La simulation physique interactive est une composante clé pour les environnements virtuels. Toutefois, la quantité de calcul ainsi que la complexité du code augmente rapidement avec la variété, le nombre et la taille des objets simulés. Au cours de cette thèse nous avons étudié les différents moyens d'améliorer l'interactivité, et en même temps de minimiser l'impact sur le code de simulation. En premier lieu nous avons développé une nouvelle approche de détection de collisions pour les objets déformables qui est rapide et plus robuste que les approches traditionnelles de détection par proximité. Pour tirer profit des machines multi-core, nous proposons une approche de parallélisation qui repose sur un parallélisme des tâches. Avant l'éxecution d'un pas de temps nous extrayons un graphe de dépendance de tâche qui est partitionné pour définir la répartition des tâches entre les processeurs. Cette approche a un faible impact sur les algorithmes de simulation physique étant donné que le parallélisme est obtenu en changeant uniquement le code d'orchestration du lancement des tâches. Finalement, nous avons étendu nos travaux aux architectures multi-CPU et multi-GPU. L'utilisation de ces ressources de manière efficace et transparente est un enjeu de taille. Nous proposons un schéma de parallélisation pour l'équilibrage dynamique de charge entre plusieurs CPUs et GPUs. Nous nous appuyons sur une approche à deux niveaux associant un partitionement du graphe de tâches et l'équilibrage de charge par l'utilisation du vol de travail guidé par des critères d'affinité entre processeurs. Ces critères visent à limiter les migrations de taches entre les unités de calcul, et de favoriser l' association de petites tâches sur les processeurs et des grandes sur les GPU pour tirer parti de l'hétérogénéité.