Le traitement de flux de données est au cœur des problématiques actuelles liées au Big Data. Face à de grandes quantités de données (Volume) accessibles de manière éphémère (Vélocité), des solutions spécifiques tels que les systèmes de gestion de flux de données (SGFD) ont été développés. Ces SGFD reçoivent des flux et des requêtes continues pour générer de nouveaux résultats aussi longtemps que des données arrivent en entrée. Dans le contexte de cette thèse, qui s’est réalisée dans le cadre du projet ANR Socioplug (ANR-13-INFR-0003), nous considérons une plateforme collaborative de traitement de flux de données à débit variant en termes de volume et de distribution des valeurs. Chaque utilisateur peut soumettre des requêtes continues et contribue aux ressources de traitement de la plateforme. Cependant, chaque unité de traitement traitant les requêtes dispose de ressources limitées ce qui peut engendrer la congestion du système en fonction des variations des flux en entrée. Le problème est alors de savoir comment adapter dynamiquement les ressources utilisées par chaque requête continue par rapport aux besoins de traitement. Cela soulève plusieurs défis : i) comment détecter un besoin de reconfiguration ? ii) quand reconfigurer le système pour éviter sa congestion ? Durant ces travaux de thèse, nous nous sommes intéressés à la gestion automatique de la parallélisation des opérateurs composant une requête continue. Nous proposons une approche originale basée sur une estimation des besoins de traitement dans un futur proche. Ainsi, nous pouvons adapter le niveau de parallélisme des opérateurs de manière proactive afin d’ajuster les ressources utilisées aux besoins des traitements. Nous montrons qu’il est possible d’éviter la congestion du système mais également de réduire significativement la consommation de ressources à performance équivalente. Ces différents travaux ont été implémentés et validés dans un SGFD largement utilisé avec différents jeux de tests reproductibles. / In a Big Data context, stream processing has become a very active research domain. In order to manage ephemeral data (Velocity) arriving at important rates (Volume), some specific solutions, denoted data stream management systems (DSMSs),have been developed. DSMSs take as inputs some queries, called continuous queries,defined on a set of data streams. Acontinuous query generates new results as long as new data arrive in input. In many application domains, data streams haveinput rates and distribution of values which change over time. These variations may impact significantly processingrequirements for each continuous query.This thesis takes place in the ANR project Socioplug (ANR-13-INFR-0003). In this context, we consider a collaborative platformfor stream processing. Each user can submit multiple continuous queries and contributes to the execution support of theplatform. However, as each processing unit supporting treatments has limited resources in terms of CPU and memory, asignificant increase in input rate may cause the congestion of the system. The problem is then how to adjust dynamicallyresource usage to processing requirements for each continuous query ? It raises several challenges : i) how to detect a need ofreconfiguration ? ii) when reconfiguring the system to avoid its congestion at runtime ?In this work, we are interested by the different processing steps involved in the treatment of a continuous query over adistributed infrastructure. From this global analysis, we extract mechanisms enabling dynamic adaptation of resource usage foreach continuous query. We focus on automatic parallelization, or auto-parallelization, of operators composing the executionplan of a continuous query. We suggest an original approach based on the monitoring of operators and an estimation ofprocessing requirements in near future. Thus, we can increase (scale-out), or decrease (scale-in) the parallelism degree ofoperators in a proactive many such as resource usage fits to processing requirements dynamically. Compared to a staticconfiguration defined by an expert, we show that it is possible to avoid the congestion of the system in many cases or to delay itin most critical cases. Moreover, we show that resource usage can be reduced significantly while delivering equivalentthroughput and result quality. We suggest also to combine this approach with complementary mechanisms for dynamic adaptation of continuous queries at runtime. These differents approaches have been implemented within a widely used DSMS and have been tested over multiple and reproductible micro-benchmarks.