Le passage de l'échelle des nouvelles plates-formes de calcul parallèle et distribué soulève de nombreux défis scientifiques. À terme, il est envisageable de voir apparaître des applications composées d'un milliard de processus exécutés sur des systèmes à un million de coeurs. Cette augmentation fulgurante du nombre de processeurs pose un défi de résilience incontournable, puisque ces applications devraient faire face à plusieurs pannes par jours. Pour assurer une bonne exécution dans ce contexte hautement perturbé par des interruptions, de nombreuses techniques de tolérance aux pannes telle que l'approche de sauvegarde et reprise (checkpoint) ont été imaginées et étudiées. Cependant, l'intégration de ces approches de tolérance aux pannes dans le couple formé par l'application et la plate-forme d'exécution soulève des problématiques d'optimisation pour déterminer le compromis entre le surcoût induit par le mécanisme de tolérance aux pannes d'un coté et l'impact des pannes sur l'exécution d'un autre coté. Dans la première partie de cette thèse nous concevons deux modèles de performance stochastique (minimisation de l'impact des pannes et du surcoût des points de sauvegarde sur l'espérance du temps de complétion de l'exécution en fonction de la distribution d'inter-arrivées des pannes). Dans la première variante l'objectif est la minimisation de l'espérance du temps de complétion en considérant que l'application est de nature préemptive. Nous exhibons dans ce cas de figure tout d'abord une expression analytique de la période de sauvegarde optimale quand le taux de panne et le surcoût des points de sauvegarde sont constants. Par contre dans le cas où le taux de panne ou les surcoûts des points de sauvegarde sont arbitraires nous présentons une approche numérique pour calculer l'ordonnancement optimal des points de sauvegarde. Dans la deuxième variante, l'objectif est la minimisation de l'espérance de la quantité totale de temps perdu avant la première panne en considérant les applications de nature non-préemptive. Dans ce cas de figure, nous démontrons tout d'abord que si les surcoûts des points sauvegarde sont arbitraires alors le problème du meilleur ordonnancement des points de sauvegarde est NP-complet. Ensuite, nous exhibons un schéma de programmation dynamique pour calculer un ordonnancement optimal. Dans la deuxième partie de cette thèse nous nous focalisons sur la conception des stratégies d'ordonnancement tolérant aux pannes qui optimisent à la fois le temps de complétion de la dernière tâche et la probabilité de succès de l'application. Nous mettons en évidence dans ce cas de figure qu'en fonction de la nature de la distribution de pannes, les deux objectifs à optimiser sont tantôt antagonistes, tantôt congruents. Ensuite en fonction de la nature de distribution de pannes nous donnons des approches d'ordonnancement avec des ratios de performance garantis par rapport aux deux objectifs.

Le passage de l'échelle des nouvelles plates-formes de calcul parallèle et distribué soulève de nombreux défis scientifiques. À terme, il est envisageable de voir apparaître des applications composées d'un milliard de processus exécutés sur des systèmes à un million de coeurs. Cette augmentation fulgurante du nombre de processeurs pose un défi de résilience incontournable, puisque ces applications devraient faire face à plusieurs pannes par jours. Pour assurer une bonne exécution dans ce contexte hautement perturbé par des interruptions, de nombreuses techniques de tolérance aux pannes telle que l'approche de sauvegarde et reprise (checkpoint) ont été imaginées et étudiées. Cependant, l'intégration de ces approches de tolérance aux pannes dans le couple formé par l'application et la plate-forme d'exécution soulève des problématiques d'optimisation pour déterminer le compromis entre le surcoût induit par le mécanisme de tolérance aux pannes d'un coté et l'impact des pannes sur l'exécution d'un autre coté. Dans la première partie de cette thèse nous concevons deux modèles de performance stochastique (minimisation de l'impact des pannes et du surcoût des points de sauvegarde sur l'espérance du temps de complétion de l'exécution en fonction de la distribution d'inter-arrivées des pannes). Dans la première variante l'objectif est la minimisation de l'espérance du temps de complétion en considérant que l'application est de nature préemptive. Nous exhibons dans ce cas de figure tout d'abord une expression analytique de la période de sauvegarde optimale quand le taux de panne et le surcoût des points de sauvegarde sont constants. Par contre dans le cas où le taux de panne ou les surcoûts des points de sauvegarde sont arbitraires nous présentons une approche numérique pour calculer l'ordonnancement optimal des points de sauvegarde. Dans la deuxième variante, l'objectif est la minimisation de l'espérance de la quantité totale de temps perdu avant la première panne en considérant les applications de nature non-préemptive. Dans ce cas de figure, nous démontrons tout d'abord que si les surcoûts des points sauvegarde sont arbitraires alors le problème du meilleur ordonnancement des points de sauvegarde est NP-complet. Ensuite, nous exhibons un schéma de programmation dynamique pour calculer un ordonnancement optimal. Dans la deuxième partie de cette thèse nous nous focalisons sur la conception des stratégies d'ordonnancement tolérant aux pannes qui optimisent à la fois le temps de complétion de la dernière tâche et la probabilité de succès de l'application. Nous mettons en évidence dans ce cas de figure qu'en fonction de la nature de la distribution de pannes, les deux objectifs à optimiser sont tantôt antagonistes, tantôt congruents. Ensuite en fonction de la nature de distribution de pannes nous donnons des approches d'ordonnancement avec des ratios de performance garantis par rapport aux deux objectifs. / The parallel computing platforms available today are increasingly larger. Typically the emerging parallel platforms will be composed of several millions of CPU cores running up to a billion of threads. This intensive growth of the number of parallel threads will make the application subject to more and more failures. Consequently it is necessary to develop efficient strategies providing safe and reliable completion for HPC parallel applications. Checkpointing is one of the most popular and efficient technique for developing fault-tolerant applications on such a context. However, checkpoint operations are costly in terms of time, computation and network communications. This will certainly affect the global performance of the application. In the first part of this thesis, we propose a performance model that expresses formally the checkpoint scheduling problem. Two variants of the problem have been considered. In the first variant, the objective is the minimization of the expected completion time. Under this model we prove that when the failure rate and the checkpoint cost are constant the optimal checkpoint strategy is necessarily periodic. For the general problem when the failure rate and the checkpoint cost are arbitrary we provide a numerical solution for the problem. In the second variant if the problem, we exhibit the tradeoff between the impact of the checkpoints operations and the lost computation due to failures. In particular, we prove that the checkpoint scheduling problem is NP-hard even in the simple case of uniform failure distribution. We also present a dynamic programming scheme for determining the optimal checkpointing times in all the variants of the problem. In the second part of this thesis, we design several fault tolerant scheduling algorithms that minimize the application makespan and in the same time maximize the application reliability. Mainly, in this part we point out that the growth rate of the failure distribution determines the relationship between both objectives. More precisely we show that when the failure rate is decreasing the two objectives are antagonist. In the second hand when the failure rate is increasing both objective are congruent. Finally, we provide approximation algorithms for both failure rate cases.