Les travaux présentés dans cette thèse portent sur diverses techniques d'ordonnance- ment de tâches indépendantes pour des plates-formes de type maître-esclaves dis- tribuées à grande échelle, lorsque les temps de communications des tâches sont pris en compte par des modèles réalistes. Les contributions de cette thèse se situent à trois niveaux : 1) Algorithmique Parallèle : nous avons montré la complexité d'ordonnancer des tâches indépendantes sur une plate-forme hétérogène en modélisant les communications avec un modèle un-port, en regardant plusieurs sources d'hétérogénéité et plusieurs fonctions objectives; 2) Produit de matrices : nous avons calculé la borne théorique du volume de communication minimal nécessaire pour effectuer un produit de matrices dont les données sont centralisées, et où la mémoire des esclaves est limitée, et nous avons défini un algorithme efficace de partage de la mémoire, impliquant un volume de communication proche de la borne théorique. Nous avons ensuite étendu cet algorithme à des plate-formes hétérogènes ; 3) Ordonnancement : dans le cadre d'ordonnancement d'applications constituées d'un très grand nombre de tâches indépendantes et de caractéristiques identiques, nous avons étudié en régime permanent comment minimiser le retard de chaque application lorsqu'elles sont plusieurs à entrer en compétition pour les ressources de calcul, et comment minimiser la consommation de la plate-forme lorsqu'une seule application est déployée.

Nous étudions des stratégies d'ordonnancement et d'équilibrage de charge pour des plates-formes hétérogènes distribuées. Notre problème est d'ordonnancer un ensemble de tâches indépendantes afin d'en réduire le temps total d'exécution. Ces tâches utilisent des données d'entrée qui peuvent être partagées : chaque tâche peut utiliser plusieurs données, et chaque donnée peut être utilisée par plusieurs tâches. Les tâches ont des durées d'exécution différentes, et les données ont des tailles différentes. Toute la difficulté est de réussir à placer sur un même processeur des tâches partageant des données, tout en conservant un bon équilibrage de la charge des différents processeurs. Notre étude comporte trois parties généralisant progressivement le problème. Nous nous limitons dans un premier temps au cas simple où il n'y a pas de partage de données, où les tailles des tâches et des données sont homogènes, et où la plate-forme est de type maître-esclave. Le partage des données est introduit dans la deuxième partie, ainsi que l'hétérogénéité pour les tailles des tâches et des données. Dans la dernière partie nous généralisons le modèle de plate-forme à un ensemble décentralisé de serveurs reliés entre eux par un réseau d'interconnexion quelconque. La complexité théorique du problème est étudiée. Pour les cas simples, des algorithmes calculant une solution optimale sont proposés, puis validés par des résultats expérimentaux avec une application scientifique réelle. Pour les cas plus complexes, nous proposons de nouvelles heuristiques pour résoudre le problème d'ordonnancement. Ces nouvelles heuristiques, ainsi que des heuristiques classiques comme min-min et sufferage, sont comparées entre elles à l'aide de nombreuses simulations. Nous montrons ainsi que nos nouvelles heuristiques réussissent à obtenir des performances aussi bonnes que les heuristiques classiques, tout en ayant une complexité algorithmique d'un ordre de grandeur plus faible.

Les travaux menés dans cette thèse concernent les problèmes d'ordonnancement sur des plates-formes de calcul dynamiques et hétérogènes et s'appuient sur le modèle de communication "multi-port" pour les communications. Nous avons considéré le problème de l'ordonnancement des tâches indépendantes sur des plates-formes maîtres-esclaves, dans les contextes statique et dynamique. Nous nous sommes également intéressé au problème de la redistribution de fichiers répliqués dans le cadre de l'équilibrage de charge. Enfin, nous avons étudié l'importance des mécanismes de partage de bande passante pour obtenir une meilleure efficacité du système. / The results presented in this document deal with scheduling problems on dynamic and heterogeneous computing platforms under the "multiport" model for the communications. We have considered the problem of scheduling independent tasks on master-slave platforms, in both offline and online contexts. We have also proposed algorithms for replicated files redistribution to achieve load balancing. Finally, we have studied the importance of bandwidth sharing mechanisms to achieve better efficiency.