Au fil des années, le Wi-Fi est devenu la technologie sans fil utilisée par défaut dans les réseaux locaux, le rendant incontournable dans les foyers comme dans les locaux d’entreprise. Le Wi-Fi représente ainsi une consommation énergétique non-négligeable à l’échelle du pays, d’autant plus qu’elle ne cesse de croître. Pour atteindre la neutralité carbone d’ici 2050, il est donc indispensable d’optimiser les dépenses énergétiques liées aux réseaux Wi-Fi. Les standards IEEE 802.11 successifs, qui définissent le protocole Wi-Fi, ont proposé divers mécanismes d’économie d’énergie au long des années, et ce depuis sa création en 1999. Cependant, ces mécanismes sont rarement mis en œuvre par les appareils que nous utilisons au quotidien. Cela peut s’expliquer - entre autres - par le manque de clarté dans la description des mécanismes par les standards IEEE 802.11, ainsi que par l’absence d’indication quant à la configuration desdits mécanismes. Dans cette thèse, nous identifions et décrivons les mécanismes d’économie d’énergie introduits par les différents standards IEEE 802.11. À partir de ces descriptions, nous classons et abstrayons les mécanismes d’économie d’énergie selon la méthode qu’ils utilisent. Plus précisément, les mécanismes d’économie d’énergie reposent tous sur des restrictions de trafic réseau : restreindre le trafic descendant d’une station (STA) permet à celle-ci d’éteindre temporairement sa radio pour économiser de l’énergie ; restreindre le trafic montant réduit la contention dans le réseau Wi-Fi. Cependant, restreindre un trafic présente un risque de perte de débit et d'augmentation du délai en cas de mauvais calibrage. L’évaluation des mécanismes d’économie d’énergie nécessite donc de quantifier leur impact exact à la fois sur les performances réseau et sur la consommation énergétique des STAs. À notre connaissance, aucune étude ne compare l’ensemble des mécanismes d’économie d’énergie de manière équitable sur ces deux critères. Trois méthodes d’évaluation existent : une évaluation par modèle analytique, par expérimentation matérielle, ou par simulation. Un modèle analytique présente clairement les influences des différents facteurs sur les métriques, mais impose un certain niveau d’abstraction et est difficile à appliquer sur des flux hétérogènes. L’expérimentation matérielle donne des résultats holistiques et factuels, mais qui dépendent largement des appareils utilisés : elle restreint donc les scénarios explorables. Nous avons opté pour l’évaluation par simulation qui présente un compromis intéressant entre les deux premières méthodes : d’une part, elle autorise un niveau d’abstraction arbitraire, d’autre part elle ne limite pas les scénarios. Pour ce faire, nous avons construit et développé notre propre simulateur, nommé WE3S, spécialement dédié à l’étude des mécanismes d’économie d’énergie. Moins complexe que des simulateurs tels que ns-3, il nous permet de comparer les différents mécanismes d’économie d’énergie de manière équitable en se concentrant sur la manière dont ils restreignent le ou les trafics. Nous identifions ensuite les principaux facteurs qui mènent aux pertes de débit, et les autres facteurs qui favorisent l’économie d’énergie. Forts de cette connaissance, nous proposons une solution adaptative ainsi qu'une heuristique permettant de configurer les mécanismes d’économie d’énergie en fonction des trafics de la STA et des conditions du réseau de façon à économiser autant d’énergie que possible sans perte de débit. En testant notre solution sur le simulateur WE3S, nous montrons que nos solutions permettent d’économiser jusqu’à 80 % d’énergie par rapport à un fonctionnement classique, à savoir sans mécanisme d’économie d’énergie.