La nouvelle génération d'expériences de physique produira une quantité de données sans précédent. Cette augmentation du flux de données cause des bouleversements techniques à tous les niveaux, comme le stockage des données, leur analyse, leur dissémination et leur préservation.Le projet CTA sera le plus grand observatoire d'astronomie gamma au sol à partir de 2021. Il produira plusieurs centaines de Péta-octets de données jusqu'en 2030 qui devront être analysées, stockée, compressées, et réanalysées tous les ans.Ce travail montre comment optimiser de telles analyses de physique avec les techniques de l'informatique hautes performances par le biais d'un générateur de format de données efficace, d'optimisation bas niveau de l'utilisation du pipeline CPU et de la vectorisation des algorithmes existants, un algorithme de compression rapide d'entiers et finalement une nouvelle analyse de données basée sur une méthode de comparaison d'image optimisée. / The new generation research experiments will introduce huge data surge to a continuously increasing data production by current experiments. This increasing data rate causes upheavals at many levels, such as data storage, analysis, diffusion and conservation.The CTA project will become the utmost observatory of gamma astronomy on the ground from 2021. It will generate hundreds Peta-Bytes of data by 2030 and will have to be stored, compressed and analyzed each year.This work address the problems of data analysis optimization using high performance computing techniques via an efficient data format generator, very low level programming to optimize the CPU pipeline and vectorization of existing algorithms, introduces a fast compression algorithm for integers and finally exposes a new analysis algorithm based on efficient pictures comparison.