La démocratisation des nouvelles plateformes d'exécution parallèles et distribuées, notamment les grilles de calcul, a engendré l'émergence de nouvelles d'architectures constituées en grande partie par des ressources fournies par des personnes/organisations volontaires. Ces machines ne sont pas disponibles tout le temps. Elles sont sujettes à des perturbations liées aux incertitudes sur les dates de début et de fin de disponibilités. Pour générer des ordonnancements adaptés à ces plateformes, nous cherchons à optimiser, en plus des fonctions objectifs classiques, un nouveau critère qui caractérise l'aptitude de l'ordonnancement à absorber l'effet des perturbations (la stabilité). Nous nous sommes intéressés dans le cadre de ce travail au problème de l'ordonnancement avec contraintes d'indisponibilité de ressources et d'incertitudes sur les dates d'occurrence des évènements. Nous commençons par étudier le cas préliminaire de ce problème où une seule indisponibilité est possible par machine et où l'incertitude porte sur la durée de l'indisponibilité. Nous généralisons ensuite cette étude pour le cas où plusieurs indisponibilités peuvent être envisagées sur les machines et où l'incertitude porte sur les dates d'occurrences des évènements. Pour l'ensemble de ces problèmes, nous utilisons une technique de tampon pour fournir une famille d'ordonnancements qui optimisent simultanément la performance et la stabilité des ordonnancements générés. Une vaste campagne de simulation des heuristiques proposées conduit à la sélection de configurations qui aboutissent à des résultats satisfaisants en terme de compromis. Mots clés : Parallélisme, ordonnancement, incertitude, disponibilité, stabilité

La démocratisation des nouvelles plateformes d'exécution parallèles et distribuées, notamment les grilles de calcul, a engendré l'émergence de nouvelles d'architectures constituées en grande partie par des ressources fournies par des personnes/organisations volontaires. Ces machines ne sont pas disponibles tout le temps. Elles sont sujettes à des perturbations liées aux incertitudes sur les dates de début et de fin de disponibilités. Pour générer des ordonnancements adaptés à ces plateformes, nous cherchons à optimiser, en plus des fonctions objectifs classiques, un nouveau critère qui caractérise l'aptitude de l'ordonnancement à absorber l'effet des perturbations (la stabilité). Nous nous sommes intéressés dans le cadre de ce travail au problème de l'ordonnancement avec contraintes d'indisponibilité de ressources et d'incertitudes sur les dates d'occurrence des évènements. Nous commençons par étudier le cas préliminaire de ce problème où une seule indisponibilité est possible par machine et où l'incertitude porte sur la durée de l'indisponibilité. Nous généralisons ensuite cette étude pour le cas où plusieurs indisponibilités peuvent être envisagées sur les machines et où l'incertitude porte sur les dates d'occurrences des évènements. Pour l'ensemble de ces problèmes, nous utilisons une technique de tampon pour fournir une famille d'ordonnancements qui optimisent simultanément la performance et la stabilité des ordonnancements générés. Une vaste campagne de simulation des heuristiques proposées conduit à la sélection de configurations qui aboutissent à des résultats satisfaisants en terme de compromis. Mots clés : Parallélisme, ordonnancement, incertitude, disponibilité, stabilité / New platforms for parallel and distributed computing, such grids, are emergent structure build by collecting resources provided by volunteers individuals or organisations. These resources are not always available. They are in fact subject to disturbances related to uncertainty on start and end availability time. In order to design schedules adapted to these platforms we aim to optimise, in addition to the classic objective function, a new criteria that characterise the ability of the schedule to absorb the effect of the perturbation (stability). In this work, we study the problem of scheduling under availability resource constraints and uncertainty on the events occurrence dates. We initially study the elementary case where only one unavailability is allowed per machine and where the duration of the availability is uncertain. We then generalize to the general case when multiple unavailabilities are allowed by machine and where uncertainties are related on the events occurrence dates. For all these problems, we design schedules based on the slack technique, and that optimise both performance and stability. A wide simulation campaign of the designed heuristics lead to the identification of configurations that produces satisfactory results.