Dans les communautés virtuelles pair-à-pair (P2P) de partage de données, les requêtes top-k présentent deux avantages principaux. Premièrement, elles permettent aux participants de qualifier les résultats de leurs requêtes par rapport aux données partagées dans le système et ceci en fonction de leurs préférences individuelles. Deuxièmement, elles évitent de submerger les participants avec un grand nombre de réponses. Cependant, les techniques existantes pour le traitement des requêtes top-k dans un environnement complètement distribué présentent l'inconvénient d'un temps d'attente important pour l'utilisateur. Ce temps d'attente est encore très long plus le système est surchargé. Dans un premier temps, nous revisitons le problème du temps d'attente de l'utilisateur dans le traitement des requêtes top-k en introduisant deux nouvelles mesures : le temps de stabilisation et la qualité restante cumulée. En complément des mesures existantes, elles permettent de qualifier plus précisément le comportement d'un algorithme top-k. Dans un deuxième temps, nous proposons une famille d'algorithmes (ASAP), permettant de retourner à l'utilisateur les résultats de bonne qualité le plus tôt possible. Enfin, nous nous intéressons au problème du traitement des requêtes top-k dans le cadre des systèmes P2P surchargés, particulièrement critique pour les solutions classiques, en proposant une nouvelle approche (QUAT). Cette solution fait usage de descriptions synthétiques des données des pairs pour permettre aux pairs de traiter en priorité les requêtes pour les quelles ils peuvent fournir des résultats de bonne qualité.