L’émergence des applications de bases de données dans les domaines tels que le data warehousing,le data mining et l’aide à la décision qui font généralement appel à de très grands volumes de donnéesrend la parallélisation des algorithmes des jointures nécessaire pour avoir un temps de réponse acceptable.Une accélération linéaire est l’objectif principal des algorithmes parallèles, cependant dans les applicationsréelles, elle est difficilement atteignable : ceci est dû généralement d’une part aux coûts de communicationsinhérents aux systèmes multi-processeurs et d’autre part au déséquilibre des charges des différents processeurs.En plus, dans un environnement hétérogène multi-utilisateur, la charge des différents processeurspeut varier de manière dynamique et imprévisible.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons au traitement de la jointure et de la multi-jointure surles architectures distribuées hétérogènes, les grilles de calcul et les systèmes de fichiers distribués. Nousavons proposé une variété d’algorithmes, basés sur l’utilisation des histogrammes distribués, pour traiterde manière efficace le déséquilibre des données, tout en garantissant un équilibrage presque parfait dela charge des différents processeurs même dans un environnement hétérogène et multi-utilisateur. Cesalgorithmes sont basés sur une approche dynamique de redistribution des données permettant de réduire lescoûts de communication à un minimum tout en traitant de manière très efficace le problème de déséquilibredes valeurs de l’attribut de jointure.L’analyse de complexité de nos algorithmes et les résultats expérimentaux obtenus montrent que cesalgorithmes possèdent une accélération presque linéaire. / The appeal of parallel processing becomes very strong in applications which require ever higher performanceand particularly in applications such as : data-warehousing, decision support, On-Line Analytical Processing(OLAP) and more generally DBMS. A linear speed-up is the main objective of parallel algorithms. However,in real applications, it’s not obvious to reach this objective due to the high communication cost in parallel anddistributed systems and to the possible skew in the charge of different processors. In addition, on heterogeneousmulti-user architectures, the load of each processor may highly vary in a dynamic and unpredictableway.In this thesis, we are interested in treating the join and multi-join queries on distributed multi-user heteregeneoussystems, grid systems and distributed file systems. We have proposed several algorithms based onusing distributed histograms. These algorithms are based on a dynamic data distribution and task allocationwhich makes them insensitive to data skew and ensure perfect balancing properties during all stages of joincomputation even on heteregeneous multi-user environment. The complexity analysis of our algorithms andthe experimental results show that they have a near-linear speedup.