Dans le cadre de la synthèse de haut niveau (SHN), qui permet d'extraire un modèle structural à partir d'un modèle algorithmique, nous proposons des solutions pour opti- miser l'accès et le transfert de données du matériel cible. Une méthodologie d'exploration de l'espace des architectures mémoire possibles a été mise au point. Cette méthodologie trouve un compromis entre la quantité de mémoire interne utilisée et les performances temporelles du matériel généré. Deux niveau d'optimisation existe : 1. Une optimisation architecturale, qui consiste à créer une hiérarchie mémoire, 2. Une optimisation algorithmique, qui consiste à partitionner la totalité des données manipulées pour stocker en interne seulement celles qui sont utiles dans l'immédiat. Pour chaque répartition possible, nous résolvons le problème de l'ordonnancement des calculs et de mapping des données. À la fin, nous choisissons la ou les solutions pareto. Nous proposons un outil, front-end de la SHN, qui est capable d'appliquer l'optimisation algorithmique du point 2 à un algorithme de traitement d'image spécifié par l'utilisateur. L'outil produit en sortie un modèle algorithmique optimisé pour la SHN, en customisant une architecture générique.