Cette thèse est une contribution à l'étude du placement dynamique de processus sur des machines multiprocesseurs à mémoire distribuée. Le contexte de notre travail est celui de la simulation et de l'évaluation de l'exécution d'applications dont le nombre de processus et le moment de leur création dépendent de l'exécution en cours. Nous proposons un nouvel algorithme évolutif de placement dynamique de processus de type approximatif, avec des éléments de contrôle et d'information distribués. A chaque noeud X d'une machine parallèle est associé un sous-ensemble de processeurs avec lesquels il peut partager sa charge de manière équitable. Ce sous-ensemble est appelé la Solution de Placement (SP) du noeud. La Solution de Placement initiale d'un noeud X est composée du sous-ensemble des noeuds directement connectés au noeud X. La décision de placement d'un processus est faite au moment de sa création, il peut alors être placé sur le noeud sur lequel il a été créé ou bien sur un des noeuds de sa SP. Sous l'effet de certains opérateurs (declin, croissance, fusion, remplacement, rotation) la Solution de Placement d'un noeud évolue au cours de l'exécution de l'application ce qui permet une répartition et un équilibrage des charges des noeuds. Pour étudier le comportement de l'algorithme évolutif, nous avons utilisé le simulateur séquentiel SIMAD qui est un outil conçu pour évaluer les algorithmes d'allocation dynamique de charge sur des machines MIMD à mémoire distribuée. Le deuxième apport de cette thèse est la définition et l'intégration dans SIMAD d'un langage synthétique qui permet de décrire des applications parallèles avec des graphes de communication généraux. Le document se termine par la présentation d'une partie des résultats de l'ensemble des expériences que nous avons menées, dans le but d'évaluer les performances et le comportement de notre approche du placement dynamique de processus. Deux types de résultats sont présentés et analysés. Tout d'abord nous recherchons l'influence de certains paramètres (la taille maximale des SP, l'actualisation des SP, le nombre de processus par niveau de charge et l'opérateur de fusion) sur le comportement de l'algorithme évolutif. Ensuite, une étude comparative avec d'autres méthodes de placement dynamique permet de mettre en évidence les performances de notre approche.