Les systèmes pair-à-pair à grande échelle ont été proposés comme un moyen fiable d'assurer un stockage de données à faible coût. Pour assurer la pérennité des données sur une période très longue, ces systèmes codent les données des utilisateurs comme un ensemble de fragments redondants qui sont distribués entre différents pairs du réseau. Un mécanisme de réparation est nécessaire pour faire face au comportement dynamique et non fiable des pairs. Ce mécanisme reconstruit en permanence les fragments de redondance manquants. Le système dépend de nombreux paramètres de configuration qui doivent être bien réglés, comme le facteur de redondance, sa politique de placement et la fréquence de réparation des données. Ces paramètres affectent la quantité de ressources, telles que la bande passante et l'espace de stockage, nécessaires pour obtenir un niveau souhaité de fiabilité, c'est-à-dire, une certaine probabilité de perdre des données. Cette thèse vise à fournir des outils permettant d'analyser et de prédire la performance de systèmes de stockage de données à grande échelle en général. Nous avons utilisé ces outils pour analyser l'impact de différents choix de conception du système sur différentes mesures de performance. Par exemple, la consommation de bande passante, l'espace de stockage et la probabilité de perdre des données, doivent être aussi faibles que possible. Différentes techniques sont étudiées et appliquées. Tout d'abord, nous décrivons un modèle simple par chaîne de Markov qui exploit la dynamique d'un système de stockage sous l'effet de défaillance des pairs et de réparation de données. Puis nous établissons des formules mathématiques closes qui donnent de bonnes approximations du modèle. Ces formules nous permettent de comprendre les interactions entre les paramètres du système. En effet, un mécanisme de réparation paresseux (lazy repair) est étudié et nous décrivons comment régler les paramètres du système pour obtenir une utilisation efficace de la bande passante. Nous confirmons en comparant à des simulations que ce modèle donne des approximations correctes du comportement moyen du système, mais ne parvient pas à capturer ses importantes variations au fil du temps. Nous proposons ensuite un nouveau modèle stochastique basé sur une approximation fluide pour saisir les écarts par rapport au comportement moyen. Ces variations qui sont généralement négligées par les travaux antérieurs, sont très im- portants pour faire une bonne estimation des ressources nécessaires au système. De plus, nous étudions plusieurs autres aspects d'un système de stockage distribué: nous utilisons un modèle de files d'attente pour calculer le temps de réparation pour un système avec bande passante limitée; nous étudions un système de codage hybride: en mixant les codes d'éffacement avec la simple réplication des données; enfin, nous étudions l'impact des différentes façons de distribuer des fragments de données entre les pairs, i.e., les stratégies des placements.

Temps Inter-véhiculaire (TIV) est une variable microscopique fondamentale dans la théorie du trafic, et a été étudié depuis le début du développement de cette théorie, vers 1930. La distribution de probabilité du TIV décrit la répartition des arrivées des véhicules en un point donné et reflète dans une certaine mesure le comportement de conduite. Beaucoup d'applications en ingénierie du trafic viennent de la connaissance fine de cette variable. La thèse a pour but d'approfondir cette connaissance en modélisant la distribution du TIV dans différents contextes selon différents points de vue. Tout d'abord, deux méthodes d'échantillonnage, la méthode de groupement et la méthode de raffinement sont considérées. L'application numérique concerne deux bases de données, celle de la route nationale RN118 et celle de l'autoroute A6. Ensuite, trois types de modèles probabilistes sont analysés et classifiés. Une comparaison exhaustive des modèles et des méthodes d'estimation est réalisée ce qui conduit à considérer que le modèle gamma-GQM est supérieur aux autres modèles en matière de performance statistique et en efficacité de calcul. Différentes procédures d'estimation sont testées, celle qui est proposée et retenue favorise la stabilité des paramètres estimés. Six nouveaux modèles de TIV sont proposés, calibrés, analysés. Mis à part deux modèles de performance inférieure aux autres et au modèle gamma-GQM, quatre modèles sont équivalents voire meilleurs que le modèle gamma-GQM. Pour une raison pratique, le modèle Double Gamma est choisi à côté du modèle gamma-GQM, comme modèle de comparaison, dans toute la modélisation des TIV. Le calibrage des modèles et l'analyse des paramètres des modèles sont menés, à partir des données réelles, en considérant trois dimensions d'étude du trafic: les échelles macroscopique, mésoscopique et microscopique. Une quatrième dimension d'étude des TIV est constituée des facteurs exogènes au trafic. La prise en compte de ces facteurs exogènes, à chaque échelle macroscopique entraîne la distinction de deux types de facteur exogène : « empêchant » et « impulsant». Finalement, différentes approches de validation sont testées. L'approche proposée par « enveloppe des distributions » semble prometteuse pour le futur / Time Headway (TH) is a microscopic variable in traffic flow theories that has been studied since the 1930s. Distribution of this fundamental variable describes the arrival pattern of vehicles in traffic flow, so probabilistic modeling is the main approach to study TH and represent driving behaviour. The applications of the variable in traffic engineering are varied; include capacity calculation, microscopic simulation, traffic safety analysis, etc. This dissertation aims at modeling the TH distribution in different contexts. Firstly, the short-time sampling method and long-time sampling method are applied to obtain TH samples from the two data bases (the RN118 national roadway and the A6 motorway). Then, three probabilistic TH model types are analyzed and classified. An exhaustive comparison between the existing models and between the corresponding estimation methods lead to consider that the gamma-GQM is the best TH model in the literature. An estimation process is also proposed in order to obtain good and stable estimated results of the parameters. After that, the TH probabilistic modeling is developed by six new models. Except for the two ones which are worse, the four other models are statistically equivalent and/or better than the gamma-GQM. For practical reason, the Double Gamma model is selected, as a comparison model, with the gamma-GQM to calibrate all TH samples. Three traffic levels are considered: macroscopic, mesoscopic and microscopic. The effects of exogenous factors are also examined. Examining this factor in each macroscopic variable level leads to distinguish two following factor types: impeding factor and propulsive factor. Finally, different approaches for TH validation are tested. The proposed approach of “envelope of distributions” seems to be promising for future applications