Face à l'explosion du trafic mobile entraînée par le succès des smartphones, les opérateurs de réseaux mobiles (MNOs) densifient leurs réseaux à travers le déploiement massif des stations de base à faible portée (SBS), capable d’offrir des services très haut débit et de remplir les exigences de capacité et de couverture. Cette nouvelle infrastructure, appelée réseau cellulaire hétérogène (HetNet), utilise un mix de stations de base hiérarchisées, comprenant des macro-cellule à forte puissance et des SBS à faible puissance.La prolifération des HetNets soulève une nouvelle préoccupation concernant leur consommation d'énergie et empreinte carbone. Dans ce contexte, l'utilisation de technologies de production d'énergie dans les réseaux mobiles a suscité un intérêt particulier. Les sources d'énergie respectueuses de l'environnement couplées à un système de stockage d'énergie ont le potentiel de réduire les émissions carbone ainsi que le coût opérationnel énergétique des MNOs.L'intégration des énergies renouvelables (panneau solaire) et du stockage d'énergie (batterie) dans un SBS gagne en efficacité grâce aux leviers technologiques et économiques apportés par le smart grid (SG). Cependant, l'architecture résultante, que nous appelons Green Small-Cell Base station (GSBS), est complexe. Premièrement, la multitude de sources d'énergie, le phénomène de viellissement du système et le prix dynamique de l'électricité dans le SG sont des facteurs qui nécessitent planification et gestion pour un fonctionnement plus efficace du GSBS. Deuxièmement, il existe une étroite dépendance entre le dimensionnement et le contrôle en temps réel du système, qui nécessite une approche commune capable de résoudre conjointement ces deux problèmes. Enfin, la gestion holistique d’un HetNet nécessite un schéma de contrôle à grande échelle pour optimiser simultanément les ressources énergétiques locales et la collaboration radio entre les SBSs.Par conséquent, nous avons élaboré un cadre d'optimisation pour le pré-déploiement et le post-déploiement du GSBS, afin de permettre aux MNOs de réduire conjointement leurs dépenses d'électricité et le vieillissement de leurs équipements. L'optimisation pré-déploiement consiste en un dimensionnement du GSBS qui tient compte du vieillissement de la batterie et de la stratégie de gestion des ressources énergétiques. Le problème associé est formulé et le dimensionnement optimal est approché en s'appuyant des profils moyens (production, consommation et prix de l'électricité) à travers une méthode itérative basée sur le solveur non-linéaire “fmincon”. Le schéma de post-déploiement repose sur des capacités d'apprentissage permettant d'ajuster dynamiquement la gestion énergétique du GSBS à son environnement (conditions météorologiques, charge de trafic et coût de l'électricité). La solution s'appuie sur le fuzzy Q-learning qui consiste à combiner le système d'inférence floue avec l'algorithme Q-learning. Ensuite, nous formalisons un système d'équilibrage de charge capable d'étendre la gestion énergétique locale à une collaboration à l'échelle réseau. Nous proposons à ce titre un algorithme en deux étapes, combinant des contrôleurs hiérarchiques au niveau du GSBS et au niveau du réseau. Les deux étapes s'alternent pour continuellement planifier et adapter la gestion de l'énergie à la collaboration radio dans le HetNet.Les résultats de la simulation montrent que, en considérant le vieillissement de la batterie et l'impact mutuel de la conception du système sur la stratégie énergétique (et vice-versa), le dimensionnement optimal du GSBS est capable de maximiser le retour sur investissement. En outre, grâce à ses capacités d'apprentissage, le GSBS peut être déployé de manière plug-and-play, avec la possibilité de s'auto-organiser, d'améliorer le coût énergétique du système et de préserver la durée de vie de la batterie. / Pushed by an unprecedented increase in data traffic, Mobile Network Operators (MNOs) are densifying their networks through the deployment of Small-cell Base Stations (SBS), low-range radio-access transceivers that offer enhanced capacity and improved coverage. This new infrastructure – Heterogeneous cellular Network (HetNet) -- uses a hierarchy of high-power Macro-cell Base Stations overlaid with several low-power (SBSs).The augmenting deployment and operation of the HetNets raise a new crucial concern regarding their energy consumption and carbon footprint. In this context, the use of energy-harvesting technologies in mobile networks have gained particular interest. The environment-friendly power sources coupled with energy storage capabilities have the potential to reduce the carbon emissions as well as the electricity operating expenditures of MNOs.The integration of renewable energy (solar panel) and energy storage capability (battery) in SBSs gain in efficiency thanks to the technological and economic enablers brought by the Smart Grid (SG). However, the obtained architecture, which we call Green Small-Cell Base Station (GSBS), is complex. First, the multitude of power sources, the system aging, and the dynamic electricity price in the (SG) are factors that require design and management to enable the (GSBS) to efficiently operate. Second, there is a close dependence between the system sizing and control, which requires an approach to address these problems simultaneously. Finally, the achievement of a holistic management in a (HetNet) requires a network-level energy-aware scheme that jointly optimizes the local energy resources and radio collaboration between the SBSs.Accordingly, we have elaborated pre-deployment and post-deployment optimization frameworks for GSBSs that allow the MNOs to jointly reduce their electricity expenses and the equipment degradation. The pre-deployment optimization consists in an effective sizing of the GSBS that accounts for the battery aging and the associated management of the energy resources. The problem is formulated and the optimal sizing is approximated using average profiles, through an iterative method based on the non-linear solver “fmincon”. The post-deployment scheme relies on learning capabilities to dynamically adjust the GSBS energy management to its environment (weather conditions, traffic load, and electricity cost). The solution is based on the fuzzy Q-learning that consists in tuning a fuzzy inference system (which represents the energy arbitrage in the system) with the Q-learning algorithm. Then, we formalize an energy-aware load-balancing scheme to extend the local energy management to a network-level collaboration. We propose a two-stage algorithm to solve the formulated problem by combining hierarchical controllers at the GSBS-level and at the network-level. The two stages are alternated to continuously plan and adapt the energy management to the radio collaboration in the HetNet.Simulation results show that, by considering the battery aging and the impact of the system design and the energy strategy on each other, the optimal sizing of the GSBS is able to maximize the return on investment with respect to the technical and economic conditions of the deployment. Also, thanks to its learning capabilities, the GSBSs can be deployed in a plug-and-play fashion, with the ability to self-organize, improve the operating energy cost of the system, and preserves the battery lifespan.

L'endothélium cornéen humain constitue une mono-couche de cellules de formes relativement hexagonales et de surfaces régulières, situées à la face interne de la cornée. Ces cellules sont primordiales car elles maintiennent la transparence de la cornée. Leurs contours sont facilement photographiés chez le patient grâce à la microscopie optique spéculaire (in vivo), ou sur un greffon (ex vivo) grâce à la microscopie optique classique. Les ophtalmologistes s'intéressent alors à la densité cellulaire, ainsi qu'à des caractéristiques morphométriques (polymégethisme et pléomorphisme). Leur analyse, lorsqu'elle utilise des logiciels spécifiques, n'est cependant jamais aussi pertinente que l'analyse visuelle. Ce constat nous a conduit à nous intéresser aux principes qui régissent la perception visuelle humaine. Dans cette thèse, nous vérifions de manière élémentaire que les principes de bonne continuation et de proximité de la théorie de la Gestalt sont vérifiés algorithmiquement sur des cas simples, ce qui permet d'envisager leur utilisation pour fermer les contours imparfaitement détectés dans les images. Cependant, les résultats obtenus suggèrent une intéraction complexe entre ces principes. L'utilisation de méthodes morphologiques basées sur des filtres alternés séquentiels, des cartes de distances et des lignes de partage des eaux fournit de bons résultats. Il est montré que ces méthodes sont fondées sur les principes de la théorie de la Gestalt: la "proximité'' est introduite par les cartes de distances, la "continuation'' et la "fermeture'' sont des propriétés des lignes de partage des eaux. Leur utilisation conjointe permet de réaliser une analyse duale contours-régions: les cartes de distances permettent d'accéder à des informations régionales à partir des contours, alors que les lignes de partage des eaux permettent d'obtenir des informations de contours à partir de marqueurs régionaux. Ces impressions ont été vérifiées en mettant en place un critère de dissimilarité qui permet de quantifier l'erreur entre une mosaïque (structure cellulaire observée sur l'image de l'endothélium) fournie par l'expert et une autre mosaïque. Ainsi, plusieurs méthodes de segmentation sont testées, et la méthode que nous proposons donne les meilleurs résultats. Ce critère de dissimilarité a permis de trouver les meilleurs paramètres de chaque méthode et de faire établir entre elles un classement par les ophtalmologistes. Pour terminer la segmentation des images, une validation des résultats, basée sur des paramètres de formes, est proposée.

Cette thèse s'intéresse aux problèmes d'allocations des ressources et de puissance dans les réseaux cellulaires de quatrième génération (4G). Pour faire face à la demande continuellement croissante en débit des utilisateurs mobiles, les opérateurs n'ont d'autre choix que de densifier leurs infrastructures d'accès au réseau radio (RAN), afin de maximiser l'utilisation de la bande passante disponible dans l'espace. Un des défis de cette nouvelle architecture est la coexistence de nombreuses cellules voisines et la gestion des interférences co-canal qu'elles génèrent entre elles. De telles contraintes ont amené la communauté scientifique à s'intéresser aux réseaux auto-organisés et auto-optimisés (SON), qui permettent aux réseaux de s'optimiser localement via des décisions décentralisées (sans planification statique). L'intérêt principal de tels réseaux est le passage à l'échelle des algorithmes distribués et la possibilité de s'adapter dynamiquement à de nouveaux environnements. Dans cette optique, nous proposons l'étude de deux problèmes d'allocation de ressources. La première partie de cette thèse se concentre sur l'optimisation de l'usage des ressources, dans un contexte de transmission coordonnée par plusieurs stations de base (CoMP). Les performances de la coordination de stations de base sont évaluées, selon le critère de capacité uniforme, ainsi que le compromis entre l'efficacité spectrale et l'équité entre les utilisateurs. Nous proposons également une méthode généralisée et distribuée de sélection de l'ensemble de stations en coopération, afin d'optimiser le compromis efficacité-équité. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à l'optimisation de l'allocation des ressources et de puissance, dans le but de minimiser la consommation électrique du réseau. Nous présentons deux algorithmes dont les décisions sont décentralisées. Le premier est basé sur une optimisation stochastique (via l'échantillonneur de Gibbs) et permet une optimisation globale du système. Le second quant à lui est basé sur l'adaptation de la théorie du contrôle et utilise des modèles prédictifs et la poursuite de cibles pour allouer les ressources et les puissances dans un contexte de canaux et d'interférences dynamiques. Dans de nombreux cas, plusieurs objectifs concurrents sont à considérer pour évaluer les performances d'un réseau (capacité totale, équité, consommation électrique, etc.). Dans le cadre de cette thèse, nous nous efforçons à présenter les résultats sous la forme de compromis multi-objectifs.

Cette thèse porte sur l'étude du réseau lacuno-canaliculaire (Lacuno-canalicular Network : LCN) osseux grâce à différentes techniques de microscopie optique. Le LCN correspond à l'empreinte dans la matrice osseuse du réseau ostéocytaire formé de cellules dendritiques (les ostéocytes) interconnectées. Bien qu'il joue un rôle majeur dans la formation, le remodelage et le maintien des propriétés biomécaniques de l'os, les informations sur ce réseau cellulaire dans sa globalité restent limitées. Cela provient notamment de la difficulté à caractériser ce réseau dense et complexeavec une résolution sub-micrométrique sur des échelles allant jusqu'à l'organe entier. Dans cetravail de thèse nous avons cherché à améliorer la caractérisation du LCN en utilisant deux approches : la mise en place d'une méthode d'analyse du LCN à grande échelle à partir dela microscopie confocale d'une part et l'évaluation du potentiel de la microscopienon linéaire pour l'étude du LCN d'autre part.Dans un premier temps nous avons mis au point un protocole allant de la préparation des échantillons jusqu'au traitement des images et à l'analyse des données afin d'optimiser l'imagerie confocale des tissus osseux dans le but d'obtenir une analyse quantitative du réseau à grande échelle. Les résultats préliminaires mettent en évidence une grande variabilité des paramètres du réseau à toutes les échelles révélant la complexité de celui-ci. Cette analyse a été mise en pratique afin d'étudier les variations du LCN à l'échelle d'un fémur entier de souris.Dans un second temps, nous avons évaluer le potentiel de la microscopie optique non linéaire et notamment de la génération de troisième harmonique (THG) pour l'imagerie et l'étude du LCN. Nous avons tout d'abord montré la possibilité de visualiser le LCN, sans marquage fluorescent, grâce à la microscopie THG. A partir de cette preuve de principe nous avons expliqué l'origine des contrastes observés dans l'os par microscopie THG : un signal provenant des porosités et permettant de visualiser le réseau et un signal de fond structuré provenant des interfaces entre les fibrilles de collagène. Nous avons également évaluer les possibilités de la combinaisons de signaux non linéaires, principalement ceux de la THG et de la SHG (génération de seconde harmonique) qui permettent de visualiser simultanément le réseau et la matrice de collagène respectivement. Une corrélation entre la structure du réseau et l'organisation du collagène a pu être établie grâce à la visualisation de ces deux signaux sur de grandes échelles. Enfin des résultats quantitatifs sur le LCN ont pu être obtenus à partir des images THG permettant une étude des effets de la micro-gravité sur la structure de ce réseau. / This thesis focuses on the study of bone lacuno-canalicular network (LCN) using different optical microscopy techniques. The LCN is the porosity network in the bone matrix where the cellular network lie. It is formed of dendritic cells: the osteocytes which are connected to each other. Although it plays a major role in the formation, remodeling and maintenance of biomechanical properties of bone, only little is known about this network as a whole. This can be explain by the difficult characterization of such a dense and complex network with sub-micron resolution and scales up to the entire organ. In this work we have sought to improve the characterization of the LCN using two approaches: the development of a method to analyse the network on large scale using confocal microscopy on one hand, and the assessment of the potential of non linear microscopy technique to study the LCN on the other hand.First, we have developed a protocol from sample preparation to image processing and data analysis to optimize confocal imaging of bone tissue in order to obtain a quantitative large scale analysis of the network. Preliminary results show a wide variation of network parameters at all scales revealing its complexity. This analysis was then used in order to assess changes in the LCN across an entire mice femur.Secondly, we study the potential of the non-linear optical microscopies especially the third harmonic generation (THG) microscopy for imaging and the study of the LCN. Initially, we demonstrated the ability to visualise the LCN without fluorescent labelling using THG microscopy. From this proof of concept we explained the origin of the different ThG microscopy contrasts observed in bone tissue: a signal from the porosities allowing to visualize the network and a structured background signal generated at the interfaces between collagen fibrils. We also assess the possibilities of combinations between different non-linear signals, mainly THG and SHG (second harmonic generation) that can simultaneously image the network and the collagen matrix respectively. A correlation between the network structure and collagen organization has been established using the visualization of these two signals over large scales. Finally quantitative parameters of the LCN were obtained from THG images and applied to study the effects of microgravity on the cellular network structure.

Dans la modélisation et l'évaluation des performances de la communication cellulaire sans fil, la géométrie stochastique est largement appliquée afin de fournir des solutions plus efficaces et plus précises. Le processus ponctuel de Poisson homogène (H-PPP), est le processus ponctuel le plus largement utilisé pour modéliser les emplacements spatiaux des stations de base (BS) en raison de sa facilité de traitement mathématique et de sa simplicité. Pour les fortes corrélations spatiales entre les emplacements des stations de base, seuls les processus ponctuels (PP) avec inhibitions et attractions spatiales peuvent être utiles. Cependant, le temps de simulation long et la faible aptitude mathématique rendent les PP non-Poisson non adaptés à l'évaluation des performances au niveau du système. Par conséquent, pour surmonter les problèmes mentionnés, nous avons les contributions suivantes dans cette thèse: Premièrement, nous introduisons une nouvelle méthodologie de modélisation et d’analyse de réseaux cellulaires de liaison descendante, dans laquelle les stations de base constituent un processus ponctuel invariant par le mouvement qui présente un certain degré d’interaction entre les points. L'approche proposée est basée sur la théorie des PP inhomogènes de Poisson (I-PPP) et est appelée approche à double amincissement non homogène (IDT). L’approche proposée consiste à approximer le PP initial invariant par le mouvement avec un PP équivalent constitué de la superposition de deux I-PPP conditionnellement indépendants. Les inhomogénéités des deux PP sont créées du point de vue de l'utilisateur type ``centré sur l'utilisateur''. Des conditions suffisantes sur les paramètres des fonctions d'amincissement qui garantissent une couverture meilleure ou pire par rapport au modèle de PPP homogène de base sont identifiées. La précision de l'approche IDT est justifiée à l'aide de données empiriques sur la distribution spatiale des stations de base. Ensuite, sur la base de l’approche IDT, une nouvelle expression analytique traitable du rapport de brouillage moyen sur signal (MISR) des réseaux cellulaires où les stations de base présentent des corrélations spatiales est introduite. Pour les PP non-Poisson, nous appliquons l'approche IDT proposée pour estimer les performances des PP non-Poisson. En prenant comme exemple le processus de points β-Ginibre ( β -GPP), nous proposons de nouvelles fonctions d’approximation pour les paramètres clés dans l’approche IDT afin de modéliser différents degrés d’inhibition spatiale et de prouver que MISR est constant en densification de réseau. Nous prouvons que la performance MISR dans le cas β-GPP ne dépend que du degré de répulsion spatiale, c'est-à-dire β , quelles que soient les densités de BS. Les nouvelles fonctions d'approximation et les tendances sont validées par des simulations numériques.Troisièmement nous étudions plus avant la méta-distribution du SIR à l’aide de l’approche IDT. La méta-distribution est la distribution de la probabilité de réussite conditionnelle compte tenu du processus de points. Nous dérivons et comparons l'expression sous forme fermée pour le b-ème moment dans les cas PP H-PPP et non-Poisson. Le calcul direct de la fonction de distribution cumulative complémentaire (CCDF) pour la méta-distribution n'étant pas disponible, nous proposons une méthode numérique simple et précise basée sur l'inversion numérique des transformées de Laplace. L'approche proposée est plus efficace et stable que l'approche conventionnelle utilisant le théorème de Gil-Pelaez. La valeur asymptotique de la CCDF de la méta distribution est calculée dans la nouvelle définition de la probabilité de réussite. En outre, la méthode proposée est comparée à certaines autres approximations et limites, par exemple l’approximation bêta, les bornes de Markov et les liaisons de Paley-Zygmund. Cependant, les autres modèles et limites d'approximation sont comparés pour être moins précis que notre méthode proposée. / In the modeling and performance evaluation of wireless cellular communication, stochastic geometry is widely applied, in order to provide more efficient and accurate solutions. Homogeneous Poisson point process (H-PPP) with identically independently distributed variables, is the most widely used point process to model the spatial locations of base stations (BSs) due to its mathematical tractability and simplicity. For strong spatial correlations between locations of BSs, only point processes (PPs) with spatial inhibitions and attractions can help. However, the long simulation time and weak mathematical tractability make non-Poisson PPs not suitable for system level performance evaluation. Therefore, to overcome mentioned problems, we have the following contributions in this thesis: First, we introduce a new methodology for modeling and analyzing downlink cellular networks, where the base stations constitute a motion-invariant point process that exhibits some degree of interactions among the points. The proposed approach is based on the theory of inhomogeneous Poisson PPs (I-PPPs) and is referred to as inhomogeneous double thinning (IDT) approach. The proposed approach consists of approximating the original motion-invariant PP with an equivalent PP that is made of the superposition of two conditionally independent I-PPPs. The inhomogeneities of both PPs are created from the point of view of the typical user. The inhomogeneities are mathematically modeled through two distance-dependent thinning functions and a tractable expression of the coverage probability is obtained. Sufficient conditions on the parameters of the thinning functions that guarantee better or worse coverage compared with the baseline homogeneous PPP model are identified. The accuracy of the IDT approach is substantiated with the aid of empirical data for the spatial distribution of the BSs. Then, based on the IDT approach, a new tractable analytical expression of mean interference to signal ratio (MISR) of cellular networks where BSs exhibits spatial correlations is introduced.For non-Poisson PPs, we apply proposed IDT approach to approximate the performance of non-Poisson PPs. Taking β-Ginibre point process (β -GPP) as an example, we propose new approximation functions for key parameters in IDT approach to model different degree of spatial inhibition and we successfully prove that MISR for β -GPP is constant under network densification with our proposed approximation functions. We prove that of MISR performance under β-GPP case only depends on the degree of spatial repulsion, i.e., β , regardless of different BS densities. We also prove that with the increase of β or (given fixed γ or β respectively), the corresponding MISR for β-GPP decreases. The new approximation functions and the trends are validated by numerical simulations. Third, we further study meta distribution of the SIR with the help of the IDT approach. Meta distribution is the distribution of the conditional success probability given the point process. We derive and compare the closed-form expression for the b-th moment under H-PPP and non-Poisson PP case. Since the direct computation of the complementary cumulative distribution function (CCDF) for meta distribution is not available, we propose a simple and accurate numerical method based on numerical inversion of Laplace transforms. The proposed approach is more efficient and stable than the conventional approach using Gil-Pelaez theorem. The asymptotic value of CCDF of meta distribution is computed under new definition of success probability. Furthermore, the proposed method is compared with some other approximations and bounds, e.g., beta approximation, Markov bounds and Paley-Zygmund bound. However, the other approximation models and bounds are compared to be less accurate than our proposed method.

Cette thèse s'intéresse aux problèmes d'allocations des ressources et de puissance dans les réseaux cellulaires de quatrième génération (4G). Pour faire face à la demande continuellement croissante en débit des utilisateurs mobiles, les opérateurs n'ont d'autre choix que de densifier leurs infrastructures d'accès au réseau radio (RAN), afin de maximiser l'utilisation de la bande passante disponible dans l'espace. Un des défis de cette nouvelle architecture est la coexistence de nombreuses cellules voisines et la gestion des interférences co-canal qu'elles génèrent entre elles. De telles contraintes ont amené la communauté scientifique à s'intéresser aux réseaux auto-organisés et auto-optimisés (SON), qui permettent aux réseaux de s'optimiser localement via des décisions décentralisées (sans planification statique). L'intérêt principal de tels réseaux est le passage à l'échelle des algorithmes distribués et la possibilité de s'adapter dynamiquement à de nouveaux environnements. Dans cette optique, nous proposons l'étude de deux problèmes d'allocation de ressources. La première partie de cette thèse se concentre sur l'optimisation de l'usage des ressources, dans un contexte de transmission coordonnée par plusieurs stations de base (CoMP). Les performances de la coordination de stations de base sont évaluées, selon le critère de capacité uniforme, ainsi que le compromis entre l'efficacité spectrale et l'équité entre les utilisateurs. Nous proposons également une méthode généralisée et distribuée de sélection de l'ensemble de stations en coopération, afin d'optimiser le compromis efficacité-équité. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à l'optimisation de l'allocation des ressources et de puissance, dans le but de minimiser la consommation électrique du réseau. Nous présentons deux algorithmes dont les décisions sont décentralisées. Le premier est basé sur une optimisation stochastique (via l'échantillonneur de Gibbs) et permet une optimisation globale du système. Le second quant à lui est basé sur l'adaptation de la théorie du contrôle et utilise des modèles prédictifs et la poursuite de cibles pour allouer les ressources et les puissances dans un contexte de canaux et d'interférences dynamiques. Dans de nombreux cas, plusieurs objectifs concurrents sont à considérer pour évaluer les performances d'un réseau (capacité totale, équité, consommation électrique, etc.). Dans le cadre de cette thèse, nous nous efforçons à présenter les résultats sous la forme de compromis multi-objectifs. / This thesis focuses on resources and power allocation problem in the fourth generation (4G) of cellular networks. To face the continuous growth of mobile users capacity requirements, operators need to densify their radio access network (RAN) infrastructure, to maximize the use of the available bandwidth in space. One of the major issues of this new architecture is the proximity of many base stations (BS) and the management of the interference they generate on each other's cell. Such constraints makes scientific community focus on Self-Optimized, Self-Organized Networks (SON) that allow network elements to optimize them-selves through decentralized decisions (no static network planning is required). A major interest of SON is their capability to scale to large and non-organized networks, as well as being able to adapt them-selves dynamically, by using distributed algorithms. In this context, this thesis proposes the study of two resource allocation problems. The first part of this thesis focuses on the optimisation of resource sharing, in the context of coordinated multi-points transmissions (CoMP). Performances of BS coordination are evaluated, using the uniform capacity criterion, as well as the trade-off between total capacity and fairness among users. We also propose a generalized and distributed method to select the set of coordination of BS, to optimize the capacity-fairness trade-off. In the second part of this thesis, we focus on optimizing the transmit power and resource allocation, in order to reduce electric consumption. We present two distributed algorithms: the first one is based on a stochastic optimisation (using Gibbs sampling), and tries to reach the global optimum state through decentralized decision. The second one is based on control theory, and uses target tracking as well as model predictive control to allocate resources and power in a dynamic channel scenario. In many cases, trade-offs are to be maid between opposite objectives when evaluating network performances (total throughput, fairness, energy consumption, etc.). In this thesis, we present most of the network performances using multi-objectives evaluations.