Cette thèse porte sur la construction d'algorithmes et de programmes parallèles qui s'adapte automatiquement à la plate-forme d'exécution (nombre de processeurs, vitesses des processeurs, ...) et ce, de manière dynamique inconsciente (en anglais oblivious). La construction que nous proposons est basée sur la technologie développée au sein de l'équipe Moais consistant au couplage récursif et dynamique : d'un algorithme séquentiel (qui minimise le nombre d'opérations, mais pas le temps parallèle) ; et d'un algorithme parallèle à grain fin (qui minimise le temps parallèle sur un nombre non borné de ressources, mais pas le nombre d'opérations). Les deux algorithmes sont entrelacés à la volée par un ordonnancement à grain fin de type vol de travail. Outre une analyse théorique du couplage (borne inférieure, optimalité asymptotique), nous proposons une implantation " générique " que nous instancions sur différents exemples (un nouvel algorithme parallèle adaptatif de calcul des préfixes, algorithmes adaptatifs de fusion, de partition et tris, plusieurs algorithmes adaptatifs de la librairie standard C++). Dans cette thèse, nous proposons aussi un nouvel algorithme parallèle statique optimal du calcul des préfixes.