Dans cette thèse, nous avons étudié le potentiel des surfaces intelligentes reconfigurables en matière de localisation sans-fil, pour des contextes opérationnels réputés défavorables ou restrictifs. Sur la base d’un modèle de signal générique prenant en compte les régimes de propagation en champs proche et lointain, nous avons dérivé dans un premier temps les limites théoriques de performance de positionnement sur voie descendante en bandes millimétriques (avec et sans surface reconfigurable), en conditions de visibilité ou d’obstruction radio. Sur la base de ces mêmes limites, nous avons ensuite déterminé la meilleure distribution de phases, et donc le(s) meilleur(s) faisceaux, à générer au niveau de la surface afin d’optimiser la précision du positionnement en situation de non-visibilité. À cette occasion, nous avons comparé les performances attendues à celles obtenues à l’aide de faisceaux plus conventionnels. Nous avons également proposé un autre cadre générique d’optimisation pour le précodeur de la surface, visant à approximer n’importe quel modèle de faisceau optimisé, en exploitant la mesure préalable (et la tabulation) des coefficients de réflexion complexes autorisés -par élément- pour différents prototypes de surfaces. Toujours dans ce même scénario de positionnement, nous avons introduit un nouvel algorithme permettant d’estimer conjointement la position et la vitesse de l’utilisateur, en tirant parti de l’effet Doppler induit en champ proche au niveau de la surface. Enfin, quelques résultats expérimentaux préliminaires ont été obtenus dans un scénario indoor canonique à 28 GHz, illustrant les avantages de ces surfaces reconfigurables en cas d’obstruction radio, mais aussi certaines limitations critiques, telles que la présence de lobes secondaires importants dans les faisceaux réfléchis, ou encore l’impact prépondérant de la distance entre la surface et l’utilisateur.