Les réseaux de capteurs sans fil sont constitués de noeuds capteurs, capables de récolter des données, de les analyser et de les transmettre. Ces réseaux ont plusieurs applications, en fonction de la zone où ils sont déployés. Application militaire ou de sauvetage dans des zones pouvant être inaccessibles aux humains ; application sanitaire avec des capteurs déployés sur et dans le corps humain ; application de surveillance avec des capteurs sur les voitures d'un ville, ou les arbres d'une forêt. Les noeuds sont autonomes en énergie et il est primordial d'assurer leur longévité sans retarder la récolte des données. La tache principale réalisée par les réseaux de capteurs sans fils consiste à effectuer des mesures et à envoyer ces données jusqu'à un noeud coordinateur. Cette tache d'agrégation est effectuée régulièrement, ce qui en fait la plus consommatrice d'énergie. L'étude approfondie de la consommation d'énergie des capteurs, qui au centre de ma thèse, peut se traduire de différentes manières. Premièrement, nous avons étudié la complexité du problème de l'agrégation de données en utilisant un modèle simplifié pour représenter un réseau de capteurs sans fils. Secondement, nous nous sommes concentrés sur l'estimation de cette durée de vie. Nous présentons WiSeBat, un modèle de batterie et de consommation d'énergie optimisé pour les réseaux de capteurs, implémenté dans le simulateur WSNET. Après validation, nous l'utilisons pour comparer les performances des algorithmes de broadcast efficaces en énergie. / A wireless sensor network is an ad-hoc network connecting small devices equipped with sensors. Such networks are self-organized and independent of any infrastructure. The deployment of a WSN is possible in areas inaccessible to humans, or for applications with a long lifetime requirement. Indeed, devices in a wireless sensor network are usually battery-powered, tolerate failure, and may use their own communication protocols, allowing them to optimize the energy consumption. The main application of WSNs it to sense the environment at different locations and aggregate all the data to a specific node that logs it and can send alerts if necessary. This task of data aggregation is performed regularly, making it the most energy consuming. As reducing the energy consumed by sensor is the leading challenge to ensure sustainable applications, we tackle in this thesis the problem of aggregating efficiently the data of the network. Then, we study lifetime evaluation techniques and apply it to benchmark existing energy-centric protocols.