Les progrès technologiques accomplis durant ces dernières décennies dans les domaines des microsystèmes et des radiocommunications nous permettent de réaliser des composants communicants miniaturisés à faible coût afin de constituer des réseaux de capteurs sans fil. Typiquement, chacun de ces composants intègre une ou plusieurs unités de mesures (capteur), une unité de traitement de données, une unité de communication radio et une batterie. De ce fait, un nouveau domaine de recherche s’est créé pour étudier le déploiement de ces réseaux afin d’offrir des solutions de surveillance et de contrôle à distance, notamment dans des environnements complexes ou inaccessibles. Les domaines d’application de ces capteurs sont très variés, allant de la domotique au militaire en passant par le médical et les infrastructures civiles. Souvent, ces applications impliquent des contraintes sévères en terme d’autonomie qui idéalement devrait atteindre plusieurs dizaines d’années. Pour atteindre cet objectif, il est à la fois nécessaire de réduire la consommation énergétique du nœud capteur et de trouver d’autres solutions d’alimentation en énergie pour le nœud. Pour adresser ce deuxième point, la récupération d’énergie à partir de l’environnement (solaire, vibratoire, thermique, etc.) semble représenter une solution idéale pour alimenter un nœud capteur, bien que celui-ci doive s’adapter aux faibles quantités d’énergie récupérées par ces systèmes, ainsi qu’à leurs variations et intermittences. Ces travaux de thèse s’intéressent donc à la problématique de la simulation et de la réduction de la consommation des nœuds de capteurs sans-fil et autonomes en énergie. Dans un premier temps, nous avons développé la plateforme HarvWSNet, un environnement de co-simulation alliant le simulateur de réseaux WSNet et Matlab permettant ainsi la modélisation précise et la simulation hétérogène des protocoles de communication (typiquement à événements discrets) et des systèmes de récupération d’énergie (qui possèdent typiquement un comportement à temps continu). Nous avons démontré que cette plateforme permet de réaliser très rapidement des études de pré-prototypage de scénarios applicatifs de déploiement et ainsi réduire le temps de conception de ces nouvelles technologies. Grâce à la modélisation précise des éléments du système de récupération d’énergie (batterie, supercapacité, etc.) permise par cette plateforme, nous avons étudié et évalué la durée de vie de déploiements à large échelle de réseaux de capteurs alimentés par des systèmes de récupération d’énergie (solaire et éolien). La deuxième contribution de cette thèse concerne l’étude et l’implémentation de stratégies de reconfiguration dans l’interface de communication radio, qui est souvent la principale source de consommation d’énergie d’un capteur, afin de permettre au nœud et/ou au réseau de minimiser sa consommation lorsque le bilan de liaison RF est favorable. A cette fin, nous avons proposé une approche originale grâce au développement d’un simulateur de réseau dédié, EnvAdapt (basé sur WSNet). Dans cette nouvelle plateforme, des modèles de consommation des différents blocs du transceiver radio et des algorithmes de reconfiguration ont été implémentés afin d’étudier l’impact de la reconfiguration des performances de la radio sur la qualité de service et l’autonomie d’un réseau de capteurs. / Technological advances achieved over the past decade in the fields of microsystems and wireless communications have enabled the development of small size and low cost sensor nodes equipped with wireless communication capabilities able to establish a wireless sensor network (WSN). Each sensor node is typically equipped with one or several sensing unit, a data processing unit, a wireless communication interface and a battery. The challenges raised by WSNs has lead to the emergence of a new research domain which focuses on the study and deployment of such a networks in order to offer the required remote monitoring and control solutions for complex and unreachable environment. WSNs have found application in a wide range of different domains, including home and structural health monitoring, military surveillance, and biomedical health monitoring. These applications usually impose stringent constraints on the WSN lifetime which is expected to last several years. To reach this objective, it is necessary to reduce the overall energy consumption of the sensor node and to find an additional source of energy as well. To address the last point, energy harvesting from the environment seems to be a an efficient approach to sustain WSNs operations. However, energy harvesting devices, which must also be small, are usually unable to ensure a continuous operation of sensor nodes. Thus, it is necessary to adapt the WSN consumption and activity to the low and unpredictable energy scavenged. The work presented in this thesis focuses on the issue of simulation and power consumption of autonomous sensor nodes. We have first developed, HarvWSNet, a co-simulation framework combining WSNet and Matlab that provides adequate tools to accurately simulate heterogenous protocols (based on discrete-time events) and energy harvesting systems (based on continuous-time events). We have demonstrated that HarvWSNet allows a rapid evaluation of energy-harvesting WSNs deployment scenarios that may accelerate the time-to-market for these systems. Thanks to the accurate energy models (battery, supercapacitor, etc.) implemented in this platform, we have studied and evaluated a large scale deployment of solar and wind energy-harvesting WSNs. Our second contribution focuses on the implementation of energy-aware reconfiguration strategies in the radio transceiver which is usually considered as the most energy hungry component in a sensor node. These strategies are intended to reduce the excessive power consumption of the radio transceiver when the channel conditions are favorable. To this end, we have a new simulation framework called EnvAdapt (based also on WSNet) dedicated to the evaluation of reconfigurable radio transceivers for WSNs. In EnvAdapt, we have implemented the required radio transceiver behavioral and power consumption models that allows the evaluation of the impact of radio transceiver reconfiguration on the communication performance and lifetime of WSNs.