Dans cette thèse, on s'intéresse à des aspects théoriques de la théorie des représentations p-adiques du groupe de Galois absolu de K, où K est un corps p-adique, réunis autour de deux axes principaux : d'une part, tenter de caractériser les extensions de Lie p-adiques pour lesquelles on peut définir une théorie des (φ,Γ)-modules, et d'autre part étudier la théorie des (φ,τ)-modules pour obtenir des applications aux représentations p-adiques, et en particulier pour les représentations semi-stables. Cette thèse est constituée de cinq chapitres. Le premier présente les résultats sur les représentations p-adiques, les (φ,Γ)-modules et la théorie de Hodge p-adique nécessaires aux autres chapitres. Dans le deuxième chapitre, on s'intéresse à la question des extensions de Lie p-adiques pour lesquelles on peut définir une théorie des (φ,Γ)-modules, et on montre que, sous l'hypothèse supplémentaire de demander à ce que le Frobenius soit de hauteur finie, ces extensions sont des extensions de Lubin-Tate à extension finie près. Le troisième chapitre expose la théorie des vecteurs localement analytiques nécessaire aux quatrième et cinquième chapitres. Le quatrième chapitre utilise la théorie des vecteurs localement analytiques pour montrer la surconvergence des (φ,τ)-modules. Dans le cinquième chapitre, on utilise les résultats du quatrième chapitre pour caractériser les représentations semi-stables et potentiellement semi-stables du groupe de Galois absolu de K en fonction de leur (φ,τ)-module, et on montre comment retrouver les invariants Dcris et Dst d'une représentation à partir de leur (φ,τ)-module. / In this thesis, we study some theorical aspects of the theory of p-adic representations of the absolute Galois group of K, where K is a p-adic field. First, we try to give a characterization of the p-adic Lie extensions of K for which one can build a theory of (φ,Γ)-modules. Then, we study the theory of (φ,τ)-modules. This thesis consists of five chapters. The first one introduces the results on p-adic representations, (φ,Γ)-modules and p-adic Hodge theory which are needed in the other chapters. In the second chapter, we try to understand which p-adic Lie extensions of K can be used in order to build a theory of (φ,Γ)-modules and we prove that, under the additional assumption that the Frobenius is of finite height, such extensions are, up to a finite extension, Lubin-Tate extensions. The third chapter lays out the theory of locally analytic vectors needed for the fourth and fifth chapters. The fourth chapter uses the theory of locally analytic vectors to prove the overconvergence of (φ,τ)-modules. In the fifth chapter, we use results obtained in the fourth chapter in order to characterize semi-stable and potentially semi-stable representations of the absolute Galois group of K from their (φ,τ)-modules, and we show how to recover the invariants Dcris and Dst attached to a representation V from its (φ,τ)-module.

La plupart des grandes villes modernes mondiales souffrent des conséquences de la pollution et des bouchons. Une solution à ce problème serait de réglementer l'accès aux centres-villes pour les voitures personnelles en faveur d'un système de transports publics constitués de navettes autonomes propulsées par une énergie n'engendrant pas de pollution gazeuse. Celles-ci pourraient desservir les usagers à la demande, en étant déroutées en fonction des appels de ceux-ci. Ces véhicules pourraient également être utilisés afin de desservir de grands sites industriels, ou bien des sites sensibles dont l'accès, restreint, doit être contrôlé. Afin de parvenir à réaliser cet objectif, un véhicule devra être capable de se localiser dans sa zone de travail. Une bonne partie des méthodes de localisation reprises par la communauté scientifique se basent sur des méthodes de type "Simultaneous Localization and Mapping" (SLAM). Ces méthodes sont capables de construire dynamiquement une carte de l'environnement ainsi que de localiser un véhicule dans une telle carte. Bien que celles-ci aient démontré leur robustesse, dans la plupart des implémentations, le partage d'une carte commune entre plusieurs robots peut s'avérer problématique. En outre, ces méthodes n'utilisent fréquemment aucune information existant au préalable et construisent la carte de leur environnement à partir de zéro.Nous souhaitons lever ces limitations, et proposons d'utiliser des cartes de type sémantique, qui existent au-préalable, par exemple comme OpenStreetMap, comme carte de base afin de se localiser. Ce type de carte contient la position de panneaux de signalisation, de feux tricolores, de murs de bâtiments etc... De telles cartes viennent presque à-coup-sûr avec des imprécisions de position, des erreurs au niveau des éléments qu'elles contiennent, par exemple des éléments réels peuvent manquer dans les données de la carte, ou bien des éléments stockés dans celles-ci peuvent ne plus exister. Afin de gérer de telles erreurs dans les données de la carte, et de permettre à un véhicule autonome de s'y localiser, nous proposons un nouveau paradigme. Tout d'abord, afin de gérer le problème de sur-convergence classique dans les techniques de fusion de données (filtre de Kalman), ainsi que le problème de mise à l'échelle, nous proposons de gérer l'intégralité de la carte par un filtre à Intersection de Covariance Partitionnée. Nous proposons également d'effacer des éléments inexistant des données de la carte en estimant leur probabilité d'existence, calculée en se basant sur les détections de ceux-ci par les capteurs du véhicule, et supprimant ceux doté d'une probabilité trop faible. Enfin, nous proposons de scanner périodiquement la totalité des données capteur pour y chercher de nouveaux amers potentiels que la carte n'intègre pas encore dans ses données, et de les y ajouter. Des expérimentations montrent la faisabilité d'un tel concept de carte dynamique de haut niveau qui serait mise à jour au-vol. / Most large modern cities in the world nowadays suffer from pollution and traffic jams. A possible solution to this problem could be to regulate personnal car access into center downtown, and possibly replace public transportations by pollution-free autonomous vehicles, that could dynamically change their planned trajectory to transport people in a fully on-demand scenario. These vehicles could be used also to transport employees in a large industrial facility or in a regulated access critical infrastructure area. In order to perform such a task, a vehicle should be able to localize itself in its area of operation. Most current popular localization methods in such an environment are based on so-called "Simultaneous Localization and Maping" (SLAM) methods. They are able to dynamically construct a map of the environment, and to locate such a vehicle inside this map. Although these methods demonstrated their robustness, most of the implementations lack to use a map that would allow sharing over vehicles (map size, structure, etc...). On top of that, these methods frequently do not take into account already existing information such as an existing city map and rather construct it from scratch. In order to go beyond these limitations, we propose to use in the end semantic high-level maps, such as OpenStreetMap as a-priori map, and to allow the vehicle to localize based on such a map. They can contain the location of roads, traffic signs and traffic lights, buildings etc... Such kind of maps almost always come with some degree of imprecision (mostly in position), they also can be wrong, lacking existing but undescribed elements (landmarks), or containing in their data elements that do not exist anymore. In order to manage such imperfections in the collected data, and to allow a vehicle to localize based on such data, we propose a new strategy. Firstly, to manage the classical problem of data incest in data fusion in the presence of strong correlations, together with the map scalability problem, we propose to manage the whole map using a Split Covariance Intersection filter. We also propose to remove possibly absent landmarks still present in map data by estimating their probability of being there based on vehicle sensor detections, and to remove those with a low score. Finally, we propose to periodically scan sensor data to detect possible new landmarks that the map does not include yet, and proceed to their integration into map data. Experiments show the feasibility of such a concept of dynamic high level map that could be updated on-the-fly.