Les réseaux cellulaires ont connu une croissance phénoménale du trafic alimentée par les nouvelles technologies d'accès cellulaire. Cette croissance est en grande partie tirée par l'émergence du trafic HTTP adaptatif streaming (HAS) comme une nouvelle technologie de diffusion des contenus vidéo. Le principe du HAS est de rendre disponible plusieurs qualités de la même vidéo en ligne et que les clients choisissent la meilleure qualité qui correspond à leur bande passante. Chaque niveau d'encodage est segmenté en des chunks, qui dont la durée varie de 2 à 10 secondes. L'émergence du HAS a introduit des nouvelles contraintes sur les systèmes de livraison des contenus vidéo en particulier sur les systèmes de caches. Dans ce contexte, nous menons une analyse détaillée des données du trafic HAS collecté en France et fournie par le plus grand opérateur de téléphonie mobile du pays. Tout d'abord, nous analysons et modélisons le comportement des clients qui demandent des contenus VoD et live. Ces analyses nous ont permis d'identifier les facteurs qui impactent la performance des systèmes de cache et de proposer un nouveau algorithme de remplacement de contenus qu'on appelle WA-LRU. WA-LRU exploite la localité temporelle des chunks dans le contenu et la connaissance de la charge du trafic dans le réseau afin d'améliorer la performance du cache. Ensuite, nous analysons et modélisons la logique d'adaptation entre les qualités vidéo basés sur des observations empiriques. Nous montrons que le changement fréquent entre les encodages réduit considérablement la performance des systèmes de cache. Dans ce contexte, nous présentons CF-DASH une implémentation libre d'un player DASH qui vise à réduire les changements fréquents entre qualités, assure une bonne QoE des clients et améliore la performance des systèmes de caches. La deuxième partie de la thèse est dédié à la conception, simulation et implémentation d'une solution de préchargement des contenus vidéo sur terminaux mobiles. Nous concevons un système que nous appelons «Central Predictor System (CPsys)" qui prédit le comportement des clients mobiles et leurs consommations des vidéos. Nous évaluons CPSys avec des traces de trafic réel. Enfin, nous développons une preuve de concept de notre solution de préchargement.