Cette présentation rassemble certains de mes travaux de recherche, principalement axés sur la théorie des valeurs extrêmes. Il souligne la nécessité de développer des résultats non asymptotiques pour améliorer l'inférence sur des échantillons de taille finie. Une première partie présentera des bornes non asymptotiques pour des estimateurs utilisés dans cette théorie. Nous aborderons également des applications concrètes dans des domaines tels que l'actuariat, en examinant des risques comme la sécheresse, la santé et la finance. Enfin, nous verrons comment comprendre l'impact de divers facteurs sur l'évaluation des risques, en utilisant des modèles de régression, notamment des arbres de régression. Des résultats non asymptotiques sont présentés pour garantir la consistance de ces modèles dans le contexte des lois à queue lourde.