In this work we introduce a novel queueing model with two classes of users in which, instead of accessing a resource, users wait in the system to match with a candidate from the other class. The users are selective and the matchings occur probabilistically. This new model is useful for analysing the traffic in web portals that match people who provide a service with people who demand the same service, e.g. employment portals, matrimonial and dating sites and rental portals. We first provide a Markov chain model for these systems and derive the probability distribution of the number of matches up to some finite time given the number of arrivals. We then prove that if no control mechanism is employed these systems are unstable for any set of parameters. We suggest four different classes of control policies to assure stability and conduct analysis on performance measures under the control policies. Contrary to the intuition that the rejection rate should decrease as the users become more likely to be matched, we show that for certain control policies the rejection rate is insensitive to the matching probability. Even more surprisingly, we show that for reasonable policies the rejection rate may be an increasing function of the matching probability. We also prove insensitivity results related to the average queue lengths and waiting times. Further, to gain more insight into the behaviour of probabilistic matching systems, we propose approximation methods based on fluid and diffusion limits using different scalings. We analyse the basic properties of these approximations and show that some performance measures are insensitive to the matching probability agreeing with the results found by the exact analysis. Finally we study the optimal control and revenue management for the systems with the objective of profit maximization. We formulate mathematical models for both unobservable and observable systems. For an unobservable system we suggest a deterministic optimal control, while for an observable system we develop an optimal myopic state dependent pricing.

Cette thèse présente quelques résultats dans le domaine des équations aux dérivées partielles stochastiques. Une majeure partie d'entre eux concerne l'étude de limites diffusives de modèles cinétiques perturbés par un terme aléatoire. On présente également un résultat de régularité pour une classe d'équations aux dérivées partielles stochastiques ainsi qu'un résultat d'existence et d'unicité de mesures invariantes pour une équation de Fokker-Planck stochastique. Dans un premier temps, on présente trois travaux d'approximation-diffusion dans le contexte stochastique. Le premier s'intéresse au cas d'une équation cinétique avec opérateur de relaxation linéaire dont l'équilibre des vitesses a un comportement de type puissance à l'infini. L'équation est perturbée par un processus Markovien. Cela donne lieu à une limite fluide stochastique fractionnaire. Les deux autres résultats concernent l'étude de l'équation de transfert radiatif qui est un problème cinétique non linéaire. L'équation est bruitée dans un premier temps avec un processus de Wiener cylindrique et dans un second temps par un processus Markovien. Dans les deux cas, on obtient à la limite une équation de Rosseland stochastique. Dans la suite, on présente un résultat de régularité pour les équations aux dérivées partielles quasi-linéaires de type parabolique dont la partie aléatoire est gouvernée par un processus de Wiener cylindrique. Enfin, on étudie une équation de Fokker-Planck qui présente un terme de forçage aléatoire régi par un processus de Wiener cylindrique. On prouve d'une part l'existence et l'unicité des solutions de ce problème et d'autre part l'existence et l'unicité de mesures invariantes pour la dynamique de cette équation.