Dans les réseaux énergétiques, la connaissance des équipements, leurs emplacements et leursfonctions sont les prérequis à l’exploitation de l’infrastucture. En effet, tout opérateur disposed’une carte appelée schéma synoptique indiquant les connexions entre les équipements. À partirde cette carte, sont prises des décisions pour un fonctionnement optimal du réseau.Ce schéma synoptique peut être érronné parce que des opérations de maintenance sur le réseaun’auraient pas été retranscrites ou mal saisies. Et cela peut entrainer des coûts supplémentairesd’exploitation du réseau énergetique.Nous considérons le réseau électrique d’un Datacenter. Ce réseau est composé d’une topologiephysique modélisée par un DAG sans circuit et de mesures électriques sur ces arcs. La particularitéde ce réseau est que les mesures contiennent des erreurs et cette topologie est inconnue c’est-à-direles arcs sont connus mais les extrémités des arcs sont inconnues. Dans le cas où ces mesuressont correctes alors la corrélation des arcs induit la matrice d’adjacence du line-graphe du graphenon-orienté sous-jacent de notre DAG. Un line-graphe est un graphe dans lequel chaque sommet etson voisinage peuvent être partitionnés par une ou deux cliques et que chaque arête est couvertepar une clique. Cependant, avec la présence des erreurs de mesures, nous avons un graphe avecdes arêtes en plus ou en moins qui n’est pas nécessairement un line-graphe. Si ce graphe est unline-graphe alors il n’est pas le line-graphe de notre DAG. Notre problème est de découvrir cettetopologie en se basant sur ces mesures électriques.Nous débutons par une étude bibliographique des corrélations de mesures possibles afin dedéterminer celle qui est pertinente pour notre problème. Ensuite nous proposons deux algorithmespour résoudre ce problème. Le premier algorithme est l’algorithme de couverture et il déterminel’ensemble des cliques qui couvre chaque sommet de notre graphe. Le second algorithme estl’algorithme de correction. Il ajoute ou supprime des arêtes au voisinage d’un sommet non couvertde telle sorte que son voisinage soit partitionné en une ou deux cliques. Enfin, nous évaluons lesperformances de nos algorithmes en vérifiant le nombre d’arêtes corrigées et la capacité à retournerle graphe le plus proche du line-graphe de notre DAG. / In energy network, the knowledge of equipments, their locations and their functions are theimportant information for the distributor service operator. In fact, each operator has a networkplan often named synoptic schema. That schema shows the interconnexion between equipments inthe network. From this schema, some management decisions have taken for ensuring an optimalperformance of a network.Sometimes, a synoptic schema has some mistakes because the maintenance operations, such aschanged the connexion between equipments or replaced equipments, have not been updated orhave been written with errors. And these mistakes increase exploitation cost in the energy network.We consider an electric network of a datacenter. This network consists of physical topologymodelised by a DAG without circuit and measurements are on the edges of a DAG. The mainpoint of the network is that measurements are some mistakes and the topology is unknown i.ewe know edges but the nodes of edges are unknown. When measurements are correct then thecorrelations between pairwise edges provide the adjacency matrix of the linegraph of undirectedgraph of the DAG. A linegraph is a graph in which each node and the neighbor are partitionnedby one or deux cliques. However, with the mistakes in measurements, the obtained graph is nota linegraph because it contains more or less edges. If the obtained graph is a linegraph then it isa linegraph of the other DAG. Our problem is to discovery the topology of the DAG with somemistakes in measurements.We start by the state of art in the measurement correlations in order to choose the good methodfor our problem. Then, we propose two algorithms to resolve our problem. The first algorithmis the cover algorithm and it returns the set of cliques in the graph. The second algorithm is acorrection algorithm which adds or deletes edges in the graph for getting a nearest linegraph ofthe DAG. In the last, we evaluate the performances of the algorithms by checking the number ofedges corrected and the ability to return a nearest linegraph of the DAG.

Dans cette thèse nous étudions quatre problèmes de théorie des graphes. En particulier,Nous étudions le problème du cycle hamiltonien dans les line graphes, et aussi nous prouvons l’existence de cycles hamiltoniens dans certains sous graphes couvrants d’un line graphe. Notre résultat principal est: Si L(G) est hamiltonien, alors SL(G) est hamiltonien. Grâce à ce résultat nous proposons une conjecture équivalente à des conjectures célèbres. Et nous obtenons deux résultats sur les cycles hamiltoniens disjoints dans les line graphes.Nous considérons alors la bipancyclicité résistante aux pannes des graphes de Cayley engendrés par transposition d’arbres. Nous prouvons que de tels graphes de Cayley excepté le “star graph” ont une bipancyclicité (n − 3)-arête résistante aux pannes.Ensuite nous introduisons la coloration des arcs d’un digraphe sommet distinguant. Nous étudions la relation entre cette notion et la coloration d’arêtes sommet distinguant dans les graphes non orientés. Nous obtenons quelques résultats sur le nombre arc chromatique des graphes orientés (semi-)sommet-distinguant et proposons une conjecture sur ce paramètre. Pour vérifier cette conjecture nous étudions la coloration des arcs d’un digraphe sommet distinguant des graphes orientés réguliers.Finalement nous introduisons la coloration acyclique des arcs d’un graphe orienté. Nous calculons le nombre chromatique acyclique des arcs de quelques familles de graphes orientés et proposons une conjecture sur ce paramètre. Nous considérons les graphes orientés de grande maille et utilisons le Lemme Local de Lovász; d’autre part nous considérons les graphes orientés réguliers aléatoires. Nous prouvons que ces deux classes de graphes vérifient la conjecture. / In this thesis, we study four problems in graph theory, the Hamiltonian cycle problem in line graphs, the edge-fault-tolerant bipancyclicity of Cayley graphs generated by transposition trees, the vertex-distinguishing arc colorings in digraph- s and the acyclic arc coloring in digraphs. The first two problems are the classic problem on the cycles in graphs. And the other two arc coloring problems are related to the modern graph theory, in which we use some probabilistic methods. In particular,We first study the Hamiltonian cycle problem in line graphs and find the Hamiltonian cycles in some spanning subgraphs of line graphs SL(G). We prove that: if L(G) is Hamiltonian, then SL(G) is Hamiltonian. Due to this, we propose a conjecture, which is equivalent to some well-known conjectures. And we get two results about the edge-disjoint Hamiltonian cycles in line graphs.Then, we consider the edge-fault-tolerant bipancyclicity of Cayley graphs generated by transposition trees. And we prove that the Cayley graph generated by transposition tree is (n − 3)-edge-fault-tolerant bipancyclic if it is not a star graph.Later, we introduce the vertex-distinguishing arc coloring in digraphs. We study the relationship between the vertex-distinguishing edge coloring in undirected graphs and the vertex-distinguishing arc coloring in digraphs. And we get some results on the (semi-) vertex-distinguishing arc chromatic number for digraphs and also propose a conjecture about it. To verify the conjecture we study the vertex-distinguishing arc coloring for regular digraphs.Finally, we introduce the acyclic arc coloring in digraphs. We calculate the acyclic arc chromatic number for some digraph families and propose a conjecture on the acyclic arc chromatic number. Then we consider the digraphs with high girth by using the Lovász Local Lemma and we also consider the random regular digraphs. And the results of the digraphs with high girth and the random regular digraphs verify the conjecture.