Les architectures multi-cœurs utilisant des mémoire bloc-notes sont des architectures attrayantes pour l'exécution des applications embarquées temps-réel, car elles offrent une grande capacité de calcul. Cependant, les systèmes temps-réel nécessitent de satisfaire des contraintes temporelles, ce qui peut être compliqué sur ce type d'architectures à cause notamment des ressources matérielles physiquement partagées entre les cœurs. Plus précisément, les scénarios de pire cas de partage du bus de communication entre les cœurs et la mémoire externe sont trop pessimistes. Cette thèse propose des stratégies pour réduire ce pessimisme lors de l'ordonnancement d'applications sur des architectures multi-cœurs. Tout d'abord, la précision du pire cas des coûts de communication est accrue grâce aux informations disponibles sur l'application et l'état de l'ordonnancement en cours. Ensuite, les capacités de parallélisation du matériel sont exploitées afin de superposer les calculs et les communications. De plus, les possibilités de superposition sont accrues par le morcellement de ces communications. / Multi-core architectures using scratch pad memories are very attractive to execute embedded time-critical applications, because they offer a large computational power. However, ensuring that timing constraints are met on such platforms is challenging, because some hardware resources are shared between cores. When targeting the bus connecting cores and external memory, worst-case sharing scenarios are too pessimistic. This thesis propose strategies to reduce this pessimism. These strategies offer to both improve the accuracy of worst-case communication costs, and to exploit hardware parallel capacities by overlapping computations and communications. Moreover, fragmenting the latter allow to increase overlapping possibilities.

De plus en plus d'ordinateurs utilisent des architectures hybrides combinant des processeurs multi-cœurs (CPUs) et des accélérateurs matériels comme les GPUs (Graphics Processing Units). Ces plates-formes parallèles hybrides exigent de nouvelles stratégies d'ordonnancement adaptées. Cette thèse est consacrée à une caractérisation de ce nouveau type de problèmes d'ordonnancement. L'objectif le plus étudié dans ce travail est la minimisation du makespan, qui est un problème crucial pour atteindre le potentiel des nouvelles plates-formes en Calcul Haute Performance.Le problème central étudié dans ce travail est le problème d'ordonnancement efficace de n tâches séquentielles indépendantes sur une plateforme de m CPUs et k GPUs, où chaque tâche peut être exécutée soit sur un CPU ou sur un GPU, avec un makespan minimal. Ce problème est NP-difficiles, nous proposons donc des algorithmes d'approximation avec des garanties de performance allant de 2 à (2q + 1)/(2q) +1/(2qk), q> 0, et des complexités polynomiales. Il s'agit des premiers algorithmes génériques pour la planification sur des machines hybrides avec une garantie de performance et une fin pratique. Des variantes du problème central ont été étudiées : un cas particulier où toutes les tâches sont accélérées quand elles sont affectées à un GPU, avec un algorithme avec un ratio de 3/2, un cas où les préemptions sont autorisées sur CPU, mais pas sur GPU, le modèle des tâches malléables, avec un algorithme avec un ratio de 3/2. Enfin, le problème avec des tâches dépendantes a été étudié, avec un algorithme avec un ratio de 6. Certains des algorithmes ont été intégré dans l'ordonnanceur du système xKaapi. / More and more computers use hybrid architectures combining multi-core processors (CPUs) and hardware accelerators like GPUs (Graphics Processing Units). These hybrid parallel platforms require new scheduling strategies. This work is devoted to a characterization of this new type of scheduling problems. The most studied objective in this work is the minimization of the makespan, which is a crucial problem for reaching the potential of new platforms in High Performance Computing. The core problem studied in this work is scheduling efficiently n independent sequential tasks with m CPUs and k GPUs, where each task of the application can be processed either on a CPU or on a GPU, with minimum makespan. This problem is NP-hard, therefore we propose approximation algorithms with performance ratios ranging from 2 to (2q+1)/(2q)+1/(2qk), q>0, and corresponding polynomial time complexities. The proposed solving method is the first general purpose algorithm for scheduling on hybrid machines with a theoretical performance guarantee that can be used for practical purposes. Some variants of the core problem are studied: a special case where all the tasks are accelerated when assigned to a GPU, with a 3/2-approximation algorithm, a case where preemptions are allowed on CPUs, the same problem with malleable tasks, with an algorithm with a ratio of 3/2. Finally, we studied the problem with dependent tasks, providing a 6-approximation algorithm. Experiments based on realistic benchmarks have been conducted. Some algorithms have been integrated into the scheduler of the xKaapi runtime system for linear algebra kernels, and compared to the state-of-the-art algorithm HEFT.

Cette thèse se focalise sur des algorithmes efficaces en énergie pour des problèmes d'ordonnancement de tâches sur des processeurs pouvant varier la vitesse d'exécution ainsi que sur des processeurs fonctionnant sous un mécanisme de réchauffement-refroidissement, où pour un budget d'énergie donné ou un seuil thermique, l'objectif consiste à optimiser un critère de Qualité de Service. Une partie de notre recherche concerne des problèmes d'ordonnancement de tâches apparaissant dans des environnements de traitement de grandes données. Dans ce contexte, nous nous focalisons sur le paradigme MapReduce en considérant des problèmes d'ordonnancement efficaces en énergie sur un ensemble de processeurs, ainsi que pour la version classique.Premièrement, nous proposons des résultats de complexité, des algorithmes optimaux et approchés pour différentes variantes du problème de la minimisation du retard maximal d'un ensemble de tâches sur un processeur pouvant varier la vitesse d'exécution. Ensuite, nous considérons le problème d'ordonnancement MapReduce dans les versions énergétique et classique sur des processeurs non-reliés où le but est de minimiser le temps d'achèvement pondéré. Nous étudions deux cas spéciaux et les généralisations de ces deux problèmes en proposant des algorithmes d'approximation constante. Enfin, nous étudions le problème d'ordonnancement dans lequel la température du processeur est en-dessous un seuil donné où chaque tâche contribue au réchauffement et le but est de maximiser le nombre de tâches exécutées. Nous considérons le cas où les tâches ont des durées unitaires et ayant la même date d'échéance et nous étudions le rapport d'approximation de ce problème. / This thesis is focused on energy-efficient algorithms for job scheduling problems on speed-scalable processors, as well as on processors operating under a thermal and cooling mechanism, where, for a given budget of energy or a thermal threshold, the goal is to optimize a Quality of Service criterion. A part of our research concerns scheduling problems arising in large-data processing environments. In this context, we focus on the MapReduce paradigm and we consider problems of energy-efficient scheduling on multiple speed-scalable processors as well as classical scheduling on a set of unrelated processors.First, we propose complexity results, optimal and constant competitive algorithms for different energy-aware variants of the problem of minimizing the maximum lateness of a set of jobs on a single speed-scalable processor. Then, we consider energy-aware MapReduce scheduling as well as classical MapReduce scheduling (where energy is not our concern) on unrelated processors, where the goal is to minimize the total weighted completion time of a set of MapReduce jobs. We study special cases and generalizations of both problems and propose constant approximation algorithms. Finally, we study temperature-aware scheduling on a single processor that operates under a strict thermal threshold, where each job has its own heat contribution and the goal is to maximize the schedule's throughput. We consider the case of unit-length jobs with a common deadline and we study the approximability of the problem.

Cette thèse est consacrée au problème d'ordonnancement de tâches qui consiste à minimiser la somme de l'énergie consommée et le temps d'attente pondéré total, et l'aborde de deux différents points de vue : centralisé et décentralisé. Pour l'approche décentralisée, nous avons défini deux types de jeux qui diffèrent dans les actions proposées aux joueurs et avons cherché des moyens de facturer l'énergie consommée aux utilisateurs pour les inciter à adopter un bon comportement. Concrètement nous nous intéressons à l'existence d'équilibres de Nash purs, au temps de convergence vers ces équilibres, et au rapport entre l'énergie consommée et le montant des factures. Pour l'approche centralisée, nous avons réduit le problème de minimisation à un problème d'ordonnancement plus classique avec une fonction de pénalité de retard polynomiale concave, pour lequel peu résultats ont été connus. Après avoir établi un état de l'art sur la famille de problèmes d'ordonnancement pour plusieurs fonctions de pénalité élémentaires et montré qu'une technique de preuve de NP-complétude classique échoue ici, nous nous sommes intéressés à sa résolution exacte. Pour améliorer les performances de l'algorithme A* dans ce contexte, nous avons montré des résultats de règles de dominance. Concrètement, nous avons cherché à déterminer les conditions sous lesquelles une solution optimale devrait ordonnancer une paire de tâches dans un certain ordre. Ces résultats sont appuyés par une étude expérimentale qui évalue l'impact pratique de ces nouvelles règles, par rapport aux règles existantes. / This thesis focuses on a job scheduling problem with the goal of minimizing the sum of energy consumption and the weighted flow time from two different approaches: centralized and decentralized. In the decentralized setting, we defined two games which differ in the strategies players can choose from and designed cost sharing mechanisms, charging the consumed energy to the users in order to incentive a socially desirable behavior. More precisely we were interested in the existence of pure Nash equilibria, in the convergence time, and the ratio between the consumed energy and the total charged amount. On the other side, for the centralized approach, we reduced the minimization problem to a classical scheduling problem with a polynomial concave penalty function, for which little results were known. We established a state of the art for a family of scheduling problems of this form with different penalty functions and showed that a classical NP-completeness proof technique fails here. Finally we addressed the exact resolution of the problem using the algorithm A*. In this context, we showed new order dominance rules. More precisely, we characterized the conditions under which any optimal solution must schedule a job pair in a certain order. In addition we carried out a computational experience to evaluate the practical impact of these new rules compared to the existing ones.

Les récentes avancées dans le domaine du traitement d'antennes et dans la microélectronique ont fait naître la technologie des antennes intelligentes connue sous le nom de "smart antennas". Considérée comme rupture technologique pour les réseaux sans fil, les systèmes d'antennes intelligentes pourraient répondre aux exigences de plus en plus fortes des applications et services en termes de débit, de capacité et de connectivité. Aujourd'hui, les smart antennas sont exploitées pour développer plusieurs technologies incluant les systèmes de commutation de faisceaux, les antennes adaptatives et les systèmes MIMO (Multiple Input Multiple Output). L'utilisation des antennes MIMO a été reconnue comme une technologie-clé, capable d'accroître considérablement la capacité des réseaux sans fil en exploitant différemment et mieux le spectre radio. Elle fait partie des récents et futurs standards tels que le 3GPP-LTE et le IEEE-802.11n. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'exploitation des techniques multi-antennes dans le contexte des réseaux mobiles. Nous nous sommes focalisés principalement sur deux axes de recherche : la formation de faisceaux et le multiplexage spatial. Dans une première étude, nous avons proposé un schéma de formation de faisceaux, basé sur la technique LCMV (Linearly Constrained Minimum Variance) et permettant de former des faisceaux plus adaptés en cas de mobilité. Dans cette solution, l'incertitude sur la localisation des nœuds est compensée par des faisceaux de largeurs adaptées. De plus, dans le cas où les paramètres (vitesse et direction) de mouvement des nœuds sont connus, nous avons proposé d'exploiter des techniques simples d'extrapolation afin de limiter les calculs complexes des méthodes de poursuite continue (tracking), très consommatrices en ressources. Dans une seconde étude, nous avons proposé une solution d'ordonnancement basée sur la technique du multiplexage spatial qui est une caractéristique fondamentale des systèmes MIMO. L'algorithme proposé (SCLS : Stream-Controlled Multiple Access) exploite les informations inter-couches (cross-layer) : environnement radio de la couche PHY et charge de trafic de la couche LIEN. Il permet de choisir l'ensemble des liens à activer simultanément et détermine sur chacun de ces liens, le nombre d'antennes à utiliser pour transmettre des flux parallèles. SCLS permet ainsi de minimiser le temps nécessaire pour satisfaire les demandes de trafic et de maximiser le débit global utilisé à chaque instant. Dans la troisième étude, nous avons considéré la problématique d'estimation des directions d'arrivée et de départ. Nous avons proposé un algorithme (E-Capon) d'estimation conjointe de ces directions ainsi que du retard de propagation des trajets multiples dans un canal MIMO. Nous nous sommes basés sur la méthode de Capon qui permet de réduire la complexité de traitement pour offrir une estimation rapide et robuste des informations relatives à la localisation des nœuds. Notre objectif est de concevoir une technique mieux adaptée aux changements dynamiques de topologie que l'on peut observer dans les réseaux sans fil. / Recent advances in antennas processing and microelectronics have helped for the emergence of smart antennas and their use in public telecommunication systems. This technology allows sophisticated signal processing and provides significant performance benefits such as increased spectral efficiencies, reduced power consumption, interference cancellation, increased communication reliability and better connectivity. Smart antennas represent a broad variety of antenna technologies that significantly differ in terms of performance and transceiver complexity. The different antennas technologies include switched-beam antennas, adaptive array antennas and multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The latter is already being implemented in latest generation equipments and standards like 3GPP-LTE and IEEE 802.11n. The focus of this thesis is to explore the various capabilities of smart antennas and to propose new mechanisms and systems for their use. In particular, we were interested in exploiting two multi-antenna systems' capabilities: spatial multiplexing and beamforming. In the first part of this thesis, we propose a new dynamic beamforming technique for mobile ad hoc networks, based on the LCMV beamformer. Mobiles nodes derive the weight vectors to form dynamic beams more adapted to their mobility parameters. The proposed scheme allows to form dynamic beams with less complexity but more adapted to possible uncertainty on mobile node locations.. Performance evaluations show that the proposed approach enhances system capacity and connectivity while reducing localization overhead and beam forming complexity. In the second part of this thesis, we design and evaluate a joint stream control and link TDMA-based scheduling algorithm (SCLS) for MIMO wireless mesh networks. SCLS is a cross layer resource allocation scheme that selects links to be activated simultaneously and determines the optimal number of streams to be used on each of them. This selection is based on streams' channel gains, traffic demands and interference levels. The proposed algorithm optimizes both the frame length and network capacity and throughput. In the third part, a joint Angle of Arrival (AOA), Angle of Departure (AOD) and Delay of Arrival algorithm, based on the Capon Beamformer, is proposed. These physical parameters of the received signals are needed to develop advanced antenna systems and other applications such as localization in indoor environments.The proposed algorithm reduces both complexity and computation time compared to subspace-based existing methods. The proposed approach works even if the number of multipaths exceeds the number of antenna elements.

Lors de la conception de systèmes cyber-physiques, des modèles issus de différents environnements de modélisation doivent être intégrés afin de simuler l'ensemble du système et estimer ses performances. Si certaines parties du système sont disponibles, il est possible de connecter ces parties à la simulation dans une approche Hardware-in-the-Loop (HiL). La simulation doit alors être effectuée en temps réel où les modèles réagissent périodiquement aux composants réels. En utilisant des modèles complexes, il devient difficile d'assurer une exécution rapide ou en temps réel sans utiliser des architectures multiprocesseurs. FMI (Functional Mocked-up Interface), un standard pour l'échange de modèles et la co-simulation, offre de nouvelles possibilités d'exécution multi-cœurs des modèles. L'un des objectifs de cette thèse est de permettre l'extraction du parallélisme potentiel dans une co-simulation multi-rate. Nous nous appuyons sur l'approche RCOSIM qui permet la parallélisation de modèles FMI. Des améliorations sont proposées dans le but de surmonter les limitations de RCOSIM. Nous proposons de nouveaux algorithmes pour permettre la prise en charge de modèles multi-rate. Les améliorations permettent de gérer des contraintes spécifiques telles que l'exclusion mutuelle et les contraintes temps réel. Nous proposons des algorithmes pour l'ordonnancement des co-simulations, en tenant compte de différentes contraintes. Ces algorithmes visent à accélérer la co-simulation ou assurer son exécution temps réel dans une approche HiL. Les solutions proposées sont testées sur des co-simulations synthétiques et validées sur un cas industriel. / When designing cyber-physical systems, engineers have to integrate models from different modeling environments in order to simulate the whole system and estimate its global performances. If some parts of the system are available, it is possible to connect these parts to the simulation in a Hardware-in-the-Loop (HiL) approach. In this case, the simulation has to be performed in real-time where models periodically react to the real components. The increase of requirements on the simulation accuracy and its validity domain requires more complex models. Using such models, it becomes hard to ensure fast or real-time execution without using multiprocessor architectures. FMI (Functional Mocked-up Interface), a standard for model exchange and co-simulation, offers new opportunities for multi-core execution of models. One goal of this thesis is the extraction of potential parallelism in a set of interconnected multi-rate models. We build on the RCOSIM approach which allows the parallelization of FMI models. In the first part of the thesis, improvements have been proposed to overcome the limitations of RCOSIM. We propose new algorithms in order to allow handling multi-rate models and schedule them on multi-core processors. The improvements allow handling specific constraints such as mutual exclusion and real-time constraints. Second, we propose algorithms for the allocation and scheduling of co-simulations, taking into account different constraints. These algorithms aim at accelerating the execution of the co-simulation or ensuring its real-time execution in a HiL approach. The proposed solutions have been tested on synthetic co-simulations and validated against an industrial use case.

Ce document présente nos contributions aux algorithmes d'ordonnancement à criticité mixte pour multi-processeurs. La correction de l'exécution des applications temps réel critiques est assurée par l'utilisation d'un ordonnancement vérifié à la conception. Dans ce contexte, le dimensionnement des plate-formes d'exécution vise à minimiser le nombre de processeurs nécessaires pour assurer un ordonnancement correct. Ce dimensionnement est affecté par les exigences de sûreté de fonctionnement. Ces exigences poussent à surestimer le temps nécessaire garantissant l'exécution correcte des applications. Il en découle un dimensionnement assez coûteux. Les méthodes d'ordonnancement des systèmes à criticité mixte proposent des compromis sur les garanties d'exécution des applications améliorant le dimensionnement. Différents compromis ont été proposés mais tous reposent sur la notion de mode d'exécution. Les modes sont ordonnés, et les tâches voient leur temps d'exécution requis croître avec les modes. Cependant, afin de diminuer le dimensionnement du système, seul l'ordonnancement des tâches les plus critiques est garanti. Ce modèle est appelé "discarding". La majorité des algorithmes proposés se limitent à deux modes d'exécutions par simplicité. De plus, les algorithmes les plus efficaces pour multi-processeurs exhibent un nombre élevé de préemptions, ce qui constitue un frein à leur adoption. Finalement, ces algorithmes sont rarement généralisables. Pourtant, la prise en compte de plus de deux modes, ou de tâches aux périodes élastiques permettrait une adoption plus large par le milieu industriel. L'approche proposée repose sur la séparation des préoccupations entre la prise en compte des modes de fonctionnement, et l'ordonnancement des tâches sur multi-processeurs. Cette méthode permet de concevoir une politique d'ordonnancement efficace et adaptable à différents modèles de systèmes à criticité mixte. Notre approche consiste à transformer un lot de tâches à criticité mixte en un lot de tâches qui n'est plus à criticité mixte. Ceci nous permet d'utiliser un algorithme d'ordonnancement temps réel optimal engendrant peu de préemptions et de migrations, à savoir RUN. Cette approche, appliquée en premier pour le modèle discarding avec deux modes d'exécution, rempli son objectif d'efficacité. Nous illustrons sa généricité en utilisant le même principe pour ordonnancer des systèmes discarding avec plus de deux modes d'exécution. Enfin, une démarche reposant sur la décomposition de tâche permet de généraliser l'approche au cas des tâches élastiques. / This thesis focuses on the scheduling of mixed-criticality scheduling algorithms for multi-processors. The correctness of the execution of the real-time applications is ensured by a scheduler and is checked during the design phase. The execution platform sizing aims at minimising the number of processors required to ensure this correct scheduling. This sizing is impacted by the safety requirements. Indeed, these requirements tend to overestimate the execution times of the applications to ensure their correct executions. Consequently, the resulting sizing is costly. The mixed-criticality scheduling theory aims at proposing compromises on the guarantees of the execution of the applications to reduce this over-sizing. Several models of mixed-criticality systems offering different compromises have been proposed but all are based on the use of execution modes. Modes are ordered and tasks have non decreasing execution times in each mode. Yet, to reduce the sizing of the execution platform, only the execution of the most critical tasks is ensured. This model is called the discarding model. For simplicity reasons, most of the mixed-criticality scheduling algorithms are limited to this model. Besides, the most efficient scheduling policies for multi-processors entail too many preemptions and migrations to be actually used. Finally, they are rarely generalised to handle different models of mixed-criticality systems. However, the handling of more than two execution modes or of tasks with elastic periods would make such solutions more attractive for the industry. The approach proposed in this thesis is based on the separation of concerns between handling the execution modes and the scheduling of the tasks on the multi-processors. With this approach, we achieve to design an efficient scheduling policy that schedules different models of mixed-criticality systems. It consists in performing the transformation of a mixed-criticality task set into a non mixed-criticality one. We then schedule this task set by using an optimal hard real-time scheduling algorithm that entails few preemptions and migrations: RUN. We first apply our approach on the discarding model with two execution modes. The results show the efficiency of our approach for such model. Then, we demonstrate the versatility of our approach by scheduling systems of the discarding model with more than two execution modes. Finally, by using a method based on the decomposition of task execution, our approach can schedule systems based on elastic tasks.

La puissance de calcul des plus grands calculateurs ne fait qu'augmenter: de quelques centaines de cœurs de calculs dans les années 1990, on en est maintenant à plusieurs millions! Leur infrastructure évolue aussi: elle n'est plus linéaire, mais complètement hiérarchique. Les applications de calcul intensif, largement utilisées par la communauté scientifique, doivent donc se munir d'outils permettant d'utiliser pleinement l'ensemble de ces ressources de manière efficace. La simulation numérique repose bien souvent sur d'importants calculs dont le coût, en termes de temps et d'accès mémoire, peut fortement varier au cours du temps: on parle de charge de calcul variable. Dans cette Thèse, on se propose d'étudier les outils actuels de répartition des données et des calculs, afin de voir les raisons qui font que de tels outils ne sont pas pleinement adaptés aux fortes variations de charge ainsi qu'à la hiérarchie toujours plus importante des nouveaux calculateurs. Nous proposerons alors un nouveau modèle d'ordonnancement et de partitionnement, basé sur des interactions physiques, particulièrement adapté aux applications basées sur des maillages réguliers et présentant de fortes variations de charge au cours du temps. Nous validerons alors ce modèle en le comparant à des outils de partitionnement de graphes reconnus et largement utilisés, et verrons les raisons qui le rendent plus performant pour des applications aussi bien parallèles que distribuées. Enfin, nous proposerons une interface nous permettant d'utiliser cette méthode d'ordonnancement dans des calculateurs toujours plus hiérarchiques. / Computing capability of largest computing centers is still increasing: from a few hundred of cores in the90's, they can now exceed several million of cores! Their infrastructure also evolves: it is no longerlinear, but fully hierarchical.High Performance applications, well used by the scientific community, require on tools that allow themto efficiently and fully use computing resources.Numerical simulations mostly rely on large computations chains for which the cost (computing load), either acomputing time or a memory access time, can strongly vary over time: it is referred to as dynamic computing loadevolution.In this thesis, we propose to study actual data partitioning and computing scheduling tools, and to explore theirlimitations with regards to strong and repetitive load variation as well as the still increasing cluster hierarchy.We will then propose a new scheduling and partitioning model, based on physical interactions, particularlysuitable to regular mesh based applications that produce strong computing load variations over time.We will then compare our model against well-known and widely used graph partitioning tools and we will see thereasons that make this model more reliable for such parallel and distributed applications.Lastly, we will propose a multi-level scheduling interface that is specially designed to allow to use ourmodel in even more hierarchical clusters.

De multiples algorithmes ont été proposés pour traiter de l’ordonnancement de tâchestemps réel dans un contexte multiprocesseur. Encore très récemment de nouvelles politiquesont été définies. Ainsi, sans garantie d’exhaustivité, nous en avons recensé plusd’une cinquantaine. Cette grande diversité rend difficile une analyse comparée de leurscomportements et performances. L’objectif de ce travail de thèse est de permettre l’étudeet l’évaluation des principales politiques d’ordonnancement existantes. La première contributionest SimSo, un nouvel outil de simulation dédié à l’évaluation des politiques. Grâceà cet outil, nous avons pu comparer les performances d’une vingtaine d’algorithmes. Laseconde contribution est la prise en compte, dans la simulation, des surcoûts temporelsliés à l’exécution du code de l’ordonnanceur et à l’influence des mémoires caches sur la duréed’exécution des travaux par l’introduction de modèles statistiques évaluant les échecsd’accès à ces mémoires / Numerous algorithms have been proposed to address the scheduling of real-time tasksfor multiprocessor architectures. Yet, new scheduling algorithms have been defined veryrecently. Therefore, and without any guarantee of completeness, we have identified morethan fifty of them. This large diversity makes the comparison of their behavior and performancedifficult. This research aims at allowing the study and the evaluation of keyscheduling algorithms. The first contribution is SimSo, a new simulation tool dedicatedto the evaluation of scheduling algorithms. Using this tool, we were able to compare theperformance of twenty algorithms. The second contribution is the consideration, in the simulation,of temporal overheads related to the execution of the scheduler and the impactof memory caches on the computation time of the jobs. This is done by the introductionof statistical models evaluating the cache miss ratios

Les travaux de cette thèse portent sur l'optimisation des flux énergétiques et informatiques dans un réseau intelligent ayant pour but d'alimenter un centre de calcul via des énergies renouvelables. Dans cette thèse sont traités les problèmes liés à la mise en commun des informations de types énergétique et informatique dans une contrainte de réactivité forte à travers la création d'une architecture pour un réseau intelligent. La modélisation d'un tel réseau doit permettre la prise de décision de manière dynamique et autonome. L'objectif de cette modélisation, via un réseau intelligent, est l'optimisation des ressources renouvelables afin de diminuer l'empreinte écologique. / The work of this thesis deals with the optimization of energy and computer flows in an intelligent network aiming to supply a data center via renewable energies. In this thesis are treated the problems related to the pooling of energy and computer information in a strong reactivity constraint through the creation of an architecture for an intelligent network. The modeling of such a network must allow the decision making in a dynamic and autonomous way. The objective of this modeling, via an intelligent network, is the optimization of renewable resources in order to reduce the ecological footprint.