Le développement d'applications avec une architecture Pair-à-Pair (P2P) est devenu de plus en plus important en ingénierie du logiciel. Aujourd'hui, un grand nombre d'organisations de tailles et secteurs différents compte d'une manière croissante sur la collaboration entre multiples acteurs (individus, groupes, communautés, etc.) pour accomplir des tâches essentielles. Ces applications P2P ont généralement un comportement récursif que plusieurs approches de modélisation ne peuvent pas décrire et analyser (ex. les approches basées sur les automates à états finis). Un autre challenge qui concerne le développement d'applications P2P est le couplage fort entre la spécification d'une part, et les technologies et protocoles sous-jacents d'autre part. Cela force les développeurs à faire des efforts considérables pour trouver puis comprendre des informations sur les détails de ces couches basses du P2P. De plus, ce couplage fort oblige les applications à s'exécuter dans des environnements figés. Par conséquent, choisir par exemple un autre protocole pour répondre à un nouveau besoin à l'exécution devient une tache très difficile. Outre ces points, les applications P2P sont souvent spécifiées avec une faible capacité à déléguer des traitements entre les pairs, et se focalisent surtout sur le partage et le stockage de données. Ainsi, elles ne profitent pas pleinement de la puissance de calcul et de traitement offerte par le réseau P2P sous-jacent. Dans cette thèse, nous présentons une approche qui combine les principes du développement orienté composants et services avec des techniques issues des Grammaires Attribuées et d'analyses de flot de données (techniques utilisées surtout dans la construction de compilateurs) afin de faciliter la spécification, l'analyse et le déploiement d'applications dans des architectures P2P. Cette approche incorpore: i) Un langage formel nommé DDF (de l'anglais Data-Dependency Formalism) pour spécifier les applications et construire leurs graphes de dépendances de données. Un graphe de dépendances de données est nommé DDG (de l'anglais Data-Dependency Graph) et est défini pour être une représentation abstraite de l'application spécifiée. ii) Une méthode d'analyse qui utilise le graphe de dépendances de données pour inférer et calculer diverses propriétés, y compris certaines propriétés que les model-checkers ne peuvent pas calculer si le système présente un comportement récursif. iii) Un intergiciel nommé SON (de l'anglais Shared data Overlay Network) afin de développer et d'exécuter des applications dans une architecture P2P sans faire face à la complexité des couches sous-jacentes. Cela grâce essentiellement au couplage faible (par une approche orientée services) et à la fonctionnalité de génération de code automatique.

De nos jours, la préservation de l’environnement constitue un enjeu prioritaire. La compréhension des phénomènes environnementaux passe par l’étude et la combinaison d’un nombre croissant de données hétérogènes. De nombreuses initiatives internationales (INSPIRE, GEOSS) visent à encourager le partage et l’échange de ces données. Dans ce sujet de recherche, nous traitons de l’intérêt de mettre à disposition des modèles scientifiques sur le web. Nous montrons l’intérêt d’utiliser des applications s’appuyant sur des données géoréférencées et présentons des méthodes et des moyens répondant aux exigences d’interopérabilité. Nous illustrons notre approche par l’implémentation de modèles d’estimation des besoins en eau agricoles et domestiques fonctionnant à diverses échelles spatiales et temporelles. Un prototype basé sur une architecture entièrement orientée services web a été développé. L’outil s’appuie sur les standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) et Web Processing Service (WPS) de l’OGC. Enfin, la prise en compte des imperfections des données est également abordée avec l’intégration de méthodes d’analyse de sensibilité et de propagation de l’incertitude. / Nowadays, preservation of the environment is a main priority. Understanding of environmental phenomena requires the study and the combination of an increasing number of heterogeneous data. Several international initiatives (INSPIRE, GEOSS) aims to encourage the sharing and exchange of those data.In this thesis, the interest of making scientific models available on the web is discussed. The value of using applications based on geospatial data is demonstrated. Several methods and means that satisfy the requirements of interoperability are also purposed.Our approach is illustrated by the implementation of models for estimating agricultural and domestic water requirements. Those models can be used at different spatial scales and temporal granularities. A prototype based on a complete web service oriented architecture was developed. The tool is based on the OGC standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) and Web Processing Service (WPS).Finally, taking into account the imperfections of the data is also discussed with the integration of methods for sensitivity analysis and uncertainty propagation.