Les communications de appareil à appareil (D2D) sont utiles dans plusieurs domaines, e.g. le déléstage mobile, car elles ne coûtent qu’une fraction du prix d’une communication cellulaire. Dans cette thèse, nous soutenons que la compréhension de l'utilité potentielle derrière les communications directes est la clé pour quantifier les réseaux de contact.
Tout d'abord, nous considérons le problème de l'estimation de l'importance d'un nœud dans de grandes topologies dynamiques. Nous proposons une approche nouvelle pour estimer les centralités à partir d'une base de données préétablie, où l'estimation est basée sur les coordonnées géographiques du nœud au lieu de l'identifiant du nœud. Deuxièmement, nous quantifions la valeur des liens directs grâce à une campagne de mesure expérimentale via Android. Nous proposons un modèle pour estimer la limite supérieure du débit D2D en fonction de la distance entre les appareils. Troisièmement, nous étudions les différences entre la quantification traditionnelle d'un contact et notre modèle. Entre autres résultats, nous révélons que lorsque l'on considère un débit adaptatif en fonction de la distance entre deux appareils, l'échange de données longue distance représente plus de 50% du total des données échangées dans l'ensemble du réseau. Nous proposons un outil pour extraire le volume de données obtenues à partir de traces mobilité.