Dans cette thèse, nous nous intéressons aux modèles de calcul dans les réseaux d'objets à capacité restreinte, tels que les réseaux de capteurs sans fil. Nous nous focalisons sur les protocoles de population proposés par Angluin et al. Dans ce modèle, les objets sont représentés par des agents à états finis, passivement mobiles, communiquant entre paires et formant un réseau asynchrone et anonyme. Nous présentons deux études comparatives qui nous permettent par la suite de proposer une approche établissant le lien des protocoles de population avec deux autres modèles : le modèle des tâches avec les systèmes de réécritures de graphes, et le modèle asynchrone et anonyme d'échange de messages. Nous passons ensuite au problème d'ordonnancement dans les protocoles de population. Nous proposons un nouvel ordonnanceur probabiliste, 1-central, basé sur les rendez-vous randomisés et appelé HS Scheduler. Contrairement aux autres ordonnanceurs,il permet à plus d'une paire de communiquer à la fois. Nous prouvons qu'il est équitable avec probabilité 1. Nous analysons par la suite les termes Nous analysons par la suite les temps de stabilisation de certains protocoles s'exécutant sous le Random Scheduler ou le HS Scheduleret sur différentes topologies du graphe d'interaction. Nous prouvons que le HS Scheduler est équivalent en temps au Random Scheduler quand le graphe d'interaction est complet mais qu'il permet une stabilisation plus rapide quand le graphe est aléatoire. Par la suite,nous proposons un autre ordonnanceur qui prend en considération les états des agents et permet d'introduire la terminaison à certains protocoles : le Prorotol Aware HS Scheduler.Nous prouvons qu'il est équitable avec probabilité 1. Nous faisons l'analyse des temps de stabilisation de certains protocoles s'exécutant sous cet ordonnanceur en considérant différentes topologies du graphe d'interaction. Finalement, nous implémentons et simulons sur ViSiDiA l'ensemble des scénarios étudiés et validons nos résultats théoriques. / In this work, we consider computing models for networks of tiny objects suchas wireless sensor networks. We focus on the population protocols, a pairwise computationalmodel introduced by Angluin et al. where the tiny objects are represented byanonymous, passively mobile, finite state agents forming asynchronous networks. Weestablish two comparative studies between the population protocol model (and its extensions)and the two following ones: tasks with graph relabeling systems, and anonymousasynchronous message passing. These studies aim to establish possible mappings betweenthe population protocols and these two models. We then focus on the scheduling of thepairwise interactions in population protocols. We propose the HS Scheduler, a new probabilistic1-central scheduler based on randomized handshakes. Compared to the existingschedulers, this scheduler allows to more than one pair of agents to communicate simultaneously.We prove that this scheduler is fair with probability 1. We thereafter presentanalyses of the complexity of the stabilization time of some protocols running under thescheduling of the Random Scheduler and the HS Scheduler, and over different topologiesof the interaction graph. We prove that these two schedulers are time equivalent withComputing Models for Networks of Tiny Objects iiirespect to these protocols when the interaction graph is complete, however computationsunder the HS Scheduler stabilize faster when the interaction graph is random. We then introducethe Protocol Aware HS Scheduler, a slightly modifed version of the HS Schedulerthat takes into account the states of the agents and allows termination in some protocols.We also prove that this scheduler is fair with probability 1. We present analyses of thetime complexity of some protocols running under the scheduling of the Protocol AwareHS Scheduler and over dfferent structures of the interaction graph. We implement thedifferent scenarios in ViSiDiA, and validate through simulations our theoretical results.