Cette thèse de doctorat a pour objectif principal de revisiter le rôle de la politique monétaire à l'aide de modèles dans lesquels les acteurs économiques sont hétérogènes, dotés de rationalité limitée et apprennent à former des anticipations et prendre des décisions économiques au cours du temps. Ce travail s'inscrit de manière plus générale dans la littérature liant apprentissage et politique monétaire qui s'est développée considérablement depuis les années 1980. Son originalité est d'utiliser une modélisation en termes de systèmes complexes. Cette thèse s'intéresse plus particulièrement aux régimes de ciblage de l'inflation et au rôle de l'ancrage des anticipations d'inflation dans le succès d'une telle stratégie de politique monétaire. Avec comme point de départ les modèles analytiques couramment utilisés dans la literature, cette thèse développe petit à petit un cadre d'analyse fondé sur un modèle à base d'agents, en explore systématiquement les propriétés émergentes, et analyse la question des règles de politique monétaire optimales ainsi que l'interaction entre mécanismes de formation des anticipations et performances des régimes de ciblage de l'inflation.
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