La nonlocalité est un phénomène intriguant de la physique quantique mis en évidence en 1964 par John Bell. Depuis, de nombreuses applications de ce principe ont été développées et permettent à l'information quantique d'obtenir un avantage sur l'information classique. Récemment, la nonlocalité en réseau a suscité des intérêts grâce à son existence sans nécessiter d'inputs de la part des parties. Dans cette thèse, je présente différentes méthodes pour déterminer si une distribution est locale ou non dans un réseau arbitraire. En particulier, une méthode numérique basée sur un réseau de neurones permettant de construire des stratégies locales pour approcher une distribution de probabilité caractérisant les corrélations du réseau. Une méthode géométrique pour construire des stratégies locales est également présentée et utilisée pour démontrer la nonlocalité de distributions particulières, ainsi que des inflations du réseau pour limiter les corrélations qui respectent le principe de non-transmission d'information instantanée.