Cette thèse s'intéresse à deux modèles de processus auto intéagissant étroitement reliés: le processus de sauts renforcé par sites (VRJP) et la marche aléatoire renforcée par arêtes (ERRW). Nous étudions aussi les liens entre ces processus et un opérateur de Schrödinger aléatoire. Dans le chapitre 3, nous montrons que le VRJP est le seul processus satisfaisant la propriété d'échangeabilité partielle et tel que la probabilité de transition ne dépende que du temps local des voisins, sous quelques conditions techniques. Le chapitre 4 donne la transition de phase entre vitesse positive et vitesse nulle pour un VRJP transitoire sur un arbre de Galton Watson, utilisant le fait que sur un arbre, le VRJP est une marche aléatoire en milieu aléatoire. Dans le chapitre 5, une nouvelle famille exponentielle de loi est introduite et ses liens avec le VRJP sont étudiés. En particulier, nous donnons une preuve de la formule de Coppersmith et Diaconis, n'utilisant que des calculs élémentaires. Finalement, dans le chapitre 6 nous étudions la représentation du VRJP comme mélange de processus de Markov sur les graphes infinis. Nous représentons le VRJP à l'aide de la fonction de Green et d'une fonction propre généralisée d'un opérateur de Schrödinger aléatoire associé au VRJP. En conséquence, nous obtenons un principe d'invariance pour le VRJP quand le renforcement est suffisamment faible, ainsi que la récurrence du ERRW sur ℤ2 pour toute valeurs initiales des paramètres / This thesis is dedicated to the study of two closely related self-interacting processes: the vertex reinforced jump process (VRJP) and the edge reinforced random walk (ERRW). We also study the relations between these processes and a random Schrödinger operator. In Chapter 3, we prove that the VRJP is the only partially exchangeable process whose transition probability depends only on neighbor local times, under some technical conditions. Chapter 4 gives the phase transition between positive speed and null speed of a transient VRJP on a Galton Watson tree, using a representation of random walk in independent random environment. In Chapter 5, we introduce a new exponential family of probability distributions generalizing the Inverse Gaussian distribution, and we show some of its relations to the VRJP. In particular, we give an elementary proof of the formula of Coppersmith and Diaconis. Finally, we show in Chapter 6 that the VRJP on infinite graph is a mixture of Markov jump processes, by constructing the random environment using the Green function and a generalized eigenfunction related to a random Schrödinger operator associated with the VRJP. As a consequence, we obtain a central limit theorem when the reinforcement is weak enough, and also the recurrence of ERRW on ℤ2 for any initial constant weights

Cette thèse est consacrée à la modélisation de la formation spontanée de chemins préférentiels par des marcheurs déposant des traces attractives sur leurs trajectoires. Plus précisément, par une démarche pluridisciplinaire couplant modélisation et expérimentation, elle vise à dégager un ensemble de règles minimales individuelles permettant l'apparition d'un tel phénomène. Dans ce but, nous avons étudié sous différents angles les modèles minimaux que sont les marches aléatoires renforcées (MAR).Ce travail comporte deux parties principales. La première démontre de nouveaux résultats dans le domaine des probabilités et statistiques. Nous avons généralisé le travail publié par M. Benaïm et O. Raimond en 2010 afin d'étudier l'asymptotique d'une classe de MAR auxquelles les demi-tours sont interdits. Nous avons également développé une procédure statistique permettant, sous certaines conditions adéquates de régularité, d'estimer les paramètres de MAR paramétrées et d'évaluer des marges d'erreur.Dans la seconde partie, sont décrits les résultats et analyses d'une étude comportementale et expérimentale de la fourmi Linepithema humile. Une partie de notre réflexion est centrée sur le rôle et la valeur des paramètres du modèle proposé par J.-L. Deneubourg et al. en 1990. Nous nous sommes aussi demandés dans quelle mesure une MAR peut reproduire les déplacements d'une fourmi dans un réseau. Dans ces objectifs, nous avons mené des expériences confrontant des fourmis à des réseaux à une ou plusieurs bifurcations. Nous avons appliqué aux données expérimentales les outils statistiques développés dans cette thèse. Nous avons aussi effectué une étude comparative entre les simulations de plusieurs modèles et les expériences. / This thesis is devoted to the modelisation of the spontaneous formation of preferential paths by walkers that deposit attractive trails on their trajectories. More precisely, through a multidisciplinary approach, which combines modelisation and experimentation, this thesis aims to bring out a set of minimal individual rules that allow the apparition of this phenomena. In this purpose, we study in several ways the minimal models, which are the Reinforced Random Walks (RRW).This work contains two main parts. The first one proves some new results in the field of probability and statistics. We have generalized the work published by M. Benaïm and O. Raimond in 2010 in order to study the asymptotics of a class of RRW, to which U-turns are forbidden. We developped also a statistical procedure that allows under some appropriate regularity hypotheses to estimate the parameters of parametized RRW and to evaluate margins of error.In the second part, we describe the results and the analyses of a experimental and behavioral study of the Linepithema humile ants. One part of our reflection is centered on the role and the value of the parameters of the model defined by J.-L. Deneubourg et al. in 1990. We investigated also the extent to which RRW could reproduce the moving of an ant in a network. To these purposes, we performed experiments that confront ants to a network of one or several forks. We applied to experimental data the statistical tools developed in this thesis and we performed a comparative study between experiments and simulations of several models.