Cette thèse présente ANDES, une technique de modélisation quantitative d'algorithmes et de programmes parallèles. Le modèle est un graphe orienté et valué sans circuit composé de noeuds de calcul. Les arcs modélisent la précédence. Par le moyen de logiques d'entrée et de sortie, il est possible de modéliser le flot de données. ANDES prévoit la modélisation de certaines caractéristiques non-déterministes des algorithmes (e.g. branchement). Un support pour la description hiérarchique et regulière est aussi prevu. Des exemples de modèles ANDES sont présentés. La description du modèle est faite à partir d'une étude des autres techniques disponibles dans la littérature (e.g., GMB). La bibliothèque ANDES-C est utilisé pour la description de modèles ANDES. Avec cette bibliothèque, un modèle ANDES est décrit comme un programme C. L'avantage de cette représentation textuelle est, entre autres, la possibilité de décrire, de façon compacte, de modèles avec de milliers de noeuds de calcul. Le modèle ANDES peut être utilisé dans différents contextes d'évaluation de performances, principalement comme une forme de modélisation d'une charge de travail. Ce modèle de la charge de travail peut être donné, par exemple, à un simulateur ou à un modèle analytique (e.g., un système de files d'attente). Dans ce travail, nous utilisons ANDES afin de générer, à partir des modèles, des charges synthétiques exécutées par une vraie machine parallèle. Cet environnement de transformation et d'exécution d'une charge synthétique est appelé ANDES-Synth. A part le modèle de la charge de travail, il est possible de modéliser aussi une machine parallèle qui est "émulée" par la machine parallèle cible. ANDES-Synth est utilisé, dans ce travail de thèse, pour l'évaluation de stratégies de placement statique (quatre heuristiques gloutonnes et deux itératives). Un algorithme de regroupement (utilisé dans l'outil Pyrros) est utilisé afin de permettre l'application des stratégies de placement aux modèles ANDES.