Cette thèse présente plusieurs contributions permettant d'améliorer la diffusion de vidéos. Dans la première partie de la thèse, nous évaluons et analysons les mécanismes de tolérance d'erreurs (correction et masquage d'erreurs). Les performances de ces différents mécanismes sont évaluées pour des taux de pertes de paquets variables. Les contributions suivantes mettent l'accent sur un code à effacements à la volée, appelée Tetrys, plus efficace que les codes en blocs classiques (Forward Error Correction - FEC). Tout d'abord, nous étudions l'application de Tetrys à la transmission vidéo temps réel par des chemins multiples. Nous proposons un découplage entre l'allocation de la charge et la gestion de la redondance pour Tetrys. Tetrys, lorsqu'il est couplé avec un mécanisme de répartition de charge appelé Encoded Multipath streaming (EMS), surpasse le couplage entre EMS et FEC pour les deux modèles de perte testés (Bernoulli et Gilbert-Elliott) en termes de taux de perte résiduel et de qualiée vidéo. En exploitant la capacité de correction de Tetrys, nous étudions ensuite les performances du décodage tardif où les paquets arrivant en retard sont décodés et utilisés pour stopper la propagation d'erreur. Enfin, une étude plus approfondie sur Tetrys propose un algorithme d'adaptation de la redondance, appelé A-Tetrys, permettant de gérer la dynamique du réseau. Cet algorithme combine des approches réactives et pro-actives pour adapter au mieux le taux de redondance. L'évaluation des performances montre que A-Tetrys parvient à gérer simultanément les variations du taux de perte, du modèle de perte et du délai. Nous étudions ensuite un autre challenge en proposant un nouveau critère d'équité : la qualité vidéo. Nous proposons un algorithme Q-AIMD qui permet un partage équitable de la bande passante en termes de qualité vidéo entre des ux concurrents. Nous présentons un système pour le déploiement de cet algorithme Q-AIMD et nous étudions sa convergence. L'évaluation de différentes métriques de qualité vidéo (PSNR, QP et VQM) montre une diminution importante des écarts de qualité vidéo entre plusieurs flux par rapport à l'approche traditionnelle AIMD qui se base sur le débit. De plus, une autre contribution sur ce sujet propose une nouvelle approche appelée courbe virtuelle. Contrairement à QAIMD qui est une approche décentralisée, la courbe virtuelle est une approche centralisée qui permet à la fois une équité entre les flux vidéo en termes de qualité vidéo et une équité entre les flux non-vidéo et flux vidéo en termes de débit.