Le domaine de recherche dans lequel s'inscrit ce travail de thèse est la théorie de la prédiction des suites individuelles. Cette dernière considère les problèmes d'apprentissage séquentiel pour lesquels on ne peut ou ne veut pas modéliser le problème de manière stochastique, et fournit des stratégies de prédiction très robustes. Elle englobe aussi bien des problèmes issus de la communauté du machine learning que de celle de la théorie des jeux répétés, et ces derniers sont traités avec des méthodes statistiques, incluant par exemple les techniques de concentration de la mesure ou de l'estimation adaptative. Les résultats obtenus aboutissent, entre autres, à des stratégies de minimisation des regrets externe et interne dans les jeux à information incomplète, notamment les jeux répétés avec signaux. Ces stratégies s'appliquent au problème d'ajustement séquentiel des prix de vente, ou d'allocation séquentielle de bande passante. Le regret interne est ensuite plus spécifiquement étudié, d'abord dans le cadre de l'investissement séquentiel dans le marché boursier, pour lequel des simulations sur des données historiques sont proposées, puis pour l'apprentissage des équilibres corrélés des jeux infinis à ensembles de stratégies convexes et compacts.