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Grâce aux avancées conjointes des systèmes microélectroniques, des technologies sans fil et de la microélectronique embarquée, les réseaux de capteurs sans fil (RCsF) ont récemment pu voir le jour. Très sophistiqués et en interaction directe avec leur environnement, ces systèmes informatiques et électroniques communiquent principalement à travers des réseaux radio qui en font des objets communicants autonomes. Ils offrent l'opportunité de prendre en compte les évolutions temporelles et spatiales du monde physique environnant. Les RCsF se retrouvent donc au cœur de nombreuses applications couvrant des domaines aussi variés que la santé, la domotique, l'intelligence ambiante, les transports, la sécurité, l'agronomie et l'environnement. Ils connaissent un véritable essor et ce dans divers domaines des STIC : hardware, système d'exploitation, conception d'antenne, système d'information, protocoles réseaux, théorie des graphes, algorithmique distribuée, sécurité, etc. L’intérêt des communautés issues de la recherche et de l’industrie pour ces RCsF s’est accru par la potentielle fiabilité, précision, flexibilité, faible coût ainsi que la facilité de déploiement de ces systèmes. La spontanéité, l’adaptabilité du réseau et la dynamicité de sa topologie dans le déploiement des RCsF soulèvent néanmoins de nombreuses questions encore ouvertes. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux aspects liés à la problématique du routage dans un RCsF, l’objectif étant de proposer des approches algorithmiques permettant de faire du routage adaptatif multi critères dans un RCsF. Nous nous sommes concentrés sur deux critères principaux : la consommation d’énergie dans les capteurs et le délai d’acheminement des informations collectées par les capteurs. Nous avons proposé ainsi un nouveau protocole de routage, appelé EDEAR (Energy and Delay Efficient Adaptive Routing), qui se base sur un mécanisme d’apprentissage continu et distribué permettant de prendre en compte la dynamicité du réseau. Celui-ci utilise deux types d’agents explorateurs chargés de la collecte de l’information pour la mise à jour des tables de routage. Afin de réduire la consommation d’énergie et la surcharge du réseau, nous proposons également un processus d’exploration des routes basé sur une diffusion optimisée des messages de contrôle. Le protocole EDEAR calcule les routes qui minimisent simultanément l’énergie consommée et le délai d’acheminement des informations de bout en bout permettant ainsi de maximiser la durée de vie du réseau. L’apprentissage se faisant de manière continue, le routage se fait donc de façon évolutive et permet ainsi une réactivité aux différents évènements qui peuvent intervenir sur le réseau. Le protocole proposé est validé et comparé aux approches traditionnelles, son efficacité au niveau du routage adaptatif est mise particulièrement en évidence aussi bien dans le cas de capteurs fixes que de capteurs mobiles. En effet, celui-ci permet une meilleure prise en compte de l'état du réseau contrairement aux approches classiques / Through the joint advanced microelectronic systems, wireless technologies and embedded microelectronics, wireless sensor networks have recently been possible. Given the convergence of communications and the emergence of ubiquitous networks, sensor networks can be used in several applications and have a great impact on our everyday life. There is currently a real interest of research in wireless sensor networks; however, most of the existing routing protocols propose an optimization of energy consumption without taking into account other metrics of quality of service. In this thesis, we propose an adaptive routing protocol called "EDEAR" which takes into account both necessary criteria to the context of communications in sensor networks, which are energy and delay of data delivery. We are looking the routes for optimizing a nodes’ lifetime in the network, these paths are based on joint optimization of energy consumption and delay through a multi criteria cost function. The proposed algorithm is based on the use of the dynamic state-dependent policies which is implemented with a bio-inspired approach based on iterative trial/error paradigm. Our proposal is considered as a hybrid protocol: it combines on demand searching routes concept and proactive exploration concept. It uses also a multipoint relay mechanism for energy consumption in order to reduce the overhead generated by the exploration packets. Numerical results obtained with NS simulator for different static and mobility scenario show the efficiency of the adaptive approaches compared to traditional approaches and proves that such adaptive algorithms are very useful in tracking a phenomenon that evolves over time

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We study non-equilibrium and strongly-correlated dynamics in two contexts. We begin by analysing quantum many-body systems out of equilibrium through the lens of cold atomic impurities in Bose gases. Such highly-imbalanced mixtures provide a controlled arena for the study of interactions, dissipation, decoherence and transport in a many-body quantum environment. Specifically we investigate the oscillatory dynamics of a trapped and initially highly-localised impurity interacting with a weakly-interacting trapped quasi low-dimensional Bose gas. This relates to and goes beyond a recent experiment by the Inguscio group in Florence. We witness a delicate interplay between the self-trapping of the impurity and the inhomogeneity of the Bose gas, and describe the dissipation of the energy of the impurity through phononic excitations of the Bose gas. We then study the transport of a driven, periodically-trapped impurity through a quasi one-dimensional Bose gas. We show that placing the weakly-interacting Bose gas in a separate periodic potential leads to a phononic excitation spectrum that closely mimics those in solid state systems. As a result we show that the impurity-Bose gas system exhibits phonon-induced resonances in the impurity current that were predicted to occur in solids decades ago but never clearly observed. Following this, allowing the bosons to interact strongly, we predict the effect of different strongly-correlated phases of the Bose gas on the motion of the impurity. We show that, by observing the impurity, properties of the excitation spectrum of the Bose gas, e.g., gap and bandwidth, may be inferred along with the filling of the bosonic lattice. In other words the impurity acts as a probe of its environment. To describe the dynamics of such a strongly-correlated system we use the powerful and near-exact time-evolving block decimation (TEBD) method, which we describe in detail. The second part of this thesis then analyses, for the first time, the performance of this method when applied to simulate non-equilibrium classical stochastic processes. We study its efficacy for a well-understood model of transport, the totally-asymmetric exclusion process, and find it to be accurate. Next, motivated by the inefficiency of sampling-based numerical methods for high variance observables we adapt and apply TEBD to simulate a path-dependent observable whose variance increases exponentially with system size. Specifically we calculate the expected value of the exponential of the work done by a varying magnetic field on a one-dimensional Ising model undergoing Glauber dynamics. We confirm using Jarzynski's equality that the TEBD method remains accurate and efficient. Therefore TEBD and related methods complement and challenge the usual Monte Carlo-based simulators of non-equilibrium stochastic processes.