Les phénomènes physiques complexes peuvent être simulés numériquement par des techniques mathématiques basées souvent sur la discrétisation des équations aux dérivées partielles régissant ces phénomènes. Ces simulations peuvent mener ainsi à la résolution de très grands systèmes. La parallélisation des codes de simulation numérique, c'est-à-dire leur adaptation aux architectures des calculateurs parallèles, est alors une nécessité pour parvenir à faire ces simulations en des temps non-exorbitants. Le parallélisme s'est imposé au niveau des architectures de processeurs et les cartes graphiques sont maintenant utilisées pour des fins de calcul généraliste, aussi appelé "General-Purpose computation on Graphics Processing Unit (GPGPU)", avec comme avantage évident l'excellent rapport performance/prix. Cette thèse se place dans le domaine de la conception de ces applications hautes-performances pour la simulation des machines électriques. Nous fournissons une méthodologie basée sur l'Ingénierie Dirigées par les Modèles (IDM) qui permet de modéliser une application et l'architecture sur laquelle l'exécuter afin de générer un code OpenCL. Notre objectif est d'aider les spécialistes en algorithmes de simulations numériques à créer un code efficace qui tourne sur les architectures GPGPU. Pour cela, une chaine de compilation de modèles qui prend en compte les plusieurs aspects du modèle de programmation OpenCL est fournie. De plus, pour rendre le code raisonnablement efficace par rapport à un code développé à la main, nous fournissons des transformations de modèles qui regardent des niveaux d'optimisations basées sur les caractéristiques de l'architecture (niveau de mémoire par exemple). Comme validation expérimentale, la méthodologie est appliquée à la création d'une application qui résout un système linéaire issu de la Méthode des Éléments Finis pour la simulation de machines électriques. Dans ce cas nous montrons, entre autres, la capacité de la méthodologie de passer à l'échelle par une simple modification de la multiplicité des unités GPU disponibles.