Le travail présenté dans cette thèse a été motivé par des problématiques posées par l'évaluation de contrats échangés sur le marché du gaz: les contrats de stockage et d'approvisionnement en gaz. Ceux-ci incorporent de l'optionalité et des contraintes, ce qui rend leur évaluation difficile dans un contexte de prix de matières premières aléatoires. L'évaluation de ces contrats mène à des problèmes de contrôle stochastique complexes: switching optimal ou contrôle impulsionnel et contrôle stochastique en grande dimension. La première partie de cette thèse est une revue relativement exhaustive de la littérature, mettant en perspective les différentes approches d'évaluation existantes. Dans une deuxième partie, nous considérons une méthode numérique de résolution de problèmes de contrôle impulsionnel basée sur leur représentation comme solution d'EDSRs à sauts contraints. Nous proposons une approximation à temps discret utilisant une pénalisation pour traiter la contrainte et donnons un taux de convergence de l'erreur introduite. Combinée avec des techniques Monte Carlo, cette méthode a été testée numériquement sur trois problèmes: gestion optimale de biomasse, évaluation d'options Swing et de contrats de stockage gaz. Dans une troisième partie, nous proposons une méthode pour l'évaluation d'options dont le payoff dépend de moyennes mobiles de prix sous-jacents. Elle utilise sur une approximation à dimension finie de la dynamique des processus de moyenne mobile, basée sur un développement en série de Laguerre tronquée. Les résultats numériques fournis incluent des exemples de contrats Swing gaziers à prix d'exercice indexés sur moyennes mobiles de prix pétroliers.

Cette thèse propose des approches probabilistes pour améliorer et optimiser un des instruments les plus populaires de l'analyse technique, les bandes de trading. Les parties I et II se concentrent sur l'optimisation des composantes des bandes de trading: ligne centrale (représentée par la moyenne mobile) et lignes des bandes. La partie III est dédiée à l'amélioration du processus de prise de décision. Dans la partie I on propose d'utiliser le krigeage, une approche géostatistique, pour l'optimisation des poids des moyennes mobiles. Le krigeage permet d'obtenir l'estimateur optimal, qui incorpore les caractéristiques statistiques des données. Contrairement aux méthodes classiques, qui sont utilisées en finance, celle ci peut être appliquée aux données échantillonnées à maille régulière ou irrégulière. La partie II propose une méthode, basée sur la transformation des données en une variable normale, qui permet de définir les valeurs extrêmes et en conséquence les valeurs des bandes sans imposition de contraintes sur la distribution des résidus. Enfin, la partie III présente l'application des méthodes de krigeage disjonctif , une autre méthode géostatistique, pour les décision plus informative sur le timing et le type de position. Le krigeage disjonctif permet d'estimer les probabilités que certain seuils seront atteints dans le futur. Les résultats expérimentaux prouvent que les techniques proposées sont prometteuses et peuvent être utilisées en pratique.

Dans cette thèse, nous proposons des modèles pour évaluer les performances des applications multimédias temps-réel. De plus, nous proposons un modèle pour les protocoles de type AIMD. Le premier sujet étudié est un mécanisme de correction d'erreurs (FEC). Premièrement, nous utilisons une file d attente M/M/1/K pour modéliser le réseau. Nous considérons que la qualité de la voix varie linéairement par rapport au taux de redondance de la FEC. La redondance du i-ème paquet est portée dans le paquet i+f. Notre analyse montre que, même pour le cas f->inf, ce mécanisme n'améliore pas la qualité de l'audio. Deuxièmement, nous modélisons notre système par une file M/G/1/K. Nous considérons deux aspects qui peuvent contribuer à améliorer la qualité de l'audio: (a) multiplexer l'audio avec un flux exogène, et (b) des fonctions d'utilité non-linéaires. Sous ces contraintes, on montre qu il est possible d'améliorer la qualité de l'audio avec la méthode FEC étudiée. Le deuxième sujet traité concerne les mécanismes de contrôle du délai de diffusion. Nous proposons un ensemble d'algorithmes de moyenne mobile permettant de contrôler le taux de pertes dans une session audio. Les performances de nos algorithmes ont été évaluées et comparées grâce à des traces réelles. Le troisième sujet abordé concerne les protocoles de type AIMD. Nous proposons un modèle analytique, prenant en compte la variabilité du délai. Notre modèle utilise des équations de différences stochastiques. Il fournit une expression close pour le débit et pour la taille de la fenêtre. Nous montrons, par analyse et par simulation, qu'une augmentation de la variabilité du délai améliore les performances d'un protocole AIMD.