Un rôle important des C-ITS est d'élargir la perception des usagers de la route afin d'éviter les accidents de la route. Une telle perception étendue est construite par l'échange d'informations entre les véhicules, les piétons et l'infrastructures à l'aide de différents types de messages, notamment le message CAM et le message de perception collective (CPM). Bien que les données transportées par ces messages soient critiques, elles consomment beaucoup de ressources. Actuellement, les CAM et les CPM sont diffusés périodiquement avec une fréquence minimale de 1 Hz. De plus, leurs fréquences peuvent être adaptées en fonction de la dynamique du véhicule (vitesse, accélération,...) et en outre avec l'état du canal sans fil lorsqu'une fonctionnalité de contrôle de congestion distribué (DCC) est activée. Cependant, il peut être vital pour un véhicule de transmettre ses informations à un débit élevé dans les zones critiques, telles que les intersections, même si cela peut entraîner un taux d'occupation de canal (CBR) plus élevé. Au contraire, les véhicules à faible risque de collision peuvent réduire leur fréquence de transmission pour éviter une charge inutile sur le canal. Par conséquent, la diffusion de tels messages doit être effectuée de manière efficace afin que les exigences d'application de la sécurité routière soient garanties et que l'utilisation des ressources soit optimisée.Cela nécessite que la communication soit contextuelle, capable de contrôler les paramètres de communication en tenant compte des exigences de l'application, de la disponibilité des technologies de communication et des ressources radio ainsi que des conditions environnementales (configuration des routes, densité du trafic, présence d'infrastructures en bordure de route, etc.) . Par conséquent, établir des contextes qui caractérisent les informations collectées environnementales et non environnementales est un défi majeur pour la communication contextuelle.La thèse vise à étudier et à développer une communication contextuelle pour les applications de sécurité routière. L'objectif principal est de concevoir des algorithmes capables d'optimiser la communication V2X sur la base d'une reconnaissance des contextes, notamment la disponibilité des ressources radio, les conditions environnementales et les exigences de l'application. Le travail comprend deux phases. Dans la première phase, nous présentons une architecture de communication contextuelle et nous modélisons des contextes en termes d'exigences applicatives (contexte1) et de contexte environnemental (contexte2). Le premier contexte vise à définir les exigences de l'application et à évaluer les performances des stratégies de diffusion des messages CAM par rapport aux exigences. Le contexte environnemental particulièrement la disponibilité de l'infrastructure permettant une communication I2V qui peut remplacer la communication V2V dans cette zone locale, ce qui améliore la perception collective et réduit la charge du canal grâce à sa plus grande couverture de communication et son plus large champ de vision de capteurs. La deuxième phase vise à concevoir et développer des algorithmes qui contrôlent le contenu des messages en tenant compte des contextes préalablement modélisés tout en assurant un haut niveau de perception/conscience collective.