L'analyse des dépendances de flot de données est une étape cruciale lors de la parallélisation. La description détaillée des dépendances entre opérations et pour chaque élément de tableau rend possible l'application de techniques de parallélisation performantes. Cependant, ce type d'analyse a deux principaux inconvénients~: son coût élevé et son domaine restreint à des dépendances affines en fonction des compteurs de boucles. On décrit d'abord dans cette thèse un algorithme polynômial pour le calcul des dépendances affines, dont la complexité et le domaine d'application sont meilleurs que ceux des méthodes existantes. Puis, dans la continuité des travaux de J.-F. Collard, on propose un cadre général pour l'analyse, éventuellement approchée, de n'importe quelle dépendance. Le modèle de programmes est formé des programmes sans procédure, comportant des accès quelconques aux éléments de tableaux. Une méthode itérative originale trouve des propriétés entre les contraintes non-affines du problème afin d'améliorer la précision du résultat. Notre méthode est capable de tirer parti de n'importe quelle caractérisation affine de ces contraintes et possède un critère d'optimalité de l'approximation. Enfin, plusieurs applications traditionnelles de l'analyse de flot de données sont adaptées à notre méthode approchée et nous détaillons plus particulièrement l'expansion mémoire, en donnant une méthode offrant un compromis entre surcoût à l'exécution, taille mémoire et degré de parallélisme.