Les systèmes embarqués dans les véhicules comportent un mélange d’applications temps réel et « best effort » déployées, pour des raisons d’isolation, sur des calculateurs séparés. L’ajout de nouvelles fonctionnalités dans les véhicules se traduit par un accroissement du nombre de calculateurs et ainsi par une augmentation des coûts, de la consommation électrique et de la dissipation thermique.L’émergence de nouvelles plate-formes multi-cœurs à bas coûts permet d’envisager le déploiement d’une nouvelle architecture dite « virtualisée » pour exécuter en parallèle sur un même calculateur les deux types d’applications. Néanmoins, la hiérarchie mémoire de tels calculateurs, reste partagée. Une application temps réel exécutée sur un cœur peut donc voir ses temps d’accès à la mémoire ralentis par les accès effectués par les applications « best effort » exécutées en parallèle entraînant ainsi la violation des échéances de la tâche temps réel.Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de gestion de la contention mémoire. Dans une première étape, hors ligne, nous générons un oracle capable d’estimer les ralentissements d’une tâche temps réel en fonction du trafic mémoire mesuré. Dans une deuxième étape, en ligne, les tâches temps réel sont exécutées en parallèle des applications « best effort ». Un mécanisme de régulation va surveiller la consommation mémoire et utiliser l’oracle généré précédemment pour estimer le ralentissement des tâches temps réel. Lorsque le ralentissement estimé est supérieur à celui fixé par le concepteur du système les applications « best effort » sont suspendues jusqu’à ce que l’application temps réel termine son activation. / Complex embedded systems today commonly involve a mix of real-time and best-effort applications integrated on separate microcontrollers thus ensuring fault isolation and error containment. However, this solution multiplies hardware costs, power consumption and thermal dissipation.The recent emergence of low-cost multi-core processors raises the possibility of running both kinds of applications on a single machine, with virtualization ensuring isolation. Nevertheless, the memory hierarchy on such processors is shared between all cores. Memory accesses done by a real time application running on one dedicated core can be slowed down by concurrent memory accesses initiated by best effort applications running in parallels. Therefore real time applications can miss their deadlines.In this thesis, we propose a run-time software-regulation approach that aims to maximize parallelism between real-time and best-effort applications running on a single low-cost multicore ECU. Our approach uses an overhead estimation derived from offline profiling of the real-time application to estimate the slow down on the real-time application caused by memory interferences. When the estimated overhead reaches a predefined threshold, our approach suspends the best-effort applications, allowing the real-time task to continue executing without interferences. Suspended best-effort applications are resumed when the real-time application ends its current activation.