Dans la société actuelle, où l'IoT et les plateformes numériques transforment notre vie quotidienne, les données personnelles sont générées à profusion et leur utilisation échappe souvent à notre contrôle. Des législations récentes comme le RGPD en Europe proposent des solutions concrètes pour réguler ces nouvelles pratiques et protéger notre vie privée. Parallèlement, sur le plan technique, de nouvelles architectures émergent pour répondre à ce besoin urgent de se réapproprier nos propres données personnelles. C'est le cas des systèmes de gestion des données personnelles (PDMS) qui offrent un moyen décentralisé de stocker et de gérer les données personnelles, permettant aux individus d'avoir un meilleur contrôle sur leur vie numérique.Cette thèse explore l'utilisation distribuée de ces PDMS dans un contexte de réseau opportuniste, où les messages sont transférés d'un appareil à l'autre sans nécessiter d'infrastructure. L'objectif est de permettre la mise en œuvre de traitements complexes croisant les données de milliers d'individus, tout en garantissant la sécurité et la tolérance aux pannes des exécutions.L'approche proposée utilise les environnements d'exécution de confiance pour définir un nouveau paradigme informatique, intitulé Edgelet computing, qui satisfait à la fois les propriétés de validité, de résilience et de confidentialité. Les contributions comprennent (1) des mécanismes de sécurité pour protéger les exécutions contre les attaques malveillantes visant à piller les données personnelles, (2) des stratégies de résilience pour tolérer les défaillances et les pertes de messages induites par l'environnement décentralisé, (3) des validations approfondies et des démonstrations pratiques des méthodes proposées.