Les logiciels sont de plus en plus complexes et leur développement est souvent fait par des équipes dispersées et changeantes. Par ailleurs, de nos jours, la majorité des logiciels sont recyclés au lieu d’être développés à partir de zéro. La tâche de compréhension, inhérente aux tâches de maintenance, consiste à analyser plusieurs dimensions du logiciel en parallèle. La dimension temps intervient à deux niveaux dans le logiciel : il change durant son évolution et durant son exécution. Ces changements prennent un sens particulier quand ils sont analysés avec d’autres dimensions du logiciel. L’analyse de données multidimensionnelles est un problème difficile à résoudre. Cependant, certaines méthodes permettent de contourner cette difficulté. Ainsi, les approches semi-automatiques, comme la visualisation du logiciel, permettent à l’usager d’intervenir durant l’analyse pour explorer et guider la recherche d’informations. Dans une première étape de la thèse, nous appliquons des techniques de visualisation pour mieux comprendre la dynamique des logiciels pendant l’évolution et l’exécution. Les changements dans le temps sont représentés par des heat maps. Ainsi, nous utilisons la même représentation graphique pour visualiser les changements pendant l’évolution et ceux pendant l’exécution. Une autre catégorie d’approches, qui permettent de comprendre certains aspects dynamiques du logiciel, concerne l’utilisation d’heuristiques. Dans une seconde étape de la thèse, nous nous intéressons à l’identification des phases pendant l’évolution ou pendant l’exécution en utilisant la même approche. Dans ce contexte, la prémisse est qu’il existe une cohérence inhérente dans les évènements, qui permet d’isoler des sous-ensembles comme des phases. Cette hypothèse de cohérence est ensuite définie spécifiquement pour les évènements de changements de code (évolution) ou de changements d’état (exécution). L’objectif de la thèse est d’étudier l’unification de ces deux dimensions du temps que sont l’évolution et l’exécution. Ceci s’inscrit dans notre volonté de rapprocher les deux domaines de recherche qui s’intéressent à une même catégorie de problèmes, mais selon deux perspectives différentes. / Software systems are getting more and more complex and are developed by teams that are constantly changing and not necessarily working in the same location. Moreover, most software systems, nowadays, are recycled rather than being developed from scratch. A comprehension task is crucial when performing maintenance tasks; it consists of analyzing multiple software dimensions concurrently. Time is one of these dimensions, as software changes its state with time in two manners: during their execution and during their evolution. These changes make sense only when analyzed within the context of other software dimensions, such as structure or bug information. Multidimensional analysis is a difficult problem to solve. However, there are certain methods that bypass this difficulty, such as semi-automatic approaches. Software visualization is one of them, as it allows being part of the analysis by exploring and guiding information search. The first stage of the thesis consists of applying visualization techniques to better understand software dynamicity during execution and evolution. Changes over time are represented by heat maps. Hence, we utilize the same graphical representation to visualize both change types over time. Other approaches that permit the analysis of a program’s dynamic behavior over time involve the use of heuristics. In the thesis’ second stage, we are interested in the identification of the programs’ execution phases and evolution patterns using the same approach, i.e. search-based optimisation. In this context, the premise is the existence of internal cohesion between change events that allow the clustering in phases. This hypothesis of cohesion is defined specifically for change events in the code during software evolution and state changes during program execution. This thesis’ main objective is to study the unification of these two time dimensions, evolution and execution, in an attempt to bring together two research domains that work on the same set of problems, but from two different perspectives.