Cette thèse étudie la découverte de services (composants logiciels, exécutables, librairies scientifiques) sur des plates-formes distribuées à grande échelle. Les approches traditionnelles, proposées pour des environnements stables et relativement petits, s'appuient sur des techniques centralisées impropres au passage à l'échelle dans des environnements géographiquement distribués et instables. Notre contribution s'articule autour de trois axes. 1) Nous proposons une nouvelle approche appelée DLPT (Distributed Lexicographic Placement Table), qui s'inspire des systèmes pair-à-pair et s'appuie sur un réseau de recouvrement structuré en arbre de préfixes. Cette structure permet des recherches multi-attributs sur des plages de valeurs. 2) Nous étudions la distribution des noeuds de l'arbre sur les processeurs de la plate-forme sous-jacente, distribuée, dynamique et hétérogène. Nous proposons et adaptons des heuristiques de répartition de la charge pour ce type d'architectures. 3) Notre plate-forme cible, par nature instable, nécessite des mécanismes robustes pour la tolérance aux pannes. La réplication traditionnellement utilisée s'y avère coûteuse et incapable de gérer des fautes transitoires. Nous proposons des techniques de tolérance aux pannes best-effort fondées sur la théorie de l'auto-stabilisation pour la construction d'arbres de préfixes dans des environnements pair-à-pair. Nous présentons deux approches. La première, écrite dans un modèle théorique à gros grain, permet de maintenir des arbres de préfixes instantanément stabilisants, c'est-à-dire reconstruits en un temps optimal après un nombre arbitraire de fautes. La deuxième, écrite dans le modèle à passage de messages, permet l'implantation d'une telle architecture dans des réseaux très dynamiques. Enfin, nous présentons un prototype logiciel mettant en oeuvre cette architecture et présentons ses premières expérimentations sur la plate-forme Grid'5000.