L'évolution des architectures des systèmes embarqués temps réel vers des architectures modulaires a permis d'introduire plus de fonctionnalités grâce à l'utilisation de calculateurs répartis et d'interfaces de communication et de service standardisés. Nous nous intéressons dans cette thèse à l'architecture avionique modulaire (IMA) des standards ARINC 653 et ARINC 664 partie 7. Cette évolution a introduit de nouveaux défis de conception relatifs, entre autres, au respect des contraintes temporelles applicatives nécessaires au bon fonctionnement du système. La conception d'un système modulaire est un problème d'intégration sous contraintes, qui regroupe plusieurs problèmes difficiles (dimensionnement, allocation de ressource spatiales et temporelles). Ces difficultés requièrent la mise en place d'outils d'aide à l'intégration qui passent à l'échelle. C'est dans ce cadre-là que ces travaux de thèse ont été menés. Nous nous intéressons principalement à l'allocation des ressources temporelles du système. Plus particulièrement, nous déterminons les périodes d'exécution des fonctions embarquées distribuées qui garantissent les contraintes temporelles applicatives et qui offrent un degré d'évolutivité du système élevé, étant donné une répartition des fonctions sur les calculateurs. Notre démarche prend en compte la variabilité temporelle (bornée) du réseau de communication La première contribution de cette thèse est la formulation du problème d'intégration d'un système modulaire IMA en un problème d'optimisation multi-critère à contraintes temporelles. Pour une distribution des fonctions avioniques aux calculateurs, la périodicité des partitions IMA est recherchée de façon à garantir la fraîcheur et la non-perte des données transmises. Parmi toutes les allocations temporelles vérifiant les contraintes temporelles, nous réalisons une recherche multi-critères qui optimise à la fois un critère de charge des calculateurs et de marge temporelle dans le réseau. Ces deux critères facilitent les évolutions futures de l’architecture. La seconde contribution de cette thèse est la proposition de deux heuristiques de recherche multi-critère adaptées à notre problème. Il faut noter que le nombre d'allocations temporelles valides grandit exponentiellement avec le nombre de modules et de partitions hébergées par module. Nous proposons deux algorithmes d'optimisation multi-critères : (i) EXHAUST, un algorithme optimal de recherche exhaustive, (ii) TABOU un algorithme semi-optimal basé sur une métaheuristique Tabou. Pour les deux algorithmes, la cardinalité du problème est réduite par une phase d'optimisation locale à chaque module, rendue possible par la linéarité des deux métriques choisies. Cette première étape d'optimisation locale permet de résoudre à l'optimal le problème d'allocation avec EXHAUST pour un système IMA de taille moyenne. Nous montrons que pour des systèmes de grande taille, l'algorithme TABOU est un très bon candidat car il extrait des solutions satisfaisantes en un temps raisonnable, tout en testant un nombre limité d'allocations valides. Ces deux heuristiques sont appliquées à un système IMA. L'analyse des solutions obtenues nous permet de mettre en exergue la qualité des solutions Pareto-optimales obtenues par les deux algorithmes. Elles présentent les caractéristiques recherchées d'évolutivité de la charge des calculateurs et de la marge réseau. Notre dernière contribution réside dans une analyse fine de ces solutions. L'analyse met en avant différentes classes de solutions Pareto-optimales avec différent compromis entre la charge et la marge réseau. La connaissance de ces classes de solutions permet à l'intégrateur de choisir une solution lui fournissant le compromis qu'il recherche entre les critères de charge et de marge réseau. / The evolution of real-time embedded systems architectures to modular architectures has introduced more functionality through the use of distributed computers and communication interfaces and standardized service. We focus in this thesis on Integrated modular avionics architectures (IMA) standardized in ARINC 653 and ARINC 664 standard Part 7. This development has introduced new design challenges, among others, as respect for application timing constraints mandatory for the proper functioning of systems. The design of a modular system is an integration problem under constraints which features some difficult issues (design, spatial and temporal resource allocation). These difficulties require implementation of tools for integration that go to scale. It is, in this context, that the thesis work was conducted. We are interested primarily to the allocation of time resources of the system. In particular, we determine the execution time of distributed embedded functions that guarantee the application time constraints and offer a high degree of scalability of the system, given a distribution of functions on computers. Our approach takes into account the temporal variability (bounded variability) of the communication network. The first contribution of this thesis is the formulation of the problem of integration of an IMA system in a multi-criteria optimization problem with time constraints. For a distribution of avionics functions on computers, execution periods of IMA partitions are sought in order to ensure freshness and non-loss of transmitted data. Among all temporary allocations satisfying the time constraints, we perform a multi-criteria search that optimizes both load test calculators and time buffer in the network. These two criteria facilitate the future development of architecture. The second contribution of this thesis is the proposal of two multi-criteria search heuristics adapted to our problem. Note that the number of valid temporary allocations grows exponentially with the number of modules and partitions hosted on them. We offer two multi-criteria optimization algorithms: (i) EXHAUST, optimal exhaustive search algorithm, (ii) TABOO a semi-optimal algorithm based on a metaheuristic Tabu. For both algorithms, the cardinality of the problem is reduced by a local optimization phase for each module, made possible by the linearity of the two selected metric. This first local optimization step solves the problem of optimal allocation with EXHAUST for IMA system of medium size. We show that for large systems, the TABOO algorithm is a very good candidate because it extracts satisfactory solutions in a reasonable time while testing a limited number of valid allocations. These two heuristics are applied to an IMA system example. The analysis of the solutions obtained allows us to highlight the quality of Pareto-optimal solutions obtained by both algorithms. They have the characteristics sought scalability of the load of the computers and network margin. Our latest contribution lies in a detailed analysis of these solutions. The analysis highlights different classes of Pareto Optimal solutions with different compromise between the load of the system and the network margin. The knowledge of these solutions allows the system Integrator to choose a solution among solution classes that offer the compromise between the search criteria and network load margin.