Résumé : Les progrès technologiques ont permis aux véhicules électriques d’avoir des capacités à la fois de calcul, de communication, de stockage et de perception. Néanmoins, la plupart du temps, ces véhicules électriques sont en stationnement, ce qui engendre une sous utilisation de leurs capacités embarquées. Ainsi, une meilleure gestion et une mise en commun de ces ressources sous-utilisées deviennent fortement recommandées. Les ressources agrégées seraient utiles pour des applications de sécurité routière, des applications liées au confort ou pourraient même être utilisées en tant que centre de calcul distribué. En outre, les véhicules en stationnement pourraient également être utilisés comme plate-forme de fourniture de services. Par conséquent, l’utilisation de ressources abondantes agrégées pour le déploiement de différentes applications mobiles locales a conduit au développement du concept d’informatique en brouillard véhiculaire (an anglais, Vehicular Fog Computing - VFC). Grâce à ce dernier, les véhicules dans les aires de stationnement, les centres commerciaux ou les aéroports vont agir en tant que nœuds fog. Dans un autre contexte, les applications mobiles sont devenues de plus en plus populaires, complexes et gourmandes en ressources. Certaines applications mobiles nécessitent des capacités de calcul intensives et une consommation d'énergie élevée qui transcendent les capacités limitées des appareils mobiles. Tout au long de ce travail, nous abordons les verrous liés au déploiement efficace d’un système VFC agrégeant les ressources inutilisées des véhicules électriques en stationnement pour être utilisées comme nœuds fogs répondants aux demandes de calcul des utilisateurs mobiles à proximité. Notre travail commence par un état de l'art sur les véhicules électriques et l'allocation de ressources dans le système VFC. En outre, nous évaluons le potentiel des ressources agrégées dans les véhicules électriques pour répondre aux demandes d'applications d'utilisateurs mobiles locaux en prenant en compte l'état de santé de la batterie (en anglais, State of Health - SOH) et son état de charge (en anglais, State of Charge - SOC). Notre objectif est de choisir des VEs ayant un état de santé et de charge satisfaisants pour faire partie du VFC tout en permettant aux propriétaires de ces véhicules de disposer d’une quantité d’énergie suffisante pour leur mobilité. Nous abordons, par la suite, le problème d’allocation de ressources avec une nouvelle solution basée sur le processus de décision Markovien (en anglais, Markov Decision Process - MDP) qui vise à optimiser l’utilisation de l’énergie des véhicules électriques pour répondre à la fois à aux demandes de calcul et de mobilité des utilisateurs. Enfin, nous proposons une approche basée sur un jeu stochastique pour montrer la dynamique de la demande de calcul des utilisateurs mobiles et la disponibilité des ressources des véhicules électriques.