La pollution de l'air est un problème majeur en milieu urbain à cause de son impact sur la santé. Afin de lutter efficacement contre cette pollution, il est nécessaire de savoir la mesurer finement. Il existe des stations de mesure gouvernementales ou institutionnelles très précises, cependant elles sont coûteuses et volumineuses, ce qui limite la densité potentielle de leur déploiement. Cependant, les avancées récentes dans le domaine des micro-capteurs connectés soulèvent de nouvelles perspectives de déploiement dense de capteurs bon marché, mais moins précis. Pour en tirer un suivi exploitable de la qualité de l'air, il est nécessaire de conserver les propriétés du système au fil du temps. En effet, l'inconvénient majeur de ces capteurs bon marché est leur dérive : les réactifs chimiques contenus dans les capteurs se dégradent, ce qui altère la précision de mesure. Nous nous intéressons à ce problème en concevant des procédures de calibration distribuées et en-ligne. Nous présentons un framework de simulation qui modélise un réseau de capteurs sans fil et nous étudions sa précision de mesure grâce à des mécanismes de propagation de confiance. De plus, comme une calibration de capteurs nécessite un échange d'informations, nous nous intéressons aux moyens de limiter leur nombre en omettant les calibrations les moins profitables au système.