Parmi les différents paradigmes de programmation parallèle, le parallélisme de flux présente l'avantage de conserver la séquentialité des algorithmes et d'être ainsi applicable en présence de dépendances de données. De plus, l'extension de calcul par flux pour OpenMP proposée par Pop et Cohen permet de mettre en œuvre cette forme de parallélisme sans requérir de réécriture complète du code, en y ajoutant simplement des annotations. Cependant, en raison de l'importance de la communication nécessaire entre les cœurs de calcul, les performances obtenues en suivant ce paradigme sont très dépendantes de l'algorithme de communication utilisé. Or l'algorithme de communication utilisé dans cette extension repose sur des files gérant plusieurs producteurs et consommateurs alors que les applications mettant en œuvre le parallélisme de flux fonctionnent principalement avec des chaînes de communication linéaires. Afin d'améliorer les performances du parallélisme de flux mis en œuvre par l'extension de calcul par flux pour OpenMP, cette thèse propose d'utiliser, lorsque cela est possible, un algorithme de communication plus spécialisé nommé BatchQueue. En ne gérant que le cas particulier d'une communication avec un seul producteur et un seul consommateur, BatchQueue atteint des débits jusqu'à deux fois supérieurs à ceux des algorithmes existants. De plus, une fois intégré à l'extension de calcul par flux pour OpenMP, l'évaluation montre que BatchQueue permet d'améliorer l'accélération des applications jusqu'à un facteur 2 également. L'étude montre ainsi qu'utiliser des algorithmes de communication spécialisés plus efficaces peut avoir un impact significatif sur les performances générales des applications mettant en œuvre le parallélisme de flux.