L'évaluation des systèmes répartis est habituellement fondée sur des critères numériques relatifs à la quantité d'information échangée au cours des calculs. Nous montrons que ces critères ne sont pas suffisants pour évaluer le degré de répartition des algorithmes répartis usuels. Des critères qualitatifs, spécifiques de la répartition, sont nécessaires.<br /><br />La modularité exprime que les processeurs du système n'ont initialement aucune connaissance concernant globalement le réseau dans lequel ils sont plongés. La symétrie exprime que les processeurs avec des positions topologiquement équivalentes dans le réseau ont aussi des rôles équivalents dans les calculs.<br /><br />Nous définissons ces propriétés dans le cadre du langage CSP des processus séquentiels communicants de Hoare. Nous proposons une définition syntaxique pour la modularité. Nous montrons qu'une définition syntaxique de la symétrie n'est pas suffisante. Nous en proposons une définition sémantique. Cette définition se réfère implicitement à une sémantique partiellement ordonnée de CSP. <br /><br />Nous étudions l'existence d'algorithmes de diffusion et d'élection dans les réseaux de processus communicants, qui soient modulaires et symétriques. Nous obtenons de nombreux résultats positifs et négatifs. Ceci conduit en particulier à une évaluation précise du pouvoir expressif de CSP. Nous montrons par exemple qu'il n'existe pas d'implantation des gardes d'émission par des gardes de réception seulement, si la symétrie doit être préservée.<br /><br />Ces résultats sont enfin utilisés pour proposer une solution modulaire, symétrique et bornée au problème de la détection de la terminaison répartie proposé par Francez.

Cette thèse s'intéresse à la construction auto-stabilisante de structures couvrantes dans un système réparti. L'auto-stabilisation est un paradigme pour la tolérance aux fautes dans les algorithmes répartis. Plus précisément, elle garantit que le système retrouve un comportement correct en temps fini après avoir été perturbé par des fautes transitoires. Notre modèle de système réparti se base sur des mémoires localement partagées pour la communication, des identifiants uniques pour briser les symétries et un ordonnanceur inéquitable, c'est-à-dire le plus faible des ordonnanceurs. Dans la mesure du possible, nous nous imposons d'utiliser les plus faibles hypothèses, afin d'obtenir les constructions les plus générales de structures couvrantes réparties. Nous présentons quatre algorithmes auto-stabilisants originaux pour le k-partitionnement, la construction d'une (f,g)-alliance et l'indexation. Pour chacun de ces problèmes, nous prouvons la correction de nos solutions. De plus, nous analysons leur complexité en temps et en espace à l'aide de preuves formelles et de simulations. Enfin, pour le problème de (f,g)-alliance, nous prenons en compte la notion de convergence sûre qui vient s'ajouter à celle d'auto-stabilisation. Elle garantit d'abord que le comportement du système assure rapidement un minimum de conditions, puis qu'il continue de converger jusqu'à se conformer à une spécification plus exigeante. / This thesis deals with the self-stabilizing construction of spanning structures over a distributed system. Self-stabilization is a paradigm for fault-tolerance in distributed algorithms. It guarantees that the system eventually satisfies its specification after transient faults hit the system. Our model of distributed system assumes locally shared memories for communicating, unique identifiers for symmetry-breaking, and distributed daemon for execution scheduling, that is, the weakest proper daemon. More generally, we aim for the weakest possible assumptions, such as arbitrary topologies, in order to propose the most versatile constructions of distributed spanning structures. We present four original self-stabilizing algorithms achieving k-clustering, (f,g)-alliance construction, and ranking. For every of these problems, we prove the correctness of our solutions. Moreover, we analyze their time and space complexity using formal proofs and simulations. Finally, for the (f,g)-alliance problem, we consider the notion of safe convergence in addition to self-stabilization. It enforces the system to first quickly satisfy a specification that guarantees a minimum of conditions, and then to converge to a more stringent specification.