Dans la dernière décennie, les grilles de calcul ont permis de réunir des ressources de stockage et de calcul de multiples institutions pour pourvoir à des applications scientifiques de grande ampleur. Par analogie aux grilles électriques, l'idée d'origine est de fournir de manière transparente de la capacité de calcul selon les besoins. Cependant, alors que les applications se multiplient, l'efficacité des mécanismes sous-jacents d'allocation de ressources mérite l'attention. Cette thèse présente les contributions suivantes. - Identification des patterns d'allocation de ressource, et comment ils ont évolué depuis les clusters isolés jusqu'aux grilles qui s'étendent sur plusieurs institutions autonomes. - Identification d'un pattern commun (Late Binding) dans la façon dont plusieurs applications contournent depuis peu le méccanisme habituel (Meta-scheduling) dans le but d'obtenir une mainmise accrue sur l'allocation de ressources et de palier à certains manques d'efficacité. - Proposition d'un nouveau pattern (Symmetric Mapping) qui permet d'obtenir la séparation du contrôle entre les fournisseurs et utilisateurs de ressources. - Proposition d'un nouveau modèle pour spécifier des stratégies d'allocation de ressource. Ce modèle permet de représenter l'allocation dynamique, ainsi que de multiples contraintes et objectifs. - Transposition du problème des Domaines Administratifs Multiples (MADs) du domaine de la tolérance aux fautes à celui du calcul distribué. Identification du problème MAD comme problème distinctif des grilles parmi les systèmes de calcul distribué. Identification de Symmetric Mapping comme une solution. - Proposition d'une implémentation de Symmetric Mapping basée sur les machines virtuelles, et dont l'un des éléments déploie et contrôle des multiples machines virtuelles à partir de descriptions déclaratives. - Proposition d'un système qui détecte la terminaison d'un service et relance tout service interrompu sur un serveur nouvellement sélectionné, afin de maintenir une implémentation de Symmetric Mapping, ou tout système qui nécessite des services permanents sur des serveurs transitoires. - Proposition d'une nouvelle méthode pour l'analyse des tâches et la prédiction de performance afin d'associer de manière dynamique des tâches aux serveurs adéquats. La méthode s'appuie sur l'estimation de patterns d'accès mémoire par des distributions de probabilité connues. La signature des tâches est réduite à une taille constante et la prédiction est effectuée en temps constant. - Proposition de la première évaluation du cache thrashing, afin de permettre des prédictions de performance réalistes pour les CPUs partagés par plusieurs processus. L'analyse est basée sur un nouveau modèle de Markov des caches LRU. Elle donne une borne supérieure et une borne inférieure de la proportion de fautes de caches en présence de processus concurrents.