Le Cloud computing a gagné beaucoup de popularité et a reçu beaucoup d'attention des deux mondes, industriel et académique, puisque cela les libère de la charge et le coût de la gestion de centres de données locaux. Toutefois, le principal facteur motivant l'utilisation du Cloud est sa capacité de fournir des ressources en fonction des besoins du client. Ce concept est appelé l’élasticité. Adapter les applications Cloud lors de leur exécution en fonction des variations de la demande est un grand défi. En outre, l'élasticité de Cloud est diverse et hétérogène car elle englobe différentes approches, stratégies, objectifs, etc. Nous sommes intéressés à étudier: Comment résoudre le problème de sur/sous-approvisionnement? Comment garantir la disponibilité des ressources et surmonter les problèmes d'hétérogénéité et de granularité des ressources? Comment standardiser, unifier les solutions d'élasticité et de modéliser sa diversité à un haut niveau d'abstraction? Dans cette thèse, trois majeures contributions ont été proposées: Tout d’abord, un état de l’art à jour de l’élasticité du Cloud ; cet état de l’art passe en revue les différents travaux relatifs à l’élasticité des machines virtuelles et des conteneurs. Deuxièmement, ElasticDocker, une approche permettant de gérer l’élasticité des conteneurs, notamment l’élasticité verticale, la migration et l’élasticité combinée. Troisièmement, MoDEMO, un nouveau cadre de gestion d'élasticité unifié, basé sur un standard, dirigé par les modèles, hautement extensible et reconfigurable, supportant plusieurs stratégies, différents types d’élasticité, différentes techniques de virtualisation et plusieurs fournisseurs de Cloud. / Cloud computing has been gaining popularity and has received a great deal of attention from both industrial and academic worlds since it frees them from the burden and cost of managing local data centers. However, the main factor motivating the use of cloud is its ability to provide resources according to the customer needs or what is referred to as elasticity. Adapting cloud applications during their execution according to demand variation is a challenging task. In addition, cloud elasticity is diverse and heterogeneous because it encompasses different approaches, policies, purposes, etc. We are interested in investigating: How to overcome the problem of over-provisioning/under-provisioning? How to guaranty the resource availability and overcome the problems of heterogeneity and resource granularity? How to standardize, unify elasticity solutions and model its diversity at a high level of abstraction? In this thesis, we solved such challenges and we investigated many aspects of elasticity to manage efficiently the resources in the cloud. Three contributions are proposed. Firstly, an up-to-date state-of-the-art of the cloud elasticity, this state of art reviews different works related to elasticity for both Virtual Machines and containers. Secondly, ElasticDocker, an approach to manage container elasticity including vertical elasticity, live migration, and elasticity combination between different virtualization techniques. Thirdly, MoDEMO, a new unified standard-based, model-driven, highly extensible and reconfigurable framework that supports multiple elasticity policies, vertical and horizontal elasticity, different virtualization techniques and multiple cloud providers.