Les industries de réseaux tels que les télécommunications et l’énergie attirent l’attention des chercheurs et des praticiens depuis plusieurs décennies. La libéralisation de ces industries présentant des spécificités aussi bien des points de vue techniques qu’économiques a provoqué une reconfiguration du paysage concurrentiel, désormais moins stable et plus incertain. La question des conduites stratégiques se pose alors avec acuité pour les acteurs du marché qui se retrouvent dans un environnement fluctuant. La thèse s’attèle à cette question afin de saisir les interactions concurrentielles entre les acteurs des industries de réseau. La question de recherche guidant ce travail doctoral peut être résumée de la manière suivante : "comment la dynamique concurrentielle entre acteurs évolue-t-elle dans un environnement incertain ? ". Notre travail de recherche apporte des éléments de réponse à cette question en étudiant les dynamiques concurrentielles qui s'établissent entre les acteurs de l’industrie des télécommunications en Algérie, marquée par des transitions institutionnelles de libéralisation. Nous adoptons une approche dynamique pour analyser les actions et les réactions entre concurrents, tout en prenant en considération les changements institutionnels auxquels ils sont confrontés. Cette approche montre, sur la base des résultats de la recherche empirique, comment les acteurs interagissent et tentent de façonner leur environnement à travers leurs stratégies individuelles et/ou collectives. Ces résultats permettent de dépasser la vision déterministe et statistique des interactions concurrentielles véhiculée par les approches classiques, invitant de ce fait les chercheurs et les praticiens à saisir et à considérer la complexité et la diversité des stratégies concurrentielles. / Attention of scholars as well as practitioners. Their liberalization has led to a novel competitive landscape, featured by less stability and more uncertainty. The issue of strategic behavior then arises for the market players who have to deal with a fluctuating environment. The thesis addresses this point in order to understand the competitive interactions among players in the network industries. The research question guiding this doctoral work can be formulated as follows: "How does the competitive dynamic among actors evolve in an uncertain institutional environment?" .This work tries to answer the research question by studying the competitive dynamics that are established between players in the telecommunications industry in Algeria, fueled by institutional transitions of liberalization. We focus on a dynamic approach to analyze actions and reactions between competitors, while considering the institutional changes to which the market players are subjected. On the basis of the empirical results, this approach shows how actors interact and try to shape their environment through individual and/or collective strategies. These results allow us to move beyond the classical approaches that study competition from a deterministic and static point of view. They also emphasize the importance for researchers and practitioners to consider the complexity and the diversity of competitive strategies.

Strategic behaviors in electricity markets are analyzed. Three related topics are investigated. The first topic is a research about the NE search algorithm for complex non-cooperative games in electricity markets with transmission constraints. Hybrid co-evolutionary programming is suggested and simulated for complex examples. The second topic is an analysis about the competing pricing mechanisms of uniform and pay-as-bid pricing in an electricity market. We prove that for a two-player static game the Nash Equilibrium under pay-as-bid pricing will yield less total revenue in expectation than under uniform pricing when demand is inelastic. The third topic is to address a market power mitigation issue of the current Texas electricity market by limiting Transmission Congestion Right (TCR) ownership. The strategic coordination of inter zonal scheduling and balancing market manipulation is analyzed. A market power measurement algorithm useful to determine the proper level of TCR ownership limitation is suggested. / text