Cette thèse vise à démontrer que l'algorithmique et la programmation, dans un contexte de calcul haute performance (HPC), ne peuvent être envisagées sans tenir compte de l'architecture matérielle des supercalculateurs car cette dernière est régulièrement remise en cause.Après avoir rappelé quelques définitions relatives aux codes et au parallélisme, nous montrons que l'analyse des différentes générations de supercalculateurs, présents au CEA lors de ces 30 dernières années, permet de dégager des points de vigilances et des recommandations de bonnes pratiques en direction des développeurs de code.En se reposant sur plusieurs expériences, nous montrons comment viser une performance adaptée aux supercalculateurs et comment essayer d'atteindre la performance portable voire la performance extrême dans le monde du massivement parallèle, incluant ou non l'usage de GPU.Nous expliquons que les logiciels et matériels dédiés au dépouillement graphique des résultats de calcul suivent les mêmes principes de parallélisme que pour les grands codes scientifiques, impliquant de devoir maîtriser une vue globale de la chaîne de simulation. Enfin, nous montrons quelles sont les tendances et contraintes qui vont s'imposer à la conception des futurs supercalculateurs de classe exaflopique, impactant de fait le développement des prochaines générations de codes de calcul. / This thesis aims to demonstrate that algorithms and coding, in a high performance computing (HPC) context, cannot be envisioned without taking into account the hardware at the core of supercomputers since those machines evolve dramatically over time. After setting a few definitions relating to scientific codes and parallelism, we show that the analysis of the different generations of supercomputer used at CEA over the past 30 years allows to exhibit a number of attention points and best practices toward code developers.Based on some experiments, we show how to aim at code performance suited to the usage of supercomputers, how to try to get portable performance and possibly extreme performance in the world of massive parallelism, potentially using GPUs.We explain that graphical post-processing software and hardware follow the same parallelism principles as large scientific codes, requiring to master a global view of the simulation chain.Last, we describe tendencies and constraints that will be forced on the new generations of exaflopic class supercomputers. These evolutions will, yet again, impact the development of the next generations of scientific codes.