pas une très bonne équité. Notre seconde proposition repose sur la théorie des jeux, et plus spécifiquement sur la valeur de Shapley, pour atteindre un haut niveau d’équité entre les différentes classes de services au détriment de la qualité de service. Cela nous a poussé, dans un troisième mécanisme, à combiner les deux schémas. La deuxième partie de la thèse est consacrée aux femto-cellules (ou femtocells) qui offrent des compléments de couverture appréciables. La difficulté consiste alors à étudier et à minimiser les interférences. Notre premier mécanisme d’atténuation des interférences est fondé sur le contrôle de la puissance de transmission. Il fonctionne en utilisant la théorie des jeux non coopératifs. On effectue une négociation constante entre le débit et les interférences pour trouver un niveau optimal de puissance d’émission. Le second mécanisme est centralisé et utilise une approche de division de la bande passante afin d’obliger les femtocells à ne pas utiliser les mêmes sous-bandes évitant ainsi les interférences. Le partage de bande passante et l’allocation sont effectués en utilisant sur la théorie des jeux (valeur de Shapley) et en tenant compte du type d’application. Ce schéma réduit les interférences considérablement. Tous les mécanismes proposés ont été testés et évalués dans un environnement de simulation en utilisant l’outil LTE-Sim au développement duquel nous avons contribué. / Driven by the growing demand for high-speed broadband wireless services, Long term Evolution (LTE) technology has emerged as a competitive alternative to mobile communications solution. In several countries around the world, the implementation of LTE has started. LTE offers an IP-based framework that provides high data rates for multimedia applications. Moreover, based on the 3GPP specifications, the technology provides a set of built in mechanisms to support heterogeneous classes of traffic including data, voice and video, etc. Supporting heterogeneous classes of services means that the traffic is highly diverse and has distinct QoS parameters, channel and environmental conditions may vary dramatically on a short time scale. The 3GPP specifications leave unstandardized the resource management and scheduling mechanisms which are crucial components to guarantee the QoS performance for the services. In this thesis, we evaluate the performance and QoS in LTE technology. Moreover, our research addresses the resource management and scheduling issues on the wireless interface. In fact, after surveying, classifying and comparing different scheduling mechanisms, we propose three QoS mechanisms for resource allocation in macrocell scenarios focused on real time services and two mechanisms for interference mitigation in femtocell scenarios taking into account the QoS of real time services. Our first proposed mechanism for resource allocation in macrocell scenarios combines the well known virtual token (or token buckets) method with opportunistic schedulers, our second scheme utilizes game theory, specifically the Shapley value in order to achieve a higher fairness level among classes of services and our third mechanism combines the first and the second proposed schemes. Our first mechanism for interference mitigation in femtocell scenarios is power control based and works by using non cooperative games. It performs a constant bargain between throughput and SINR to find out the optimal transmit power level. The second mechanism is centralised, it uses a bandwidth division approach in order to not use the same subbands to avoid interference. The bandwidth division and assignation is performed based on game theory (Shapley value) taking into account the application bitrate . This scheme reduces interference considerably and shows an improvement compared to other bandwidth division schemes. All proposed mechanism are performed in a LTE simulation environment. several constraints such as throughput, Packet Loss Ratio, delay, fairness index, SINR are used to evaluate the efficiency of our schemes

Les systèmes distribués collaboratifs, en particulier les systèmes pair-à-pair, forment l’infrastructure sous-jacente de nombreuses applications Internet, certaines parmi les plus populaires (ex : partage de fichiers, streaming multimédia). Ils se situent également à la base d’un ensemble de technologies émergentes telles que la blockchain et l’Internet des Objets. Le succès de ces systèmes repose sur la contribution volontaire, de la part des nœuds participants, aux ressources partagées (ex : bande passante réseau, puissance de calcul, stockage de données). Or ces nœuds sont des entités autonomes qui peuvent considérer comme plus avantageux de se comporter de manière égoïste, c’est-à-dire de refuser de collaborer. De tels comportements peuvent fortement impacter les performances et la stabilité opérationnelles du système cible. Prendre en compte et prévenir les comportements égoïstes des nœuds est donc essentiel pour garantir l’efficacité et la fiabilité des systèmes coopératifs. Cependant, cela exige du développeur, en dépit de la grande quantité de techniques et d’approches proposées dans la littérature, des connaissances multisectorielles approfondies. L'objectif de cette thèse est de concevoir et étudier de nouveaux outils théoriques et pratiques pour aider les concepteurs de systèmes distribués collaboratifs à faire face à des nœuds égoïstes. La première contribution, basée sur une analyse exhaustive de la littérature sur les comportements égoïstes dans les systèmes distribués, propose un modèle de classification pour identifier et analyser les comportements égoïstes les plus importants sur lesquels il est important de se concentrer lors de la conception d'un système coopératif. Dans la deuxième contribution, nous proposons RACOON, un framework pour la conception et la configuration de systèmes coopératifs résilients aux comportements égoïstes. Outre un ensemble de mécanismes d'incitation à la coopération, RACOON fournit une méthodologie semi-automatique d’intégration et de calibration de ces mécanismes de manière à garantir le niveau de performance souhaité. RACOON s’appuie sur une analyse du système cible fondée sur la théorie des jeux et sur des simulations pour prédire l’existence de nœuds égoïstes dans le système. RACOON a été étendu en un deuxième framework, RACOON++. Plus précis, plus flexible, RACOON++ offre également une plus grande facilité d'utilisation. Une dernière contribution, SEINE, propose un framework pour la modélisation et l'analyse des différents types de comportements égoïstes dans un système coopératif. Basé sur un langage dédié, développé pour décrire les scénarios de comportement égoïstes, SEINE fournit un support semi-automatique pour la mise en œuvre et l'étude de ces scénarios dans un simulateur choisi sur la base de l’état de l’art (PeerSim). / Cooperative distributed systems, particularly peer-to-peer systems, are the basis of several mainstream Internet applications (e.g., file-sharing, media streaming) and the key enablers of new and emerging technologies, including blockchain and the Internet of Things. Essential to the success of cooperative systems is that nodes are willing to cooperate with each other by sharing part of their resources, e.g., network bandwidth, CPU capability, storage space. However, as nodes are autonomous entities, they may be tempted to behave in a selfish manner by not contributing their fair share, potentially causing system performance degradation and instability. Addressing selfish nodes is, therefore, key to building efficient and reliable cooperative systems. Yet, it is a challenging task, as current techniques for analysing selfishness and designing effective countermeasures remain manual and time-consuming, requiring multi-domain expertise. In this thesis, we aim to provide practical and conceptual tools to help system designers in dealing with selfish nodes. First, based on a comprehensive survey of existing work on selfishness, we develop a classification framework to identify and understand the most important selfish behaviours to focus on when designing a cooperative system. Second, we propose RACOON, a unifying framework for the selfishness-aware design and configuration of cooperative systems. RACOON provides a semi-automatic methodology to integrate a given system with practical and finely tuned mechanisms to meet specified resilience and performance objectives, using game theory and simulations to predict the behaviour of the system when subjected to selfish nodes. An extension of the framework (RACOON++) is also proposed to improve the accuracy, flexibility, and usability of RACOON. Finally, we propose SEINE, a framework for fast modelling and evaluation of various types of selfish behaviour in a given cooperative system. SEINE relies on a domain-specific language for describing the selfishness scenario to evaluate and provides semi-automatic support for its implementation and study in a state-of-the-art simulator.

Le principal objectif de la thèse était d'établir un cadre d’étude des communications efficace énergétiquement en définissant et en justifiant de nouvelles mesures d'efficacité énergétique pour divers systèmes sans fils. En général, le rendement énergétique est défini comme le rapport entre le débit total et la puissance totale consommée par l'émetteur. Cette définition implique que, lorsqu’une re-transmission est autorisée (dans le cas d'une erreur sur les paquets), la maximisation de l'efficacité énergétique peut conduire directement à minimiser l'énergie dépensée lors de la transmission d'une unité d'information. Ce travail développe un cadre pour l'efficacité énergétique pour les cas généraux de contrôle de puissance dans la couche physique avec MIMO et inter-couche avec une arrivée de paquets sporadique. Des algorithmes centralisés et décentralisés pour atteindre un point de fonctionnement économe en énergie pour les systèmes à l'étude ont été proposés. Les résultats mettent en évidence le compromis entre la consommation d'énergie et les taux de date en ce qui concerne l'efficacité énergétique des réseaux sans fil. Le principal objectif de la thèse était d'établir un cadre d’étude des communications efficace énergétiquement en définissant et en justifiant de nouvelles mesures d'efficacité énergétique pour divers systèmes sans fil. / The main objective of the thesis was to establish a framework for energy-efficient communication by defining and justifying novel energy-efficiency metrics for various wireless systems and settings. In general, the energy-efficiency is defined as the ratio of the total data rate to the total power consumed at the transmitter. This definition implies that, when re-transmission is allowed (in the case of outage), maximizing energy-efficiency can directly lead to minimizing the energy spent in transmitting a unit of information. This work develops a framework for energy-efficiency for the general cases of power control in the physical layer with MIMO and cross-layer with a sporadic packet arrival. Both centralized and decentralized algorithms for achieving an energy-efficient working point for the systems under consideration were proposed. The results highlight the trade-off between power consumption and date rates in energy efficient wireless networks.

Les opérateurs et les constructeurs des réseaux sans fil sont amenés à développer de nouvelles stratégies afin de faire face à l'augmentation rapide des flux de données générés par les nouvelles applications telles que le streaming vidéo. D'une part, la récente saturation des réseaux cellulaires peut être en partie résorbée en diversifiant, pour chaque mobile, les technologies d'accès au réseau. Par exemple, la plupart des téléphones mobiles possède aujourd'hui la capacité de se connecter à des points d'accès Wifi en plus des réseaux cellulaires classiques. D'autre part, une gestion fine des allocations des mobiles sur les différents points d'accès permet une utilisation plus efficace des ressources (énergie, fréquences radio...), et augmente la capacité d'accueil des mobiles, sans nécessairement avoir recours à une onéreuse densification de la couverture radio. Cette thèse s'inscrit dans la problématique de l'auto-optimisation des réseaux en général et des réseaux sans fil en particulier. En raison de la nature très dynamique des réseaux sans fil, les algorithmes d'optimisation doivent être capables de s'adapter aux changements aléatoires de l'environnement de façon autonome. Dans cette thèse, nous proposons d'abord un algorithme de contrôle dynamique qui optimise l'allocation des mobiles tout en prenant en compte les contraintes de capacité. Bien que difficile à mettre en oeuvre en pratique, cet algorithme donne une borne supérieure des performances qu'il est possible d'atteindre. En raison de l'aspect fortement décentralisé des problèmes d'optimisation, nous avons été amenés à développer des méthodes de coopération inspirées de la théorie des jeux. Finalement, nous avons confronté plusieurs algorithmes stochastiques d'optimisation en terme d'efficacité et de robustesse qui sont en cours de prototypage dans un laboratoire industriel. / Operators and manufacturers of wireless networks are required to develop new strategies to cope with the increase fast data streams generated by new applications such as streaming video. On the one hand, the recent saturation cellular networks can be partly resolved by diversifying to each mobile, network access technologies. For example, Most mobile phones now has the ability to connect to WiFi access points in addition to cellular networks classic. In addition, careful management of allocations of mobile the various access points allows more efficient use resources (energy, radio frequency ...), and increases capacity mobile home, without necessarily resorting to a densification expensive radio coverage. This thesis is part of the problem of self-optimization networks in general and wireless networks in particular. Because of the highly dynamic nature of wireless networks, algorithms optimization must be able to adapt to changes random environment independently. In this thesis, First we propose a dynamic control algorithm optimizes the allocation of mobile while taking into account the capacity constraints. Although difficult to implement in practice, this algorithm gives an upper bound performance it is achievable. Due to the high aspect decentralized optimization problems, we have been led to develop methods of cooperation inspired by the theory of games. Finally, we compared several algorithms Stochastic optimization in terms of efficiency and robustness which are currently prototyping in an industrial laboratory.

Les systèmes de communication modernes sont caractérisés par leur besoin croissant en mécanismes d’auto-configuration. En effet, dans de nombreux cas pratiques, la présence de dispositifs de centralisation tel qu’une station de base n’est ni réaliste ni pratique. Ceci est le cas, par exemple, des situations militaires ou aussi celles d’urgence, ou lorsque le déploiement de plus en plus dense de points d’accès rend la planification humaine irréalisable. Par conséquent, des problèmes tel que la conception de règles de comportement pour les appareils (ou groupes d’appareils) sur la fa¸ con de choisir leurs propres paramètres de transmission, se présentent naturellement. En particulier, les algorithmes d’auto-configuration doivent être en mesure de répondre à la nécessité de détecter, d’éviter ou de réduire les interférences, maintenant ainsi une qualité suffisante de communications quand une centralisation est indisponible, et ceci avec un minimum d’échange d’informations et de coopération. En outre, ces algorithmes doivent être en mesure de faire face aux variations naturelles des conditions d’émission, en raison de l’atténuation, des effets de masque, de la mobilité et de la variation des comportements des autres dispositifs qui peuvent éventuellement créer des interférences supplémentaires. L’objectif de cette thèse est d’étudier le problème conjoint de sélection de canal et de contrôle de puissance dans le contexte de réseaux ad hoc clustérisés à canaux multiples, c’est à dire, des réseaux décentralisés dans lesquels les appareils radio sont disposés en groupes appelés clusters, et de proposer un algorithme d’auto-configuration décentralisé viable pour un tel réseau.Le réseau est étudié et analysé par l’intermédiaire de la théorie des jeux, et les équilibres relatifs sont identifiés. Le premier objectif consiste à utiliser ces équilibres afin de quantifier les performances des différents algorithmes qui proviennent de la théorie de l’apprentissage dans les jeux. Un algorithme basé sur le paradigme “trial and error” est alors sélectionné en tant que solution candidat. Une fonction d’utilité particulière est conçue afin que l’équilibre puisse coïncider avec les solutions d’ un problème d’optimisation, maximisant ainsi la qualité des communications, tout en minimisant les ressources nécessaires. Ces résultats sont présentés sous la forme la plus générale et, par conséquent, ils peuvent ˆ être aussi considérés comme un cadre théorique général pour la conception des jeux, ainsi que des algorithmes d’apprentissage avec lesquels les réseaux décentralisés peuvent fonctionner à des points optimaux globaux, et ceci à l’aide uniquement de leurs connaissances locales disponibles. La pertinence de la conception du jeu ainsi que de l’algorithme d’apprentissage est mis en évidence au moyen de scénarios spécifiques dans des réseaux ad hoc clustérisés et décentralisés. Les résultats numériques confirment la pertinence de l’utilisation des fonctions utilitaires appropriées ainsi que de l’apprentissage ”trial and error” dans l’amélioration de la performance des réseaux décentralisés. / Modern communication systems are characterized by an increasing need for self-configuring networks. In fact, in many practical cases, the presence of centralizing devices such as a base station is neither realistic nor practical. This is the case, for instance, in military or emergency situation, or when the increasingly dense deployment of access points makes a man-made planning unfeasible. As a consequence, problems like designing behavioral rules for devices (or groups of devices) on how to select their own transmit parameters naturally arise. In particular, self-configuring algorithms must be able to respond to the necessity of detecting, avoiding or reducing interference, thus maintaining a sufficient quality of the communications when no centralization is available, and with minimum information exchange and cooperation. Moreover, these algorithms must be able to cope with the variations of the transmission conditions due to fading, shadowing, mobility and to the change in other devices behavioral patterns eventually creating extra interference.The goal of this thesis is to study the joint problem of channel selection and power control in the context of multiple-channel clustered ad-hoc networks, i.e., decentralized networks in which radio devices are arranged into groups known as clusters, and to propose a viable decentralized self-configuring algorithm for such a network.The network is studied and analyzed through game theory, and the relative equilibria are identified. The first purpose is to use these equilibria in order to quantify the performance of different algorithms that originate from the theory of learning in games. An algorithm based on the trial and error paradigm is then selected as a candidate solution. A particular utility function is designed in order for the equilibria to coincide with the solutions of an optimization problem, thus maximizing the quality of the communications while minimizing the resources needed. These results are presented in the most general form and therefore, they can also be seen as a framework for designing both games and learning algorithms with which decentralized networks can operate atglobal optimal points using only their available local knowledge. The pertinence of the game design and the learning algorithm are highlighted using specific scenarios in decentralized clustered ad hoc networks. Numerical results confirm the relevance of using appropriate utility functions and trial and error learning for enhancing the performance of decentralized networks.