Le réseau sans fil est l'un des domaines de réseautage les plus prometteurs avec des caractéristiques uniques qui peuvent fournir la connectivité dans les situations où il est difficile d'utiliser un réseau filaire, ou lorsque la mobilité des nœuds est nécessaire. Cependant, le milieu de travail impose généralement diverses contraintes, où les appareils sans fil font face à différents défis lors du partage des moyens de communication. De plus, le problème s'aggrave avec l'augmentation du nombre de nœuds. Différentes solutions ont été introduites pour faire face aux réseaux très denses. D'autre part, un nœud avec une densité très faible peut créer un problème de connectivité et peut conduire à l'optension de nœuds isolés et non connectes au réseau. La densité d'un réseau est définit en fonction du nombre de nœuds voisins directs au sein de la portée de transmission du nœud. Cependant, nous croyons que ces métriques ne sont pas suffisantes et nous proposons une nouvelle mesure qui considère le nombre de voisins directs et la performance du réseau. Ainsi, la réponse du réseau, respectant l'augmentation du nombre de nœuds, est considérée lors du choix du niveau de la densité. Nous avons défini deux termes: l'auto-organisation et l'auto-configuration, qui sont généralement utilisés de façon interchangeable dans la littérature en mettant en relief la différence entre eux. Nous estimons qu'une définition claire de la terminologie peut éliminer beaucoup d'ambiguïté et aider à présenter les concepts de recherche plus clairement. Certaines applications, telles que Ies systèmes "In-Flight Entertainment (IFE)" qui se trouvent à l'intérieur des cabines d'avions, peuveut être considérées comme des systèmes sans fil de haute densité, même si peu de nœuds sont relativement présents. Pour résoudre ce problème, nous proposons une architecture hétérogène de différentes technologies à fin de surmonter les contraintes spécifiques de l'intérieur de la cabine. Chaque technologie vise à résoudre une partie du problème. Nous avons réalisé diverses expérimentations et simulations pour montrer la faisabilité de l'architecture proposée. Nous avons introduit un nouveau protocole d'auto-organisation qui utilise des antennes intelligentes pour aider certains composants du système IFE; à savoir les unités d'affichage et leurs systèmes de commande, à s'identifier les uns les autres sans aucune configuration préliminaire. Le protocole a été conçu et vérifié en utilisant le langage UML, puis, un module de NS2 a été créé pour tester les différents scénarios.

Cette thèse porte sur l’application de la technique de corrélation de bruit sismologique ambiant pour l'imagerie et le suivi des réservoirs géothermiques de Rittershoffen (ECOGI) et de Soultz-sous-Forêts (GEIE-EMC). La forte variabilité spatio-temporelle des sources du bruit de fond sismologique dans la gamme de période 0.2-7s limite la reconstruction des fonctions de Green. Cela induit des erreurs dans la construction des modèles de vitesse. Deux approches sont proposées pour s’affranchir des effets de la non-uniformité spatiale du bruit. Par ailleurs, la variabilité temporelle des sources de bruit est un facteur limitant pour le suivi du réservoir. On estime que les perturbations de vitesse doivent être de l’ordre de 0.1% à 1% pour pouvoir être détectées par les réseaux disponibles. Ce seuil n’a pas été franchi lors de la construction du site Rittershoffen mais une modification probable des propriétés diffractantes du milieu a été observée à la suite d’une stimulation. / This work focuses on the application of the ambient seismic noise correlation technique for the imaging and monitoring of deep geothermal reservoirs near Rittershoffen (ECOGI) and Soultz-sous-Forêts (GEIE-EMC). The strong spatial and temporal variability of the noise sources in the period range 0.2-7s limits the reconstruction of the Green’s functions. This results in significant errors in the velocity models. Two approaches are proposed to overcome the spatial non-uniformity of the noise and to improve the quality of the velocity models. Besides that, the temporal variability of the noise sources is a limiting factor for monitoring purposes. We estimate that the speed variations should be larger than 0.1% to 1% to be detected by the available networks. This threshold was not reached at Rittershoffen during the drillings or the stimulations. However, a probable change of the diffracting properties of the medium was observed following a hydraulic stimulation.