Les réseaux actuels et la prochaine génération des réseaux sans fil cellulaires (5G) doivent garantir, non seulement, les communications entre les gens (aussi connu sous le nom d'humain à humain - H2H), mais aussi à un déploiement massif de communication de type machine (MTC). MTC, ou encore Machine à Machine (M2M), peut être considérée comme des appareils qui peuvent établir des communications avec d’autres appareils sans aucune intervention humaine. M2M est aussi vue comme la pierre angulaire de la vision des objets connectés (IoT). Elle attire beaucoup d'attention, car elle peut être considérée comme une nouvelle opportunité pour les opérateurs de réseau et service IoT. Il existe aujourd’hui plusieurs types d’applications se basant sur MTC couvrant plusieurs domaines. On peut citer comme exemples les applications suivantes: la santé, les systèmes de transport intelligents (ITS), les compteurs intelligents et les réseaux intelligents, et la sécurité publique (PS). Le déploiement de ce type d'applications dans les réseaux mobiles cellulaires actuels, particulièrement Long Term Evolution (LTE) et LTE-Advanced (LTE-A) , ne peut être effectif sans surmonter les challenges posés par le déploiement d’un grand nombre d’équipement MTC dans la même cellule. En effet, le déploiement d'une myriade d'appareils MTC causera une congestion et une surcharge du système des réseaux d'accès radio (RAN) et du cœur de réseau (CN). Comme les appareils MTC sont équipés d'une batterie non rechargeable, la consommation d'énergie est aussi un défi. Dans cette thèse, nous allons étudier les problèmes de congestion et de consommation d'énergie dans le contexte des réseaux LTE et LTE-A en présence des appareils M2M. En ce qui concerne la congestion et la surcharge de système, nous nous concentrons sur la partie RAN, puisqu'elle peut être considérée comme la première ligne de défense pour le réseau cellulaire. Les contributions de cette thèse sont organisées sous les axes suivants: 1) Proposition d'un algorithme générique pour prédire le trafic entrant, de sorte que la congestion dans le réseau peut être facilement résolue, 2) Étude et proposition d'un modèle analytique générique de la procédure d'accès aléatoire au canal (RACH). Le modèle a pour but l’évaluation des méthodes de contrôle de congestion ciblant la partie RAN, 3) Approfondissement et proposition des méthodes permettant d'améliorer la méthode Pagination de Groupe (GP) approuvée par le 3GPP pour contrôler la congestion. / The current and next generation wireless cellular networks (5G) have to deal with not only communications between people (known as Human-to-Human - H2H), but also with a massive deployment of Machine-Type-Communication (MTC). MTC, or alternatively Machine-to-Machine (M2M), can be viewed as devices connected among them without any human intervention. M2M can be considered as the cornerstone of Internet-of-Things (IoT) vision. It attracts a lot of attention, since it can be considered as a new opportunity and business market. Nowadays, there is a vast number of MTC applications, covering a large number of fields. Some of these applications are Healthcare, Intelligent Transport System (ITS), smart metering and smart grids, public safety (PS), forming the so-called smart city. Deploying this type of applications in the current cellular mobile networks, especially Long Term Evolution (LTE) and LTE-Advanced (LTE-A), cannot be achieved before overcoming the accompanied challenges. Indeed, caused by the existence of a myriad of MTC devices, Radio Access Network (RAN) and Core Network (CN) congestion and system overload is one of these challenging issues. As the MTC devices are using non-rechargeable batteries, power consumption is also a challenge. In this thesis, we study the congestion and power consumption problems in the context of LTE and LTE-A networks featuring M2M communications. Regarding the congestion and system overload, the focus will be on the RAN part since it can be considered as the first defense line on the network. The contributions of the thesis are organized on the following axes: 1) Propose a general algorithm to predict the incoming traffic, so that the congestion in the network can be easily remedied, 2) Study and propose a general analytical model of the Random Access Channel (RACH) procedure. The model can help to evaluate the congestion control methods targeting the RAN part, 3) Depth study and propose methods improving the performance of Group Paging (GP) method, one of the methods approved by 3GPP to control the congestion.