Une pression accrue s'exerce sur les compilateurs pour mettre en œuvre des transformations de programmes de plus en plus complexes délivrant le potentiel de performance des processeurs multicœurs et des accélérateurs hétérogènes. L'espace de recherche des optimisations de programmes possibles est gigantesque est manque de structure. La recherche de la meilleure transformation, qui inclut la prédiction des gains estimés de performance offerts par cette transformation, constitue le problème le plus difficiles pour les compilateurs optimisants modernes. Nous avons choisi de nous concentrer sur les transformations de boucles et sur leur automatisation, exprimées dans le modèle polyédrique. Les méthodes d'optimisation de programmes dans le modèle polyédrique se répartissent grossièrement en deux classes. La première repose sur l'optimisation linéaire d'une fonction de analytique de coût. La deuxième classe de méthodes met en œuvre une recherche itérative. La première approche est rapide, mais elle est facilement mise en défaut en ce qui concerne la découverte de la solution optimale. L'approche itérative est plus précise, mais le temps de compilation peut devenir prohibitif. Cette thèse contribue une approche nouvelle de la recherche itérative de transformations de programmes dans le modèle polyédrique. La nouvelle méthode proposée possède la précision et la capacité effective à extraire des transformations profitables des méthodes itératives, tout en en minimisant les faiblesses. Notre approche repose sur l'évaluation systématique d'une fonction de coût et de prédiction de performances non-linéaire. Par ailleurs, la parallélisation automatique dans le modèle polyédrique est actuellement dominée par des outils de compilation source-à-source. Nous avons choisi au contraire d'implémenter nos techniques dans la plateforme GCC, en opérant sur une représentation de code de bas niveau, à trois adresses. Nous montrons que le niveau d'abstraction de la représentation intermédiaire choisie engendre des difficultés de passage à l'échelle, et nous montrons comment les surmonter. À l'inverse, nous montrons qu'une représentation intermédiaire de bas niveau ouvre de nouveaux degrés de liberté, bénéficiant à notre stratégie itérative de recherche de transformations, et à la compilation polyédrique de manière générale. / In order to take the performance advantages of the current multicore and heterogeneous architectures the compilers are required to perform more and more complex program transformations. The search space of the possible program optimizations is huge and unstructured. Selecting the best transformation and predicting the potential performance benefits of that transformation is the major problem in today's optimizing compilers. The promising approach to handling the program optimizations is to focus on the automatic loop optimizations expressed in the polyhedral model. The current approaches for optimizing programs in the polyhedral model broadly fall into two classes. The first class of the methods is based on the linear optimization of the analytical cost function. The second class is based on the exhaustive iterative search. While the first approach is fast, it can easily miss the optimal solution. The iterative approach is more precise, but its running time might be prohibitively expensive. In this thesis we present a novel search-based approach to program transformations in the polyhedral model. The new method combines the benefits - effectiveness and precision - of the current approaches, while it tries to minimize their drawbacks. Our approach is based on enumerating the evaluations of the precise, nonlinear performance predicting cost-function. The current practice is to use the polyhedral model in the context of source-to-source compilers. We have implemented our techniques in a GCC framework that is based on the low level three address code representation. We show that the chosen level of abstraction for the intermediate representation poses scalability challenges, and we show the ways to overcome those problems. On the other hand, it is shown that the low level IR abstraction opens new degrees of freedom that are beneficial for the search-based transformation strategies and for the polyhedral compilation in general.

L’assimilation variationnelle de données 4D-Var est une technique très utilisée en géophysique, notamment en météorologie et océanographie. Elle consiste à estimer des paramètres d’un modèle numérique direct, en minimisant une fonction de coût mesurant l’écart entre les sorties du modèle et les mesures observées. La minimisation, qui est basée sur une méthode de gradient, nécessite le calcul du modèle adjoint (produit de la transposée de la matrice jacobienne avec le vecteur dérivé de la fonction de coût aux points d’observation). Lors de la mise en œuvre de l’AD 4D-Var, il faut faire face à des problèmes d’implémentation informatique complexes, notamment concernant le modèle adjoint, la parallélisation du code et la gestion efficace de la mémoire. Afin d’aider au développement d’applications d’AD 4D-Var, le logiciel YAO qui a été développé au LOCEAN, propose de modéliser le modèle direct sous la forme d’un graphe de flot de calcul appelé graphe modulaire. Les modules représentent des unités de calcul et les arcs décrivent les transferts des données entre ces modules. YAO est doté de directives de description qui permettent à un utilisateur de décrire son modèle direct, ce qui lui permet de générer ensuite le graphe modulaire associé à ce modèle. Deux algorithmes, le premier de type propagation sur le graphe et le second de type rétropropagation sur le graphe permettent, respectivement, de calculer les sorties du modèle direct ainsi que celles de son modèle adjoint. YAO génère alors le code du modèle direct et de son adjoint. En plus, il permet d’implémenter divers scénarios pour la mise en œuvre de sessions d’assimilation.Au cours de cette thèse, un travail de recherche en informatique a été entrepris dans le cadre du logiciel YAO. Nous avons d’abord formalisé d’une manière plus générale les spécifications deYAO. Par la suite, des algorithmes permettant l’automatisation de certaines tâches importantes ont été proposés tels que la génération automatique d’un parcours “optimal” de l’ordre des calculs et la parallélisation automatique en mémoire partagée du code généré en utilisant des directives OpenMP. L’objectif à moyen terme, des résultats de cette thèse, est d’établir les bases permettant de faire évoluer YAO vers une plateforme générale et opérationnelle pour l’assimilation de données 4D-Var, capable de traiter des applications réelles et de grandes tailles. / Variational data assimilation 4D-Var is a well-known technique used in geophysics, and in particular in meteorology and oceanography. This technique consists in estimating the control parameters of a direct numerical model, by minimizing a cost function which measures the misfit between the forecast values and some actual observations. The minimization, which is based on a gradient method, requires the computation of the adjoint model (product of the transpose Jacobian matrix and the derivative vector of the cost function at the observation points). In order to perform the 4DVar technique, we have to cope with complex program implementations, in particular concerning the adjoint model, the parallelization of the code and an efficient memory management. To address these difficulties and to facilitate the implementation of 4D-Var applications, LOCEAN is developing the YAO framework. YAO proposes to represent a direct model with a computation flow graph called modular graph. Modules depict computation units and edges between modules represent data transfer. Description directives proper to YAO allow a user to describe its direct model and to generate the modular graph associated to this model. YAO contains two core algorithms. The first one is a forward propagation algorithm on the graph that computes the output of the numerical model; the second one is a back propagation algorithm on the graph that computes the adjoint model. The main advantage of the YAO framework, is that the direct and adjoint model programming codes are automatically generated once the modular graph has been conceived by the user. Moreover, YAO allows to cope with many scenarios for running different data assimilation sessions.This thesis introduces a computer science research on the YAO framework. In a first step, we have formalized in a more general way the existing YAO specifications. Then algorithms allowing the automatization of some tasks have been proposed such as the automatic generation of an “optimal” computational ordering and the automatic parallelization of the generated code on shared memory architectures using OpenMP directives. This thesis permits to lay the foundations which, at medium term, will make of YAO a general and operational platform for data assimilation 4D-Var, allowing to process applications of high dimensions.