Depuis plusieurs années, le nombre de cœurs de calcul dans les processeurs ne cesse d'augmenter à chaque nouvelle génération. Les processeurs multi-cœurs sont maintenant très fréquents mais le développement de logiciels séquentiels reste une pratique très courante. Pour palier à ce problème, des outils de parallélisation automatique ont été proposés mais ils ne sont pas encore prêts pour une utilisation à grande échelle. Nous proposons d'étendre les outils existants dans trois directions différentes. Premièrement, on peut remarquer que le code source de certains programmes n'est pas disponible. Nous proposons donc un système de parallélisation statique de code binaire qui permet de paralléliser un application séquentielle déjà compilée. Ensuite, on peut s'apercevoir que la performance d'un programme dépend du contexte d'exécution dans lequel il s'exécute. Nous présentons donc un système qui permet de sélectionner une version d'un programme parmi plusieurs afin d'exploiter au mieux les particularités du contexte d'exécution courant. Enfin, étant donné que certains programmes sont difficiles à analyser statiquement, nous proposons un système de parallélisation spéculative permettant d'appliquer dynamiquement des transformations de code complexes sur ces programmes. Ces trois systèmes utilisent le modèles polyédrique comme une boîte à outil permettant d'analyser, de transformer ou de paralléliser les programmes. En travaillant à différentes phases de la vie des programmes, ils forment une approche globale qui étend les techniques de parallélisation existantes.