L'objectif du travail présenté dans cette thèse est de répondre à un verrou fondamental, qui est «comment programmer d'une manière rigoureuse et efficace des applications embarquées sur des plateformes multi-coeurs?». Cette problématique pose plusieurs défis: 1) le développement d'une approche rigoureuse basée sur les modèles pour pouvoir garantir la correction; 2) le « mariage » entre modèle physique et modèle de calcul, c'est-à-dire, l'intégration du fonctionnel et non-fonctionnel; 3) l'adaptabilité. Pour s'attaquer à ces défis, nous avons développé un flot de conception rigoureux autour du langage BIP. Ce flot de conception permet l'exploration de l'espace de conception, le traitement à diffèrent niveaux d'abstraction à la fois pour la plate-forme et l'application, la génération du code et le déploiement sur des plates-formes multi-cœurs. La méthode utilisée s'appuie sur des transformations source-vers-source des modèles BIP. Ces transformations sont correctes-par-construction. Nous illustrons ce flot de conception avec la modélisation et le déploiement de plusieurs applications sur deux plates-formes différentes. La première plate-forme considérée est MPARM, une plate-forme virtuelle, basée sur des processeurs ARM et structurée avec des clusters, où chacun contient plusieurs cœurs. Pour cette plate-forme, nous avons considérée les applications suivantes: la factorisation de Cholesky, le décodage MPEG-2, le décodage MJPEG, la Transformée de Fourier Rapide et un algorithme de demosaicing. La seconde plate-forme est P2012/STHORM, une plate-forme multi-cœur, basée sur plusieurs clusters capable d'une gestion énergétique efficace. L'application considérée sur P2012/STHORM est l'algorithme HMAX. Les résultats expérimentaux montrent l'intérêt du flot de conception, notamment l'analyse rapide des performances ainsi que la modélisation au niveau du système, la génération de code et le déploiement. / The advent of many-core platforms is nowadays challenging our capabilities for efficient and predictable design. To meet this challenge, designers need methods and tools for guaranteeing essential properties and determining tradeoffs between performance and efficient resource management. In the process of designing a mixed software/hardware system, functional constraints and also extra-functional specifications should be taken into account as an essential part for the design of embedded systems. The impact of design choices on the overall behavior of the system should also be analyzed. This implies a deep understanding of the interaction between application software and the underlying execution platform. We present a rigorous model-based design flow for building parallel applications running on top of many-core platforms. The flow is based on the BIP - Behavior, Interaction, Priority - component framework and its associated toolbox. The method allows generation of a correct-by-construction mixed hardware/software system model for manycore platforms from an application software and a mapping. It is based on source-to-source correct-by-construction transformations of BIP models. It provides full support for modeling application software and validation of its functional correctness, modeling and performance analysis of system-level models, code generation and deployment on target many-core platforms. Our design flow is illustrated through the modeling and deployment of various software applications on two different hardware platforms; MPARM and platform P2012/STHORM. MPARM is a virtual ARM-based multi-cluster manycore platform, configured by the number of clusters, the number of ARM cores per cluster, and their interconnections. On MPARM, the software applications considered are the Cholesky factorization, the MPEG-2 decoding, the MJPEG decoding, the Fast Fourier Transform and the Demosaicing algorithm. Platform 2012 (P2012/STHORM) is a power efficient manycore computing fabric, which is highly modular and based on multiple clusters capable of aggressive fine-grained power management. As a case study on P2012/STHORM, we used the HMAX algorithm. Experimental results show the merits of the design flow, notably performance analysis as well as correct-by-construction system level modeling, code generation and efficient deployment.