Il est attendu que les radios flexibles constituent un tournant technologique majeur dans le domaine des communications sans fil. Le point de vue adopté en radios flexibles est de considérer les canaux de communication comme un ensemble de ressources qui peuvent être accédées sur demande par un réseau primaire sous licence ou de manière opportuniste par un réseau secondaire à plus faible priorité. Pour la couche physique, le réseau primaire n'a idéalement aucune information sur l'existence d'un ou plusieurs réseaux secondaires, de sorte que ces derniers doivent explorer l'environnement aérien de manière autonome à la recherche d'opportunités d'accès au canal et exploiter ces ressources de manière optimale au sein du réseau secondaire. Les phases d'exploration et d'exploitation, qui impliquent la gestion de nombreux agents, doivent être très fiables, rapides et efficaces. L'objectif du présent rapport est de modéliser, d'analyser et de proposer des solutions efficaces et quasi optimales pour ces dernières opérations. En particulier, en ce qui concerne la phase d'exploration, nous nous appuierons sur le principe d'entropie maximale pour modéliser des canaux de communication, pour lesquels nous calculerons le test optimal de Neyman-Pearson de détection de plusieurs sources via un réseau de capteurs. Cette procédure permet à un réseau secondaire d'établir la présence de ressources spectrales disponibles. La complexité calculatoire de l'approche optimale appelle cependant la mise en place de méthodes moins onéreuses, que nous rappellerons et discuterons. Nous étendrons alors le test de détection en l'estimation aveugle de la position de sources multiples, qui permet l'acquisition d'informations détaillées sur les ressources spectrales disponibles. Le dernier chapitre d'importance sera consacré à la phase d'exploitation optimale des ressources au niveau du réseau secondaire. Pour ce faire, nous obtiendrons une approximation fine du débit ergodique d'un canal multi-antennes à accès multiples et proposerons des solutions peu coûteuses en termes de feedback afin que les réseaux secondaires s'adaptent rapidement aux évolutions rapides du réseau primaire. Les outils mathématiques et algorithmes proposés dans ce rapport proviennent essentiellement de récents progrès en théorie des matrices aléatoires, et plus spécifiquement de l'étude de matrices aléatoires à grandes dimensions et à entrées statistiquement indépendantes. Une introduction précise des concepts principaux ainsi que des résultats récents requis à la compréhension complète du présent document sont également proposés.