Ce travail se place dans le cadre du calcul haute performance sur des plateformes d'exécution de grande taille telles que les grilles de calcul. Les grilles de calcul sont notamment caractérisées par (1) des changements fréquents des conditions d'exécution et, en particulier, par (2) une probabilité importante de défaillance due au grand nombre de composants. Pour exécuter une application efficacement dans un tel environnement, il est nécessaire de prendre en compte ces paramètres. Nos travaux de recherche reposent sur la représentation abstraite de l'application sous forme d'un graphe de flot de données de l'environnement de programmation parallèle et distribuée Athapascan/Kaapi. Nous utilisons cette représentation abstraite pour apporter des solutions aux problèmes (1) de reconfiguration dynamique et (2) de tolérance aux fautes. - Tout d'abord, nous proposons un mécanisme de reconfiguration dynamique qui gère, de manière transparente pour le programmeur de la reconfiguration, les problèmes d'accès concurrents sur l'état de l'application et la cohérence mutuelle des états en cas de reconfiguration distribuée. - Ensuite, nous présentons un protocole de tolérance aux fautes original qui permet d'effectuer une reprise partielle de l'application en cas de panne. Pour cela, il détermine l'ensemble des tâches de calcul strictement nécessaires à la reprise de l'application. Ces contributions sont évaluées en utilisant les logiciels Kaapi et X-Kaapi sur la plateforme de calcul Grid'5000.

Cette thèse est centrée sur la modélisation de l'exécution d'une application parallèle par un graphe de flot de données. Ce graphe, qui relie les tâches aux données partagées, est construit de manière dynamique. Cette construction, indépendante de l'ordonnancement des tâches effectué, permet de définir la sémantique des accès aux données et de controler la consommation mémoire de toute exécution. Nous étudions dans une première partie les algorithmes permettant la construction et la gestion d'un tel graphe de flot de données dans un environnement distribué. Un point crucial de ces algorithmes est la détection de terminaison des accès des tâches sur les données partagées. Nous proposons un algorithme réactif réalisant cette détection. L'implantation de cet algorithme est au centre de l'implantation distribuée de l'interface de programmation parallèle Athapascan-1. Cette interface permet la description du parallélisme d'une application par création de tâches asynchrones. La sémantique (de type lexicographique) de cette interface est également définie à partir du graphe de flot de données. Nous montrons dans une deuxième partie que la connaissance du flot de données d'une application permet de controler de manière théorique la durée et, surtout, la consommation mémoire de toute exécution. Ce controle est effectué à partir d'un ordonnancement séquentiel implicite des tâches. Nous proposons, implantons dans Athapascan-1 et évaluons deux algorithmes d'ordonnancement distribués permettant de limiter le volume de mémoire requis par toute exécution. Ces expérimentations permettent de valider les résultats théoriques obtenus.