Les infrastructures virtuelles de cloud sont de plus en plus exploitées pour relever les défis de calcul intensif en sciences comme dans l'industrie. Elles fournissent des ressources de calcul, de communication et de stockage à la demande pour satisfaire les besoins des applications à grande échelle. Pour s'adapter à la diversité de ces infrastructures, de nouveaux outils et modèles sont nécessaires. L'estimation de la quantité de ressources consommées par chaque application est un problème particulièrement difficile, tant pour les utilisateurs qui visent à minimiser leurs coûts que pour les fournisseurs d'infrastructure qui visent à contrôler l'allocation des ressources. Même si une quantité quasi illimitée de ressources peut être allouée, un compromis doit être trouvé entre (i) le coût de l'infrastructure allouée, (ii) la performance attendue et (iii) la performance optimale atteignable qui dépend du niveau de parallélisme inhérent à l'application. Partant du cas d'utilisation de l'analyse d'images médicales, un domaine scientifique représentatif d'un grand nombre d'applications à grande échelle, cette thèse propose un modèle de coût à grain fin qui s'appuie sur l'expertise extraite de l'application formalisée comme un flot. Quatre stratégies d'allocation des ressources basées sur ce modèle de coût sont introduites. En tenant compte à la fois des ressources de calcul et de communication, ces stratégies permettent aux utilisateurs de déterminer la quantité de ressources de calcul et de bande passante à réserver afin de composer leur environnement d'exécution. De plus, l'optimisation du transfert de données et la faible fiabilité des systèmes à grande échelle, qui sont des problèmes bien connus ayant un impact sur la performance de l'application et donc sur le coût d'utilisation des infrastructures, sont également prises en considération. Les expériences exposées dans cette thèse ont été effectuées sur la plateforme Aladdin/Grid'5000, en utilisant l'intergiciel HIPerNet. Ce gestionnaire de plateforme virtuelle permet la virtualisation de ressources de calcul et de communication. Une application réelle d'analyse d'images médicales a été utilisée pour toutes les validations expérimentales. Les résultats expérimentaux montrent la validité de l'approche en termes de contrôle du coût de l'infrastructure et de la performance des applications. Nos contributions facilitent à la fois l'exploitation des infrastructures de cloud, offrant une meilleure qualité de services aux utilisateurs, et la planification de la mise à disposition des ressources virtualisées.