Cette étude est motivée par les besoins réels de calcul dans la physique des réacteurs. Notre objectif est de concevoir les algorithmes parallèles, y compris en proposant efficaces noyaux algébriques linéaires et méthodes numériques parallèles.Dans un environnement many-cœurs en mémoire partagée tel que le système Intel Many Integrated Core (MIC), la parallélisation efficace d'algorithmes est obtenue en termes de parallélisme des tâches à grain fin et parallélisme de données. Pour la programmation des tâches, deux principales stratégies, le partage du travail et vol de travail ont été étudiées. A des fins de généralité et de réutilisation, nous utilisons des interfaces de programmation parallèle standard, comme OpenMP, Cilk/Cilk+ et TBB. Pour vectoriser les tâches, les outils disponibles incluent Cilk+ array notation, pragmas SIMD, et les fonctions intrinsèques. Nous avons évalué ces techniques et proposé un noyau efficace de multiplication matrice-vecteur dense. Pour faire face à une situation plus complexe, nous proposons d'utiliser le modèle hybride MPI/OpenMP pour la mise en œuvre de noyau multiplication matrice-vecteur creux. Nous avons également conçu un modèle de performance pour modéliser les performances sur MICs et ainsi guider l'optimisation. En ce qui concerne la résolution de systèmes linéaires, nous avons proposé un solveur parallèle évolutif issue de méthodes Monte Carlo. Cette méthode présente un degré de parallélisme abondant, qui s’adapte bien à l'architecture multi-coeurs. Pour répondre à certains des goulots d'étranglement fondamentaux de ce solveur, nous proposons un modèle d'exécution basée sur les tâches qui résout complètement ces problèmes. / This study is driven by the real computational needs coming from different fields of reactor physics, such as neutronics or thermal hydraulics, where the eigenvalue problem and resolution of linear system are the key challenges that consume substantial computing resources. In this context, our objective is to design and improve the parallel computing techniques, including proposing efficient linear algebraic kernels and parallel numerical methods. In a shared-memory environment such as the Intel Many Integrated Core (MIC) system, the parallelization of an algorithm is achieved in terms of fine-grained task parallelism and data parallelism. For scheduling the tasks, two main policies, the work-sharing and work-stealing was studied. For the purpose of generality and reusability, we use common parallel programming interfaces, such as OpenMP, Cilk/Cilk+, and TBB. For vectorizing the task, the available tools include Cilk+ array notation, SIMD pragmas, and intrinsic functions. We evaluated these techniques and propose an efficient dense matrix-vector multiplication kernel. In order to tackle a more complicated situation, we propose to use hybrid MPI/OpenMP model for implementing sparse matrix-vector multiplication. We also designed a performance model for characterizing performance issues on MIC and guiding the optimization. As for solving the linear system, we derived a scalable parallel solver from the Monte Carlo method. Such method exhibits inherently abundant parallelism, which is a good fit for many-core architecture. To address some of the fundamental bottlenecks of this solver, we propose a task-based execution model that completely fixes the problems.