Au cours de la dernière décennie, l'industrie du service informatique s'est métamorphosée afin de répondre à des besoins client croissants en termes de disponibilité, de performance ou de capacité de stockage des systèmes informatisés. Afin de faire face à ces demandes, les hébergeurs d'infrastructures ont naturellement adopté le partage de systèmes où les charges de travail de différents clients sont exécutées simultanément. Cette technique, mutualisant les ressources à disposition d'un système entre les utilisateurs, permet aux hébergeurs de réduire le coût de maintenance de leurs infrastructures, mais pose des problèmes d'interférence de performance et d'équité d'accès aux ressources. Nous désignons par le terme systèmes partagés best-effort les systèmes dont la gestion de ressources est centrée autour d'une maximisation de l'usage des ressources à disposition, tout en garantissant une répartition équitable entre les différents utilisateurs. Dans ce travail, nous soulignons la possibilité pour un utilisateur abusif d'attaquer les ressources d'une plateforme partagée afin de réduire de manière significative la qualité de service fournie aux autres utilisateurs concurrents. Le manque de métriques génériques aux différentes ressources, ainsi que le compromis naturel entre équité et optimisation des performances forment les causes principales des problèmes rencontrés dans ces systèmes. Nous introduisons le temps d'utilisation comme métrique générique de consommation des ressources, métrique s'adaptant aux différentes ressources gérées par les systèmes partagés best-effort. Ceci nous amène à la spécification de couches de contrôles génériques, transparentes et automatisées d'application de politiques d'équité garantissant une utilisation maximisée des ressources régulées. Notre prototype, implémenté au sein du noyau Linux, nous permet d'évaluer l'apport de notre approche pour la régulation des surcharges d'utilisation mémoire. Nous observons une amélioration significative de la performance d'applications typiques des systèmes partagés best-effort en temps de contention mémoire. De plus, notre technique borne l'impact d'applications abusives sur d'autres applications légitimes concurrentes, puisque l'incertitude sur les durées d'exécution est naturellement amoindrie. / Over the last ten years, the IT services industry has gone through major transformations, to comply with customers ever-growing needs in terms of availability, performance or storage capabilities of IT infrastructures. In order to cope with this demand, IT service providers tend to use shared systems, executing mutiple workloads from distinct customers simultaneously on the same system. This technique allows service providers to reduce the maintenance cost of their infrastructure, by sharing the resources at their disposal and therefore maximizing their utilization. However, this assumes that the system is able to prevent arbitrary workloads from having significant impact on other workloads' performance. In this scenario, the operating system's resource multiplexing layer tries to maximize resource consumption, as well as enforcing a fair distribution among users. We refer to those systems as best-effort shared systems. In this work, we show that malicious users may attack a shared system's resources, to significantly reduce the quality of service provided to other concurrent users. This issue of resource control layers in shared systems can be linked to the lack of generic accounting metrics, as well as the natural trade-off that such systems have to make between fairness and performance optimization. We introduce the utilization time as a generic accounting metric, which can be applied to the different resources typically managed by best-effort shared systems. This metric allows us to design a generic, transparent and automated resource control layer, which enables the specification of simple resource management policies centered around fairness and resource consumption maximization. We applied this approach to the swap subsystem, a traditional operating system bottleneck, and implemented a prototype within the Linux kernel. Our results show significative performance enhancements under high memory pressure, for typical workloads of best-effort shared systems. Moreover, our technique bounds the impact of abusive applications on other legit applications, as it naturally reduces uncertainties over execution duration.