Au cours des 30 dernières années, le marché des changes a connu des transformations importantes, rendant l'étude des fluctuations des taux de change essentielle à la compréhension de la dynamique financière mondiale et des facteurs qui animent le marché des change. Cette thèse étudie les déterminants des fluctuations de taux de change et, dans les cas plus extrêmes, des crises de change. L’objectif est de mieux comprendre ces phénomènes pour mieux gérer les risques associés. Ceci représente un intérêt pour les investisseurs, mais surtout pour les législateurs, car ces fluctuations peuvent affecter la stabilité économique et financière et impacter les populations. Les études empiriques menées dans cette thèse révèlent un poids toujours important des fondamentaux macroéconomiques. Des facteurs plus spécifiques et évoluant au cours du temps sont toutefois nécessaires pour comprendre les crises de change. Nos modèles mettent en évidence un rôle accru des facteurs globaux et US, à mettre en parallèle d’une forte intégration globale, de même qu’un impact croissant des performances ESG. Ce lien initialement structurel entre ESG et FX peut être déconstruit pour extraire une influence plus conjoncturelle sur le marché des changes. Notre analyse met également en évidence l'intensification du phénomène de contagion en période de fortes tensions financières, de même qu’un effet de transmission plus marqué au cours des 20 dernières années, même en période dite "tranquille". Enfin, la prévision des fluctuations peut également être améliorée en apprenant à mieux extraire l’information contenue dans ces déterminants. Des approches quantitatives adaptées aux séries temporelles et/ou capables d’identifier des relations non linéaires et ponctuelles (réseaux de neurones long short-term memory et à convolution) combinées à des techniques d’analyse de données pertinentes pour identifier des comportements spécifiques (clustering et théorie des graphes) sont ainsi proposées dans cette étude, permettant une performance prédictive supérieure aux benchmarks de la littérature.