L'essor rapide de la micromobilité transforme progressivement les modes de déplacement urbains. Les vélos et trottinettes électriques constituent aujourd'hui des alternatives efficaces aux moyens de transport traditionnels, contribuant à la réduction de la congestion routière et des émissions polluantes. Toutefois, l'intégration de ces usagers vulnérables dans les systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS) soulève de nouveaux défis en matière de connectivité, de continuité de service, de gestion de la mobilité et de sécurité des communications. Les communications Vehicle-to-Everything (V2X) constituent un élément clé des architectures C-ITS. Elles reposent principalement sur les technologies ITS-GS, basées sur la norme IEEE 802.llp, et sur les réseaux cellulaires de nouvelle génération tels que la SG NR-V2X. Bien que ces technologies présentent des caractéristiques complémentaires, leur exploitation efficace dans les environnements de micromobilité reste un défi majeur en raison de la mobilité dynamique des usagers, des contraintes énergétiques des équipements embarqués et de la variabilité des conditions radio. Cette thèse s'intéresse à l'évaluation et à l'amélioration des performances des technologies de communication ITS dédiées à la micromobilité. Dans un premier temps, plusieurs cas d'usage représentatifs ont été étudiés dans un environnement VANET basé sur ITS-GS, notamment le contrôle adaptatif de vitesse, le geofencing dynamique et l'optimisation énergétique des infrastructures de communication. Des mécanismes intelligents de gestion des Road Side Units (RSUs), incluant l'utilisation de RSUs mobiles, ont été proposés afin d'améliorer la couverture réseau tout en réduisant la consommation énergétique. Les résultats obtenus montrent une réduction de la consommation énergétique des RSUs pouvant atteindre 44,5 %, tout en assurant la continuité des communications V2X. Dans un second temps, une architecture hybride ITS-GS/SG a été développée afin de tirer parti de la complémentarité entre les communications locales à faible latence et les réseaux cellulaires à large couverture. Une stratégie intelligente de sélection d'interface radio, basée sur l'apprentissage par renforcement profond et l'algorithme Double Deep Q-Network (DDQN), a été proposée afin d'optimiser dynamiquement le choix de l'interface de communication. Cette approche améliore la fiabilité des communications, le taux de livraison des paquets, le débit ainsi que l'efficacité énergétique dans des environnements urbains dynamiques. Les évaluations réalisées ont permis d'atteindre un taux de livraison des paquets (PDR) de 99 % ainsi qu'une réduction de la consommation énergétique de 15,6 %. Enfin, cette thèse traite la problématique du handover vertical dans les architectures hybrides ITS-GS/SG. Une approche innovante de gestion du handover, fondée sur l'apprentissage par renforcement hors ligne et l'algorithme Conservative Q-Learning (CQL), est introduite. La solution proposée, dénommée RIMA-HO, exploite des données historiques afin de réduire les transitions inutiles entre technologies radio tout en garantissant la continuité de service et la qualité des communications V2X. La solution RIMA-HO réduit les handovers inutiles et améliore la continuité de service, avec une réduction énergétique moyenne de 16,3 % atteignant 41,8 % dans les scénarios les plus favorables. Les contributions proposées sont validées à travers des simulations réalisées dans un environnement de co-simulation intégrant SUMO et OMNeT++, ainsi qu'à partir de traces réelles de mobilité et de communication. Les résultats obtenus démontrent des améliorations significatives en matière de connectivité, d'efficacité énergétique, de stabilité des communications et de gestion de la mobilité. Cette thèse contribue ainsi au développement de solutions intelligentes favorisant l'intégration sécurisée et efficace de la micromobilité dans les futurs systèmes de transport coopératifs.