Les architectures parallèles sont désormais présentes dans tous les matériels informatiques, mais les pro- grammeurs ne sont généralement pas formés à leur programmation dans les modèles explicites tels que MPI ou les Pthreads. Il y a un besoin important de modèles plus abstraits tels que les squelettes algorithmiques qui sont une approche structurée. Ceux-ci peuvent être vus comme des fonctions d'ordre supérieur synthétisant le comportement d'algorithmes parallèles récurrents que le développeur peut ensuite combiner pour créer ses programmes. Les développeurs souhaitent obtenir de meilleures performances grâce aux programmes parallèles, mais le temps de développement est également un facteur très important. Les approches par squelettes algorithmiques fournissent des résultats intéressants dans ces deux aspects. La bibliothèque Orléans Skeleton Library ou OSL fournit un ensemble de squelettes algorithmiques de parallélisme de données quasi-synchrones dans le langage C++ et utilise des techniques de programmation avancées pour atteindre une bonne efficacité. Nous avons amélioré OSL afin de lui apporter de meilleures performances et une plus grande expressivité. Nous avons voulu analyser le rapport entre les performances des programmes et l'effort de programmation nécessaire sur OSL et d'autres modèles de programmation parallèle. La comparaison rigoureuse entre des programmes parallèles dans OSL et leurs équivalents de bas niveau montre une bien meilleure productivité pour les modèles de haut niveau qui offrent une grande facilité d'utilisation tout en produisant des performances acceptables.

Dans ce travail, on propose un nouveau package Sim.DiffProc pour la simulation des processus de diffusion, muni d'une interface graphique (GUI), sous langage R. Le développement de l'outil informatique (logiciels et matériels) ces dernières années, nous a motivé de réaliser ce travail. A l'aide de ce package, nous pouvons traiter beaucoup de problèmes théoriques difficiles liée à l'utilisation des processus de diffusion, pour des recherches pratiques, tels que la simulation numérique trajectoires de la solution d'une ÉDS. Ce qui permet à beaucoup d'utilisateurs dans différents domaines à l'employer comme outil sophistiqué à la modélisation de leurs problèmes pratiques. Le problème de dispersion d'un polluant, en présence d'un domaine attractif que nous avons traité dans ce travail en est un bon exemple. Cet exemple montre l'utilité et l'importance pratique des processus de diffusion dans la modélisation simulation de situations réelles complexes. La fonction de densité de la variable aléatoire tau(c) "instant de premier passage" de la frontière de domaine d'attraction peut être utilisée pour déterminer le taux de concentration des particules polluantes à l'intérieur du domaine. Les études de simulation et les analyses statistiques mises en application à l'aide du package Sim.DiffProc, se présentent efficaces et performantes, comparativement aux résultats théoriques explicitement ou approximativement déterminés par les modèles de processus de diffusion considérés.