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The uptake of affordable solar PV panels challenges the way in which costs of distribution networks are recuperated from consumers. Historically, consumers were charged for the use of the distribution network mainly according to their (net) volume of electricity consumed over a period of time. With such volumetric network charges, consumers installing PV panels contribute a lot less towards the recuperation of network costs. However, these consumers (prosumers) still rely on the network as much as they did before. The question investigated in this thesis is how to re-design the distribution network tariff in this changing context. Different game-theoretical models are developed to conduct this analysis. In the models, not only investments in solar PV but also investments in batteries at the consumer-side are considered. The thesis consists of a brief overview followed by four standalone chapters and a conclusion.; La diffusion des panneaux solaires photovoltaïques à prix abordables nous amène à repenser à la manière avec laquelle les coûts des réseaux de distribution sont récupérés auprès des consommateurs. Historiquement, les consommateurs étaient facturés pour l'utilisation du réseau de distribution principalement sur la base de leur volume (net) d'électricité consommé. Avec tel type de tarif de réseau, les consommateurs qui installent des panneaux photovoltaïques contribuent beaucoup moins à la récupération du coût d’investissement réseau. Cependant, ces consommateurs (prosummeurs) dépendent autant du réseau qu’avant. La question examinée dans cette thèse est de savoir comment définir le tarif du réseau de distribution dans ce contexte changeant. Des différents modèles de théorie des jeux sont développés pour faire cette analyse. Dans ces modèles, en plus des investissements dans l’énergie solaire photovoltaïque, des investissements dans les batteries du côté des consommateurs sont aussi considérés. Ce rapport de thèse consiste en un bref aperçu suivi de quatre chapitres indépendants et d'une conclusion.

Internet of Things IoT (IoT) today comprises a plethora of different sensors and diverse connected objects, constantly collecting and sharing heterogeneous sensory data from their environment. This enables the emergence of new applications exploiting the collected data towards facilitating citizens lifestyle. These IoT applications are made context-aware thanks to data collected about user's context, to adapt their behavior autonomously without human intervention. In this Thesis, we propose a novel paradigm that concern Machine to Machine (M2M)/Thing To Thing (T2T) interactions to be aware of each other context named \T2T context-awareness at the edge", it brings conventional context-awareness from the application front end to the application back-end. More precisely, we propose to empower IoT devices with intelligence, allowing them to understand their environment and adapt their behaviors based on, and even act upon, the information captured by the neighboringdevices around, thus creating a collective intelligence. The first challenge we face in order to make IoT devices context-aware is (i) How can we extract such information without deploying any dedicated resources for this task? To do so we propose in our first work a context reasoner [1] based a cooperation among IoT devices located in the same surrounding. Such cooperation aims at mutually exchange data about each other context. To enable IoT devices to see, hear, and smell the physical world for themselves, we need firstly to make them connected to share their observations. For a mobile and energy- constrained device, the second challenge we face is (ii) How to discover as much neighbors as possible in its vicinity while preserving its energy resource? We propose Welcome [2] a Low latency and Energy efficient neighbor discovery scheme that is based on a single-delegate election method. Finally, a Publish-Subscribe that take into account the context at the edge of IoT devices, can greatly reduce the overhead and save the energy by avoiding unnecessary transmission of data that doesn't match application requirements. However, if not thought about properly building such T2T context-awareness could imply an overload of subscriptions to meet context-estimation needs. So our third contribution is (iii) How to make IoT devices context-aware while saving energy. To answer this, We propose an Energy efficient and context-aware Publish-Subscribe [3] that strike a balance between energy-consumption due to context estimation and energy-saving due to context-based filtering near to data sources., L'Internet des objets (IdO) comprend aujourd'hui une riche offre d'objets connectés, qui permettent de collecter et de partager en continu des données hétérogènes se rapportant à leurs environnements. Ceci a permis l'émergence d'un nouveau type d'applications, qui sont basées sur ces données et permettent de faciliter la vie des citoyens. Ces applications de l'Internet des objets sont dites « sensibles au contexte ». Grâce aux données collectées sur le contexte de l'utilisateur, elles sont en mesure d'adapter leur comportement de manière autonome, sans intervention humaine. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau paradigme autour des interactions objet-à-objet, nommé « Interactions objet-à-objet pour la sensibilité au contexte en bordure de réseaux ». Ce dernier, permet de tenir compte d'un nouveau type de contexte, paradoxalement à la notion conventionnelle de « sensibilité au contexte » qui se limite au contexte de l’utilisateur d’une application. Ainsi nous proposons de nous intéresser pour la première fois au contexte des objets en tant que composante même de l’application. Cette thèse vise à doter les objets connectés d’un certain degré d'intelligence, leur permettant de comprendre leur propre environnement et d’en tenir compte dans leurs interactions objet-à-objet. Les contributions majeures de cette thèse se focalisent sur deux modules principaux. Nous proposons, dans un premier temps, un module d’identification de contextes capable de capter les contextes des objets mobiles et de délivrer ce genre d’information de contexte de façon exacte et continue. Sur la base de cette information de contexte assurée par le premier module, nous proposons un deuxième module de collecte de données sensible aux contextes de déploiement des objets connectés. Afin que ceci soit possible, de nombreux verrous restent à lever. Concernant le premier module d’identification de contexte, le premier défi rencontré afin de permettre aux objets connectés de devenir sensibles au contexte est (i) Comment peut-on assurer une identification de contexte exacte pour des objets déployés dans des environnements incontrôlables ? Pour ce faire, nous proposons dans notre premier travail un raisonneur dédié à l'apprentissage et le raisonnement sur le contexte [1]. Le raisonneur proposé est fondé sur une stratégie coopérative entre les différents dispositifs IdO d'un même voisinage. Cette coopération vise à un échange mutuel des données parmi les ressources disponibles d'un même voisinage. La deuxième problématique rencontrée est (ii) Comment peut-on assurer une identification de contexte continue pour des nœuds mobiles appartenant à des réseaux opportunistes ? Nous devons tout d'abord leur permettre de découvrir un maximum de voisins afin d'établir un échange avec. Afin de répondre à cette deuxième problématique nous proposons WELCOME un protocole de découverte des voisinages éco énergétique et à faible latence [2] qui permettra de diminuer considérablement les collisions sur la base d’une découverte de voisinage à faible coût en termes de latence et d’énergie. La troisième problématique, se rapportant au module de collecte de données sensible au contexte, est (iii) Comment peut-on assurer une collecte efficace et précise sur la base du contexte physique de déploiement des capteurs. En effet, d’une part tenir compte de l’information de contexte des capteurs, permet d'éviter toutes transmissions inutiles ou redondante de données. D’autre part, la contextualisation des données implique un partage et donc des transmissions de messages. La question ici (iii) Comment peut-on contextualiser au mieux le plus grand nombre d'objets connectés tout en préservant au mieux leurs ressources énergétiques. Afin de répondre à cette question, nous proposons un Publish-Subscribe à la fois sensible au contexte et éco énergétique basé sur un jeu coalitionnel dynamique qui permet de résoudre ces conflits d’intérêts entre les sources dans un réseau.

L’interaction homme-robot est un domaine qui en est encore à ses balbutiements. Les développements se sont avant tout concentrés sur l’autonomie et l’intelligence artificielle et doter les robots de capacités avancées pour exécuter des tâches complexes. Dans un proche avenir, les robots développeront probablement la capacité de s’adapter et d’apprendre de leur environnement. Les robots ont confiance, ne s’ennuient pas et peuvent fonctionner dans des environnements hostiles et dynamiques - tous des attributs souhaités à l’exploration spatiale et aux situations d’urgence ou militaires. Ils réduisent également les coûts de mission, augmentent la flexibilité de conception et maximisent la production de données. Cependant, lorsqu’ils sont confrontés à de nouveaux scénarios et à des événements inattendus, les robots sont moins performants par rapport aux êtres humains intuitifs et créatifs (mais aussi faillibles et biaisés). L’avenir exigera que les concepteurs de mission équilibrent intelligemment la souplesse et l’ingéniosité des humains avec des systèmes robotiques robustes et sophistiqués. Ce travail de recherche propose un cadre formel, basé sur la théorie de jeux, pour une équipe de drones qui doit coordonner leurs actions entre eux et fournir à l’opérateur humain des données suffisantes pour prendre des décisions « difficiles » qui maximisent l’efficacité de la mission, selon certaines directives opérationnelles. Notre première contribution a consisté à présenter un cadre décentralisé et une fonction d’utilité pour une mission de patrouille avec une équipe de drones. Ensuite, nous avons considéré l’effet de cadrage, ou « framing effect » en anglais, dans le contexte de notre étude, afin de mieux comprendre et modéliser à terme certains processus décisionnels sous incertitude. Ainsi, nous avons réalisé deux expérimentations avec 20 et 12 participants respectivement. Nos résultats ont révélé que la façon dont le problème a été présenté (effet de cadrage positif ou négatif), l’engagement émotionnel et les couleurs du texte ont affecté statistiquement les choix des opérateurs humains. Les données expérimentales nous ont permis de développer un modèle d’utilité pour l’opérateur humain que nous cherchons à intégrer dans la boucle décisionnelle du système homme-robots. Enfin, nous formalisons et évaluons l’ensemble du cadre proposé où nous "fermons la boucle" à travers une expérimentation en ligne avec 101 participants. Nos résultats suggèrent que notre approche permet d’optimiser le système homme-robots dans un contexte où des décisions doivent être prises dans un environnement incertain. Human-robot interaction is a field that is still in its infancy. Developments have focused on autonomy and artificial intelligence, and provide robots with advanced capabilities to perform complex tasks. In the near future, robots will likely develop the ability to adapt and learn from their surroundings. Robots have reliance, do not get bored and can operate in hostile and dynamics environments - all attributes well suited for space exploration, and emergency or military situations. They also reduce mission costs, increase design flexibility, and maximize data production. However, when coped with new scenarios and unexpected events, robots pale in comparison with intuitive and creative human beings. The future will require that mission designers balance intelligently the flexibility and ingenuity of humans with robust and sophisticated robotic systems. This research work proposes a game-theoretic framework for a drone team that must coordinate their actions among them and provide the human operator sufficient data to make “hard” decisions that maximize the mission efficiency, according with some operational guidelines. Our first contribution was to present a decentralized framework and utility function for a drone-team patrolling mission. Then, we considered the framing effect in the context of our study, in order to better understand and model certain human decision-making processes under uncertainty. Hence, two experiments were conducted with 20 and 12 participants respectively. Our findings revealed that the way the problem was presented (positive or negative framing), the emotional commitment and the text colors statistically affected the choices made by the human operators. The experimental data allowed us to develop a utility model for the human operator that we sought to integrate into the decision-making loop of the human-robot system. Finally, we formalized and evaluated the close-loop of the whole proposed framework with a last online experiment with 101 participants. Our results suggest that our approach allow us to optimize the human-robot system in a context where decisions must be made in an uncertain environment.

This article studies the nature of the trade-off between incentives and enforcement mechanisms that an Armed Illegal Organization (AIO)'s leadership, which is the principal, offers to its operatives, who act as agents. This principal-agent model focuses on both the expected benefits and costs for those who decide to stay or defect from the armed organization, in an uncertain context in which desertion is encouraged by an external agent who is providing incentives aimed at fostering operatives' individual desertion. Given a parameterization of the model, we find the optimal transfer system using the constrained minimization routine fmincon in MATLAB's optimizations toolbox. Once we obtain a numerical version of the contract, we use the computational tool to simulate the behavior of agents who are facing the probability of being punished and how this could encourage agents to not make any effort. JEL: D82, D86. Resumen Este artículo estudia la naturaleza de la relación inversa entre incentivos y mecanismos de cumplimiento que la cúpula de una organización armada o principal ofrece a sus operativos, quienes actúan como agentes. El modelo de principal-agente se centra tanto en los costos y beneficios esperados de aquellos que deciden permanecer o desertar de la organización armada, en un contexto en el que la deserción es alentada por un agente externo que provee los incentivos para fomentar la deserción individual. Dada una parametrización específica del modelo, un sistema de transferencias óptimo es hallado usando la rutina de minimización con restricciones fmincon de la caja de herramientas de MATLAB. Una vez obtenida esa versión numérica del contrato, se utiliza la herramienta computacional para simular el comportamiento de los agentes que enfrentan la probabilidad de ser castigados y cómo eso podría alentarlos a no hacer ningún tipo de esfuerzo. JEL: D82, D86. Résumé Cet article étudie la nature de la relation inverse entre stimulants et mécanismes d'accomplissement que la direction d'une organisation armée ou principale offre à ses opérateurs qui agissent comme agents. Le modèle de principal agent est centré tant sur les coûts et bénéfices attendus de ceux qui décident de demeurer dans l'organisation armée ou de la déserter, dans un contexte où la désertion est encouragée par un agent externe qui fournit les éléments pour favoriser la désertion individuelle. Étant donnée une mise en paramètre spécifique du modèle, un système de transferts maximum est trouvé en utilisant la routine de minimisation avec des restrictions fmincon de la boite à outils de MATLAB. Une fois obtenue cette version numérique du contrat, on utilise l'outil électronique pour simuler le comportement des agents qui ont la probabilité d'être sanctionnés et comment cela pourrait les inciter à ne faire aucun type d'effort. JEL: D82, D86. Resumo Este artigo estuda a natureza da relação inversa entre incentivos e mecanismos de cumprimento que a cúpula de uma organização armada ou principal, oferece a seus operativos, os quais agem como agentes. O modelo de principal-agente se centra tanto nos custos e benefícios esperados daqueles que decidem permanecer ou desertar da organização armada, em um contexto no qual a deserção é estimulada por um agente externo, que dá os incentivos para fomentar a deserção individual. Dada uma parametrização específica do modelo, um sistema de transferências ótimo é achado usando a rotina de minimização com restrições fmincon da caixa de ferramentas de MATLAB. Uma vez obtida essa versão numérica do contrato, é utilizada a ferramenta computacional para simular o comportamento dos agentes que enfrentam a probabilidade de serem punidos e como isso poderia levá-los a não fazer nenhum tipo de esforço. JEL: D82, D86.

This technical report presents a generalization of the existing notion of satisfaction equilibrium (SE) for games in satisfaction form. The new equilibrium, which is referred to as the generalized SE (GSE), is particularly adapted for modeling problems such as service-level provisioning in decentralized selfconfiguring networks. Existence theorems for GSEs are provided for particular classes of games in satisfaction form and the problem of finding a pure strategy GSEs with a given number of satisfied players is shown to be NP-hard. Interestingly, for certain games there exist a dynamic, analogous to the best response of games in normal form, that is shown to efficiently converge to a pure strategy GSE under the given sufficient conditions. Finally, Bayesian games in satisfaction form and the corresponding Bayesian GSE are introduced. These games describe the interactions between players that possess incomplete information in a game in satisfaction form. These contributions form a more flexible framework for studying self-configuring networks than the existing SE framework. This paper is concluded by a set of examples in wireless communications in which classical equilibrium concepts are shown to be not sufficiently adapted to model service-level provisioning. This reveals the relevance of the new solution concept of GSE.; Ce rapport technique présente une généralisation de la notion existante d’équilibre de satisfaction (ES) pour les jeux de satisfaction. Le nouvel équilibre, appelé ES généralisé (ESG), est particulièrement adapté à la modélisation de problèmes tels que la fourniture de services dans les réseaux auto-configurables. Des théorèmes d’existence pour les ESG sont présentés pour des classes particulières de jeux de satisfaction et il est démontré que la recherche d’un ESG en stratégie pure avec une contrainte de nombre de joueurs satisfait est un problème NP-complexe. Il est aussi intéressant de remarquer qu’il existe pour certains jeux une dynamique, analogue à la meilleure réponse dans le cas des jeux sous forme normale, qui converge efficacement vers un ESG en stratégie pure avec les conditions suffisantes indiquées. Enfin, les jeux de satisfaction Bayesiens et l’ESG Bayesien correspondant sont présentés. Ces jeux décrivent les interactions entre des joueurs qui ont une information incomplète dans les jeux de satisfaction. Ces contributions forment un cadre plus flexible facilitant l’étude des réseaux auto-configurables, relativement à l’ES existant. Cet article est conclu par un ensemble d’exemples de réseaux sans fils dans lesquels le concept classique d’équilibre se révèle inadapté à la modélisation de la fourniture de services,soulignant ainsi la pertinence de ce nouveau concept d’ESG.

In this thesis, we study the robustness of multi-agent systems to strategic behaviors, namelymanipulations. We consider in this manuscript two families of systems, hedonic games and reputation systems, which have complementary properties that allow to adress a broad range ofquestions. In the domain of hedonic games, we propose an analysis metholody which consists instudying the necessary minimal conditions to implement manipulations in an efficient way. Tothis end, we identify three minimal manipulations based on false preference profiles and falseidentities, and we study their efficiency on three canonical solution concepts that satisfy individual rationality (Nash stability, individual stability and core stability). By both theoretical andempirical results, we proved that Nash stability is robust to manipulations, unlike individualand core stability. In the domain of reputation systems, we propose to model reputation systemsand the associated decision problem with a multiarmed bandit. Firstly, we show by an empirical study that using multiarmed bandit policies with an exploration faction tuned with respectto the reputation system reduces interactions with malicious agents and increases the cost ofmanipulations. Secondly, we propose a new credibility assessment based on the Kullback-Leiblerdivergence and the estimation error of the agents that allow to detect and filter false feedbacks.; Cette thèse porte sur la robustesse des systèmes multi-agents aux comportements stratégiques, génériquement appelés manipulations. Nous considérons deux familles de systèmes, les jeux de coalitions hédoniques et les systèmes de réputation, dont les propriétés complémentaires permettent d'aborder une large gamme de questions. Dans le domaine des jeux de coalitions hédoniques, nous proposons une méthode d'analyse consistant à étudier les conditions minimales nécessaires à la mise en œuvre de manipulations efficaces. Pour cela, nous identifions trois manipulations minimales mêlant faux profils de préférences et fausses identités et étudions leur efficacité sur trois concepts de solution individuellement rationnels (stabilité au sens de Nash, au sens du cœur et stabilité individuelle). Dans le domaine des systèmes de réputation, nous modélisons un système de réputation et le problème de décision associé par un problème de bandits manchots et étudions l'influence des politiques de sélection sur la robustesse du système aux manipulations. Dans un second temps, nous proposons une nouvelle mesure de crédibilité fondée sur la divergence de Kullback-Leibler et sur l'erreur d'estimation des agents permettant de détecter puis filtrer les faux témoignages.

El propósito de esta investigación es avanzar en la compresión de los mercados ilegales de drogas duras y explicar la baja de largo plazo que se presentó en los precios de los estupefacientes durante las décadas anteriores. Para ello, siguiendo el enfoque de Poret y Téjedo (2006), y teniendo en cuenta la influencia de las redes de tráfico y distribución de las drogas ilícitas, se desarrolló un modelo analítico que permite entender el comportamiento de los mercados de ventas finales de drogas ilegales. Esto resulta novedoso en el ámbito de la economía del crimen y, en particular, en el de la teoría económica de los bienes ilegales. El modelo permitió probar varios resultados importantes, entre ellos, que la expansión y la densificación de las redes de tráfico y distribución de drogas son factores que explican la baja de largo plazo en los precios de las drogas duras. The goal of this research is to advance in the comprehension of illicit hard drug markets and to explain the long-run fall exhibited by the prices of hard drugs during the last three decades. Following Poret and Téjedo's (2006) approach, an analytical model was developed to understand the performance of hard drug markets taking into account the influence of the drug trafficking and distribution networks that support them. This represents a contribution in the field of crime economics and, in particular, in the line of research pertaining to the economic theory of illegal goods. The model proves some key results about the functioning of illegal markets. Among them, that the expansion and densification of drug trafficking and distribution networks are powerful forces that explain to some extent the long-run fall in hard drug prices. Le but de cette recherche est comprendre le marché de drogues illicites dures, et d'expliquer la chute de leurs prix au cours des trois dernières décennies. En suivant l'approche de Poret et Téjedo (2006) et en tenant compte de l'influence des réseaux de trafic et de distribution des drogues dures, nous proposons un modèle qui étudie la vente de drogues. Notre étude représente une contribution dans le domaine de l'économie du crime, dans l'approche théorique des biens illégaux. Le modèle proposé montre quelques résultats clés concernant le fonctionnement des marchés illicites. Tout particulièrement, nous montrons que l'expansion et l'ampleur des réseaux de trafic et de distribution des drogues sont des forces puissantes, lesquelles expliquent, dans une certaine mesure, la baisse à long terme des prix de drogues dures.

This thesis deals with the efficiency of distributed resource sharing algorithms and of online path discovery algorithms. In the first part of the thesis, we analyse a game in which users pay for using a shared resource. The allocated resource to a user is directly proportional to its payment. Each user wants to minimize its payment while ensuring a certain quality of service. This problem is modelled as a non-cooperative resource-sharing game. Due to lack of analytical expressions for the underlying queuing discipline, we are able to give the solution of the game only under some assumptions. For the general case, we develop an approximation based on a heavy-traffic result and we validate the accuracy of the approximation numerically. In the second part, we study the efficiency of load balancing games, i.e., we compare the loss in performance of noncooperative decentralized routing with a centralized routing. We show that the PoA is very pessimistic measure since it is achieved in only pathological cases. In most scenarios, distributed implementations of load-balancing perform nearly as well as the optimal centralized implementation. In the last part of the thesis, we analyse the optimal path discovery problem in complete graphs. In this problem, the values of the edges are unknown but can be queried. For a given function that is applied to paths, the goal is to find a best value path from a source to a given destination querying the least number of edges. We propose the query ratio as efficiency measure of algorithms that solve this problem. We prove a lower-bound for any algorithm that solves this problem and we proposed an algorithm with query ratio strictly less than 2.; Cette thèse porte sur l'efficacité des algorithmes distribués de partage des ressources et des algorithmes de découvert de chemin en ligne. Dans la première partie de la thèse, nous analysons un jeu dans lequel les utilisateurs paient pour utiliser une ressource partagée. La ressource allouée à un utilisateur est directement proportionnel à son paiement. Chaque utilisateur veut minimiser son paiement en assurant une certaine qualité de service. Ce problème est modélisé comme un jeu non-coopératif de partage des ressources. A cause du manque des expressions analytiques de la discipline de file d'attente sous-jacente, nous pouvons résoudre le jeu que sous certaines hypothèses. Pour le cas général, nous développons une approximation basée sur un résultat fort trafic et nous validons la précision de l'approximation numériquement.Dans la deuxième partie, nous étudions l'efficacité des jeux de balance de charge, c'est à dire, nous comparons la perte de performance de routage non coopératif décentralisé avec un routage centralisé. Nous montrons que le PoA est une mesure très pessimiste car il est atteint que dans des cas pathologiques. Dans la plupart des scénarios, les implémentations distribués de balance de charge effectuent presque aussi bien que la mise en œuvre centralisée optimale.Dans la dernière partie de la thèse, nous analysons problème de découverte chemin optimal dans les graphes complets. En ce problème, les valeurs des arêtes sont inconnues, mais peuvent être interrogés. Pour une fonction donnée qui est appliquée à des chemins, l'objectif est de trouver un meilleur chemin de valeur à partir d'une source vers une destination donnée interrogation le plus petit nombre de bords. Nous vous proposons le rapport de requête en tant que mesure de l'efficacité des algorithmes qui permettent de résoudre ce problème. Nous prouvons une limite inférieure pour ne importe quel algorithme qui résout ce problème et nous avons proposé un algorithme avec un rapport de requête strictement inférieure à 2.

This thesis deals with the efficiency of distributed resource sharing algorithms and of online path discovery algorithms. In the first part of the thesis, we analyse a game in which users pay for using a shared resource. The allocated resource to a user is directly proportional to its payment. Each user wants to minimize its payment while ensuring a certain quality of service. This problem is modelled as a non-cooperative resource-sharing game. Due to lack of analytical expressions for the underlying queuing discipline, we are able to give the solution of the game only under some assumptions. For the general case, we develop an approximation based on a heavy-traffic result and we validate the accuracy of the approximation numerically. In the second part, we study the efficiency of load balancing games, i.e., we compare the loss in performance of noncooperative decentralized routing with a centralized routing. We show that the PoA is very pessimistic measure since it is achieved in only pathological cases. In most scenarios, distributed implementations of load-balancing perform nearly as well as the optimal centralized implementation. In the last part of the thesis, we analyse the optimal path discovery problem in complete graphs. In this problem, the values of the edges are unknown but can be queried. For a given function that is applied to paths, the goal is to find a best value path from a source to a given destination querying the least number of edges. We propose the query ratio as efficiency measure of algorithms that solve this problem. We prove a lower-bound for any algorithm that solves this problem and we proposed an algorithm with query ratio strictly less than 2.; Cette thèse porte sur l'efficacité des algorithmes distribués de partage des ressources et des algorithmes de découvert de chemin en ligne. Dans la première partie de la thèse, nous analysons un jeu dans lequel les utilisateurs paient pour utiliser une ressource partagée. La ressource allouée à un utilisateur est directement proportionnel à son paiement. Chaque utilisateur veut minimiser son paiement en assurant une certaine qualité de service. Ce problème est modélisé comme un jeu non-coopératif de partage des ressources. A cause du manque des expressions analytiques de la discipline de file d'attente sous-jacente, nous pouvons résoudre le jeu que sous certaines hypothèses. Pour le cas général, nous développons une approximation basée sur un résultat fort trafic et nous validons la précision de l'approximation numériquement.Dans la deuxième partie, nous étudions l'efficacité des jeux de balance de charge, c'est à dire, nous comparons la perte de performance de routage non coopératif décentralisé avec un routage centralisé. Nous montrons que le PoA est une mesure très pessimiste car il est atteint que dans des cas pathologiques. Dans la plupart des scénarios, les implémentations distribués de balance de charge effectuent presque aussi bien que la mise en œuvre centralisée optimale.Dans la dernière partie de la thèse, nous analysons problème de découverte chemin optimal dans les graphes complets. En ce problème, les valeurs des arêtes sont inconnues, mais peuvent être interrogés. Pour une fonction donnée qui est appliquée à des chemins, l'objectif est de trouver un meilleur chemin de valeur à partir d'une source vers une destination donnée interrogation le plus petit nombre de bords. Nous vous proposons le rapport de requête en tant que mesure de l'efficacité des algorithmes qui permettent de résoudre ce problème. Nous prouvons une limite inférieure pour ne importe quel algorithme qui résout ce problème et nous avons proposé un algorithme avec un rapport de requête strictement inférieure à 2.

In this thesis, we study the robustness of multi-agent systems to strategic behaviors, namelymanipulations. We consider in this manuscript two families of systems, hedonic games and reputation systems, which have complementary properties that allow to adress a broad range ofquestions. In the domain of hedonic games, we propose an analysis metholody which consists instudying the necessary minimal conditions to implement manipulations in an efficient way. Tothis end, we identify three minimal manipulations based on false preference profiles and falseidentities, and we study their efficiency on three canonical solution concepts that satisfy individual rationality (Nash stability, individual stability and core stability). By both theoretical andempirical results, we proved that Nash stability is robust to manipulations, unlike individualand core stability. In the domain of reputation systems, we propose to model reputation systemsand the associated decision problem with a multiarmed bandit. Firstly, we show by an empirical study that using multiarmed bandit policies with an exploration faction tuned with respectto the reputation system reduces interactions with malicious agents and increases the cost ofmanipulations. Secondly, we propose a new credibility assessment based on the Kullback-Leiblerdivergence and the estimation error of the agents that allow to detect and filter false feedbacks., Cette thèse porte sur la robustesse des systèmes multi-agents aux comportements stratégiques, génériquement appelés manipulations. Nous considérons deux familles de systèmes, les jeux de coalitions hédoniques et les systèmes de réputation, dont les propriétés complémentaires permettent d'aborder une large gamme de questions. Dans le domaine des jeux de coalitions hédoniques, nous proposons une méthode d'analyse consistant à étudier les conditions minimales nécessaires à la mise en œuvre de manipulations efficaces. Pour cela, nous identifions trois manipulations minimales mêlant faux profils de préférences et fausses identités et étudions leur efficacité sur trois concepts de solution individuellement rationnels (stabilité au sens de Nash, au sens du cœur et stabilité individuelle). Dans le domaine des systèmes de réputation, nous modélisons un système de réputation et le problème de décision associé par un problème de bandits manchots et étudions l'influence des politiques de sélection sur la robustesse du système aux manipulations. Dans un second temps, nous proposons une nouvelle mesure de crédibilité fondée sur la divergence de Kullback-Leibler et sur l'erreur d'estimation des agents permettant de détecter puis filtrer les faux témoignages.

Modern communication systems are characterized by an increasing need for self-configuring networks. In fact, in many practical cases, the presence of centralizing devices such as a base station is neither realistic nor practical. This is the case, for instance, in military or emergency situation, or when the increasingly dense deployment of access points makes a man-made planning unfeasible. As a consequence, problems like designing behavioral rules for devices (or groups of devices) on how to select their own transmit parameters naturally arise. In particular, self-configuring algorithms must be able to respond to the necessity of detecting, avoiding or reducing interference, thus maintaining a sufficient quality of the communications when no centralization is available, and with minimum information exchange and cooperation. Moreover, these algorithms must be able to cope with the variations of the transmission conditions due to fading, shadowing, mobility and to the change in other devices behavioral patterns eventually creating extra interference.The goal of this thesis is to study the joint problem of channel selection and power control in the context of multiple-channel clustered ad-hoc networks, i.e., decentralized networks in which radio devices are arranged into groups known as clusters, and to propose a viable decentralized self-configuring algorithm for such a network.The network is studied and analyzed through game theory, and the relative equilibria are identified. The first purpose is to use these equilibria in order to quantify the performance of different algorithms that originate from the theory of learning in games. An algorithm based on the trial and error paradigm is then selected as a candidate solution. A particular utility function is designed in order for the equilibria to coincide with the solutions of an optimization problem, thus maximizing the quality of the communications while minimizing the resources needed. These results are presented in the most general form and therefore, they can also be seen as a framework for designing both games and learning algorithms with which decentralized networks can operate atglobal optimal points using only their available local knowledge. The pertinence of the game design and the learning algorithm are highlighted using specific scenarios in decentralized clustered ad hoc networks. Numerical results confirm the relevance of using appropriate utility functions and trial and error learning for enhancing the performance of decentralized networks., Les systèmes de communication modernes sont caractérisés par leur besoin croissant en mécanismes d’auto-configuration. En effet, dans de nombreux cas pratiques, la présence de dispositifs de centralisation tel qu’une station de base n’est ni réaliste ni pratique. Ceci est le cas, par exemple, des situations militaires ou aussi celles d’urgence, ou lorsque le déploiement de plus en plus dense de points d’accès rend la planification humaine irréalisable. Par conséquent, des problèmes tel que la conception de règles de comportement pour les appareils (ou groupes d’appareils) sur la fa¸ con de choisir leurs propres paramètres de transmission, se présentent naturellement. En particulier, les algorithmes d’auto-configuration doivent être en mesure de répondre à la nécessité de détecter, d’éviter ou de réduire les interférences, maintenant ainsi une qualité suffisante de communications quand une centralisation est indisponible, et ceci avec un minimum d’échange d’informations et de coopération. En outre, ces algorithmes doivent être en mesure de faire face aux variations naturelles des conditions d’émission, en raison de l’atténuation, des effets de masque, de la mobilité et de la variation des comportements des autres dispositifs qui peuvent éventuellement créer des interférences supplémentaires. L’objectif de cette thèse est d’étudier le problème conjoint de sélection de canal et de contrôle de puissance dans le contexte de réseaux ad hoc clustérisés à canaux multiples, c’est à dire, des réseaux décentralisés dans lesquels les appareils radio sont disposés en groupes appelés clusters, et de proposer un algorithme d’auto-configuration décentralisé viable pour un tel réseau.Le réseau est étudié et analysé par l’intermédiaire de la théorie des jeux, et les équilibres relatifs sont identifiés. Le premier objectif consiste à utiliser ces équilibres afin de quantifier les performances des différents algorithmes qui proviennent de la théorie de l’apprentissage dans les jeux. Un algorithme basé sur le paradigme “trial and error” est alors sélectionné en tant que solution candidat. Une fonction d’utilité particulière est conçue afin que l’équilibre puisse coïncider avec les solutions d’ un problème d’optimisation, maximisant ainsi la qualité des communications, tout en minimisant les ressources nécessaires. Ces résultats sont présentés sous la forme la plus générale et, par conséquent, ils peuvent ˆ être aussi considérés comme un cadre théorique général pour la conception des jeux, ainsi que des algorithmes d’apprentissage avec lesquels les réseaux décentralisés peuvent fonctionner à des points optimaux globaux, et ceci à l’aide uniquement de leurs connaissances locales disponibles. La pertinence de la conception du jeu ainsi que de l’algorithme d’apprentissage est mis en évidence au moyen de scénarios spécifiques dans des réseaux ad hoc clustérisés et décentralisés. Les résultats numériques confirment la pertinence de l’utilisation des fonctions utilitaires appropriées ainsi que de l’apprentissage ”trial and error” dans l’amélioration de la performance des réseaux décentralisés.

Ces trente dernieres annees ont connu un formidable developpement d’un nouveau champ de l’analyse economique, l’economie comportementale. Initiee et fondee en partie sur les methodes de l’economie experimentale, ce nouveau champ disciplinaire a profondement renouvele la vision des decisions des agents economiques et celle du fonctionnement des marches. Cet article propose un eclairage critique sur le renouvellement de la vision de la rationalite des agents economiques propose par l’economie comportementale. Dans les faits, la demonstration de l’existence de deviations par rapport aux representations traditionnelles de la rationalite est le resultat du croisement de deux litteratures. La premiere concerne les decisions dans l’incertain. La seconde s’interesse aux decisions prises en interactions avec d’autres agents economiques. Le cadre d’etude est celui des jeux, des marches et des decisions de groupe. En regard du premier ensemble de travaux, la question de la rationalite se porte sur la realite d’une norme de comportement purement individuelle, liee a l’introspection. Le contexte de choix apparait comme primordial aux decisions prises par les individus et cette porosite aux circonstances semble etre la manifestation la plus saillante de la rationalite limitee. Pour le second ensemble de travaux, les resultats sont nettement plus ambigus et peuvent laisser perplexe. Dans certaines situations d’interaction strategique ou de marche, la rationalite collective observee est proche de celle predite par la theorie microeconomique traditionnelle. Mais dans d’autres, il s’avere que des elements absents de la modelisation economique s’averent essentiels : preferences sociales, emotions, processus d’apprentissage. Cet apparent paradoxe montre l’importance d’enrichir le domaine meme de la rationalite afin d’ameliorer le pouvoir predictif des theories economiques des comportements et des marches. (This abstract was borrowed from another version of this item.)

International audience; Route selection is one of the key problems to be treated in telecommunication management and control. We are interested in finding the routes which are balanced from the congestion or cost point of view. The 'classical' load balancing concerns an entire route, from its source node to its destination, which is selected according to its cost. This approach requires therefore the analysis of all existing routes whose number in a graph is exponential in function of the network size. This phenomenon makes a game on path level (macroscopic level) unrealistic. Our goal is to propose an algorithm which can find Nash equilibria by examining a polynomial number of graph network elements. Our main idea consists in choosing an outgoing arc in each node in exception of the destination (microscopic level) instead of an entire path. We achieve this by proposing a distributed algorithm which performs this selection in network nodes. We provide the analysis which proves that our algorithm converges weakly to Nash equilibria. The computation results are encouraging to continue the purely numerical work on the algorithm implementation.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

El análisis del mercado de factores no es un tema usual en los cursos convencionales de microeconomía y cuando se aborda no se explican las motivaciones de las firmas al momento de tomar su decisión de compra de insumos. En contraste, se presentan amplias discusiones dirigidas a interpretar mecanismos de elección de las empresas en la producción y comercialización de bienes, en contextos oligopólicos y monopólicos. Este trabajo propone una reflexión del problema, a partir de instrumentos similares a los utilizados habitualmente para entender las motivaciones de una firma cuando determina sus decisiones estratégicas en mercados de bienes finales. The analysis of the input markets is a not usual topic in a standard course of microeconomics and there is no explanation about the decisions of the firms when they buy in the input market. In contrast, there are different approaches to explain mechanisms of choice of the firm in the production and commercialization of final goods in oligopolistic and monopolistic context. This note proposes a reflection of the problem using conventionally used tools to understand the firm in the market of final goods. L´analyse du marché de facteurs n´est pas un sujet habituel aux cours conventionnels de microéconomie et lorsque la question des choix des firmes est abordée, leur décision concernant l´achat de matières premières n´est jamais traitée explicitement. Par contre, il existe de vastes discussions à propos des mécanismes d´élection des entreprises dans la production et la commercialisation de biens finaux, dans des contextes oligopolistiques et monopolistiques. Ce travail propose une réflexion du problème, à partir des instruments similaires à ceux qui sont utilisés conventionnellement pour comprendre les motivations d´une firme au moment de déterminer ses choix stratégiques dans des marchés de biens finaux.

Uno de los propósitos de los agentes armados en guerras irregulares es reemplazar al Estado en el monopolio de la violencia y en la protección de la población civil. Este trabajo pretende mostrar que ese objetivo sólo lo pueden lograr si los agentes armados construyen alianzas con grupos de la población civil, ¿cómo se pueden formar esas alianzas? Se propone un ejercicio formal, representado por un juego, en el que un agente armado y un agente civil revisan sus decisiones acerca de la pertinencia de la alianza. De los resultados del mismo, se derivan las condiciones necesarias y suficientes para la existencia de alianzas estables. Illegal armed agents try to replace the state both in the monopoly of violence and in the protection of civilian population. We pretend to show that this objective is achieved if armed agents build alliances with groups from the civilian population. How to build this type of alliances? We propose a formal exercise, represented by a game, where an armed agent and a civilian one update their decisions concerning the relevance of already established alliances. Necessary and sufficient conditions for stability of alliances are derived from the results of our model. L'un des objectifs des agents armés dans les guerres irrégulières est de remplacer l'Ètat dans son rôle de monopole de la violence et celui de la protection à la population civile. Ce travail prétend montrer que cet objectif ne peut être atteint que si les agents armés construisent des alliances avec des groupes de la population civile. Comment peuvent-ils former ces alliances ? Pour répondre à cette question, on propose un jeu dans lequel un agent armé et un agent civil révisent leurs décisions sur la pertinence ou non de cette alliance. A partir des résultats du jeu, on obtient les conditions nécessaires et suffisantes à l'existence des alliances stables.

International audience; Multidisciplinary optimisation (MDO) adresses the design process of materials and structures that must comply with several criteria, sometimes antagonistic. Moreover, different criteria may be derived from different models, coupled or not. Due to the competing nature of the criteria, rational non-arbitrary methods should be used to drive the MDO, and clearly game theory paradigm offers such a framework. In this paper, we present a case study of MDO in aeronautics, where aerodynamics designer interacts with structural designer in a Nash and Stackelberg games. The developped algorithms as well as numerical results of optimization are presented.; L'optimisation multidisciplinaire (MDO) adresse le processus de conception des matériaux et des structures qui doivent être conformes à plusieurs critères, parfois antagonique. D'ailleurs, dif-férents critères qui peuvent résulter de différents modèles, couplés ou pas. En raison de la nature de la concurrence des critères, des méthodes raisonnables non-arbitraires devraient être employées pour conduire le MDO, et clairement le paradigme de la théorie des jeux offre un tel cadre. Dans ce papier, nous présentons un cas d'étude de MDO en aéronautique, où le concepteur aérodynamique intéragit avec le concepteur structural dans le cas du jeu de Nash et de Stackelberg. Les algorithmes développés ainsi que les résultats numériques de l'optimisation seront présentés.

Cet article propose le modèle de revenu comme stratégie de vente des produits de base aux producteurs pour lesquels les modèles existants sont inopérants. Il convoque la théorie du jeu et une régression multiple couplée d’un processus ARCH. Les données proviennent du CICC. Les résultats montrent que le revenu est expliqué par les cours futurs et par 25 % du différentiel des cours. Ce modèle est plus stable et moins contraignant. C’est une des solutions pour la gestion du risque de prix. Il poursuit le même objectif que celui des autres travaux : la réduction des fluctuations., This article proposes the income model as a commodity price risk hedging strategy to producers for which current models do not apply. It uses the theory of game and multiple regressions and ARCH processes. Data was collected from ICCC. The results show that income is explained by future prices and by 25% of the price differential. This model is more stable and less constraining as existing hedging models. It’s one of solution for commodity price risk hedging. However, it follows the same objective as other price risk management models: the reduction of price fluctuations., El articulo propone el modelo de ingreso como una strategia de venta de los productos basicos a los productores para los que les modelos existentes son ineficaces. Llama la teoria del juego y un regresion multiple junto con un proceso ARCH. Los datos provienen de la CICC. Los resultados muestran que el ingreso esta explicado por los futuroscursos y por 25% de la diferencia de los cursos. Este modelo es mas estable y menos restrictivo. Es una de las soluciones para la gestion del riesgo de precios. Porque tiene el mismo objetivo que el de los otros trabajos : la reduccion de las fluctuaciones.

Faced to queuing systems, customers can make their strategic decisions in order to join or not these systems. An interesting new aspect has emerged and studied in recent years, which is about the impact of current queue-length information on strategic decisions of customers, on the equilibrium and the performance of the system. Customers are not necessarily homogeneous in their behavior and their access to the information, which implies different equilibrium and performances solutions.In some cases, service provider may have an interest to give to customers the system state information and withholding it to others in order to optimize certain objectives. In other cases, obtaining the information is mainly the choice of customers and therefore thay have to decide to inspect or to collect the information or not, according to their constrainsts and their wishes.The main motivation for this thesis is to study the impact of the queue length information on the strategic decisions of customers and to analyze the performance of such strategic queuing systems with controlled information. Our contributions allow to determine the equilibuim and optimize the performance of the systems according to the queue length information. Theoretical and analytical solutions have been proposed to solve the studied problems., Face à des systèmes de file d’attente, les clients prennent des décisions stratégiques afin de rejoindre ou non ces systèmes d’une manière optimale. Un nouvel aspect intéressant est apparu et étudié ces dernières années : l’impact de l’information de la longueur de la file sur les décisions stratégiques des clients, sur l’équilibre et les performances du système. Les clients ne sont pas tous semblables face aux informations fournies par le système et cette hétérogénéité impacte également les équilibres et performances. Dans certains cas, le fournisseur de service peut avoir un intérêt à divulguer l’information sur l’état du système à certains clientset même de la cacher à d’autres afin d’optimiser certains objectifs. Dans d’autres cas, l’obtention de l’information est déterminée stratégiquement par les clients qui décident alors de l’inspecter ou non selon leurs contraintes et leurs souhaits. La motivation principale de cette thèse est d’étudier l’impact de l’information dans des systèmes d’attente avec usagers stratégiques et information contrôlée. Nos contributions permettent de déterminer l’équilibre et d’optimiser les performances des systèmes en fonction de l’accessibilité de l’information. Des solutions théoriques et analytiques ont été proposées pour résoudre les problèmes étudiés.