Certaines applications industrielles nécessitent des délais de collecte déterministes et bornés, nous nous concentrons sur l'allocation conjointe de slots temporels et de canaux sans conflit qui minimisent la durée de collecte. Cette allocation permet aux noeuds de dormir dans n'importe quel slot où ils ne sont pas impliqués dans des transmissions. Nous calculons le nombre minimal de slots temporels nécessaire pour compléter la collecte de données brute pour un puits équipé de plusieurs interfaces radio et des demandes de trafic hétérogènes. Nous donnons également des ordonnancements optimaux qui permettent d'atteindre ces bornes optimales. Nous proposons ensuite MODESA, un algorithme centralisé d'allocation conjointe de slots et de canaux. Nous montrons l'optimalité de MODESA dans des topologies particulières. Par les simulations, nous montrons que MODESA surpasse TMCP , un ordonnancement centralisé à base de sous-arbre. Nous améliorons MODESA avec différentes stratégies d'allocation de canaux. En outre , nous montrons que le recours à un routage multi-chemins réduit le délai de collecte.Néanmoins, l'allocation conjointe de slot et de canaux doit être capable de s'adapter aux changements des demandes des noeuds (des alarmes, des demandes de trafic supplémentaires temporaires). Nous proposons AMSA , une solution d'assignation conjointe de slots et de canaux basée sur une technique incrémentale. Pour aborder la question du passage à l'échelle, nous proposons, WAVE , une solution d'allocation conjointe de slots et de canaux qui fonctionne en mode centralisé ou distribué. Nous montrons l'équivalence des ordonnancements fournis par les deux modes. / Some industrial applications require deterministic and bounded gathering delays. We focus on the joint time slots and channel assignment that minimizes the time of data collection and provides conflict-free schedules. This assignment allows nodes to sleep in any slot where they are not involved in transmissions. Hence, these schedules save the energy budjet of sensors. We calculate the minimum number of time slots needed to complete raw data convergecast for a sink equipped with multiple radio interfaces and heterogeneous nodes traffic. We also give optimal schedules that achieve the optimal bounds. We then propose MODESA, a centralized joint slots and channels assignment algorithm. We prove the optimality of MODESA in specific topologies. Through simulations, we show that MODESA is better than TMCP, a centralized subtree based scheduling algorithm. We improve MODESA with different strategies for channels allocation. In addition, we show that the use of a multi-path routing reduces the time of data collection .Nevertheless, the joint time slot and channels assignment must be able to adapt to changing traffic demands of the nodes ( alarms, additional requests for temporary traffic ) . We propose AMSA , an adaptive joint time slots and channel assignment based on incremental technical solution. To address the issue of scalability, we propose, WAVE, a distributed scheduling algorithm for convergecat that operates in centralized or distributed mode. We show the equivalence of schedules provided by the two modes.