La télécommunication radio mobile connait actuellement une évolution importante en termes de diversité de technologies et de services fournis à l'utilisateur final. Il apparait que cette diversité complexifie les réseaux cellulaires et les opérations d'optimisation manuelle du paramétrage deviennent de plus en plus compliquées et couteuses. Par conséquent, les couts d'exploitation du réseau augmentent corrélativement pour les operateurs. Il est donc essentiel de simplifier et d'automatiser ces taches, ce qui permettra de réduire les moyens consacrés à l'optimisation manuelle des réseaux. De plus, en optimisant ainsi de manière automatique les réseaux mobiles déployés, il sera possible de retarder les opérations de densification du réseau et l'acquisition de nouveaux sites. Le paramétrage automatique et optimal permettra donc aussi d'étaler voire même de réduire les investissements et les couts de maintenance du réseau. Cette thèse introduit de nouvelles méthodes de paramétrage automatique (auto-tuning) des algorithmes RRM (Radio Resource Management) dans les réseaux mobiles 3G et au delà du 3G. L'auto-tuning est un processus utilisant des outils de contrôle comme les contrôleurs de logique floue et d'apprentissage par renforcement. Il ajuste les paramètres des algorithmes RRM afin d'adapter le réseau aux fluctuations du trafic. Le fonctionnement de l'auto-tuning est basé sur une boucle de régulation optimale pilotée par un contrôleur qui est alimenté par les indicateurs de qualité du réseau. Afin de trouver le paramétrage optimal du réseau, le contrôleur maximise une fonction d'utilité, appelée aussi fonction de renforcement. Quatre cas d'études sont décrits dans cette thèse. Dans un premier temps, l'auto-tuning de l'algorithme d'allocation des ressources radio est présenté. Afin de privilégier les utilisateurs du service temps réel (voix), une bande de garde est réservée pour eux. Cependant dans le cas ou le trafic temps réel est faible, il est important d'exploiter cette ressource pour d'autres services. L'auto-tuning permet donc de faire un compromis optimal de la qualité perçue dans chaque service en adaptant les ressources réservées en fonction du trafic de chaque classe du service. Le second cas est l'optimisation automatique et dynamique des paramètres de l'algorithme du soft handover en UMTS. Pour l'auto-tuning du soft handover, un contrôleur est implémenté logiquement au niveau du RNC et règle automatiquement les seuils de handover en fonction de la charge radio de chaque cellule ainsi que de ses voisines. Cette approche permet d'équilibrer la charge radio entre les cellules et ainsi augmenter implicitement la capacité du réseau. Les simulations montrent que l'adaptation des seuils du soft handover en UMTS augmente la capacité de 30% par rapport au paramétrage fixe. L'approche de l'auto-tuning de la mobilité en UMTS est étendue pour les systèmes LTE (3GPP Long Term Evolution) mais dans ce cas l'auto-tuning est fondé sur une fonction d'auto-tuning préconstruite. L'adaptation des marges de handover en LTE permet de lisser les interférences intercellulaires et ainsi augmenter le débit perçu pour chaque utilisateur du réseau. Finalement, un algorithme de mobilité adaptative entre les deux technologies UMTS et WLAN est proposé. L'algorithme est orchestré par deux seuils, le premier est responsable du handover de l'UMTS vers le WLAN et l'autre du handover dans le sens inverse. L'adaptation de ces deux seuils permet une exploitation optimale et conjointe des ressources disponibles dans les deux technologies. Les résultats de simulation d'un réseau multi-systèmes exposent également un gain important en capacité.