Le paradigme de MEC (Mobile Edge Computing) consiste à mettre les ressources de calcul et de stockage aux « extrémités » du réseau à proximité des utilisateurs finaux. Le terme « edge » désigne n’importe quel type de station de base de réseau. Les motivations pour l’adoption de ce nouveau concept sont principalement la réduction de la charge au cœur du réseau et la diminution de la latence grâce à la proximité des ressources et ainsi améliorer l’expérience utilisateur. Les serveurs MEC sont de bons candidats pour héberger les applications mobiles et diffuser le contenu Web. La mise en cache à l’extrémité du réseau, ou Edge Caching en anglais, est l’une des technologies les plus émergentes connues comme solution de récupération de contenu au bord du réseau. Elle est aussi considérée comme une technologie permettant la mise en place du concept MEC puisqu’elle présente une opportunité intéressante pour implémenter les services de mise en cache. En particulier, les serveurs MEC sont implémentés directement au niveau des stations de base, ce qui permet la mise en cache à l’extrémité du réseau et assure un déploiement à proximité des utilisateurs finaux. Cependant, l’intégration des serveurs MEC dans les stations de base complexifie le problème de la consommation de l’énergie, particulièrement dans un tel environnement qui est dynamique et sujet à des changements au fil du temps. Par ailleurs, la demande des utilisateurs des appareils mobiles est en constante augmentation ainsi que leur expectation d’une expérience meilleure. Sachant que le cache est d’une taille limitée, il est donc nécessaire et crucial que les mécanismes de mise en cache soient en mesure de faire face à cette situation et de proposer des solutions valables et satisfaisants à long terme. La plupart des études existantes se sont focalisées sur l’allocation de cache, la popularité du contenu ou encore la manière de concevoir le cache. Dans cette thèse, nous présentons une nouvelle stratégie de mise en cache écoénergétique basée sur la logique floue (Fuzzy logic). Notre proposition prend en compte les quatre caractéristiques d’un environnement mobile et introduit une implémentation matérielle en utilisant les FPGA (Field-Programmable Gate Array) pour réduire les besoins globaux en énergie. L’adoption d’une stratégie de mise en cache adéquate sur les serveurs MEC ouvre la possibilité d’utiliser des techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (Machine Learning) aux extrémités des réseaux mobiles. L’exploitation des informations de contexte des utilisateurs permet de concevoir une mise en cache intelligente sensible au contexte. La reconnaissance du contexte permet au cache de connaître son environnement, tandis que l’intelligence lui permet de prendre les bonnes décisions en sélectionnant le contenu approprié à mettre en cache afin d’optimiser les performances du caching. Inspiré par le succès de l’apprentissage par renforcement utilisant des agents pour traiter des problèmes de prise de décision, nous avons étendu notre système de mise en cache basé sur la logique floue à un modèle d’apprentissage par renforcement modifié. Le cadre proposé vise à maximiser le taux de réussite du cache (hit rate) et nécessite une prise de conscience multiple sure les conditions de web et l’utilisateur final. La méthode d’apprentissage par renforcement modifiée diffère des autres algorithmes par le taux d’apprentissage qui utilise la méthode du gradient stochastique décent (stochastic gradient decent) en plus de tirer parti de l’apprentissage en utilisant la décision de mise en cache optimale obtenue à partir des règles de la logique floue.