Cette thèse porte sur le traitement des requêtes par similarité sur les données de haute dimensionnalité, notamment multimédias, et, parmi elles, les images plus particulièrement. Ces requêtes, notamment celles des k plus proches voisins (kNN), posent des problèmes de calcul de par la nature des données elles-mêmes et de la taille de la base des données. Nous avons étudié leurs performances quand une méthode de partitionnement est appliquée sur la base de données pour obtenir et exploiter des classes. Nous avons proposé une taille et un nombre optimaux de ces classes pour que la requête puisse être traitée en temps optimal et avec une haute précision. Nous avons utilisé la recherche séquentielle comme base de référence. Ensuite nous avons proposé des méthodes de traitement de requêtes parallèles sur une grappe de machines. Pour cela, nous avons proposé des méthodes d'allocation des données pour la recherche efficace des kNN en parallèle. Nous proposons de même, un nombre réduit de noeuds sur la grappe de machines permettant néanmoins des temps de recherche sous-linéaires et optimaux vis-à-vis des classes déterminées précédemment. Nous avons utilisé des donnés synthétiques et réelles pour les validations pratiques. Dans les deux cas, nous avons pu constater des temps de réponse et une qualité des résultats supérieurs aux méthodes existantes, lesquelles, au-delà d'un faible nombre des dimensions, deviennent inefficaces.