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La simulation à évènements discrets, dans le contexte du formalisme DEVS, est en plein essor depuis quelques années. Face à une demande grandissante en terme de taille de modèles et par conséquent en temps de calcul, il est indispensable de construire des outils tel qu'ils garantissent une optimalité ou au mieux une excellente réponse en terme de temps de simulations. Certes, des outils de parallélisation et de distribution tel que PDEVS existent, mais la répartition des modèles au sein des noeuds de calculs reste entièrement à la charge du modélisateur. L'objectif de cette thèse est de proposer une démarche d'optimisation des temps de simulation parallèle et distribuée, en restructurant la hiérarchie de modèles. La nouvelle hiérarchie ainsi créée doit garantir une exécution simultanée d'un maximum de modèles atomiques, tout en minimisant le nombre d'échanges entre modèles n'appartenant pas au même noeud de calculs (i.e. au même sous-modèle). En effet, l'optimisation des temps de simulation passe par une exécution simultanée d'un maximum de modèles atomiques, mais dans un contexte distribué, il est important de minimiser le transfert d'évènements via le réseau pour éviter les surcoûts liés à son utilisation. Il existe différentes façons de structurer un modèle DEVS : certains utilisent une structure hiérarchique à plusieurs niveaux, d'autres optent pour une structure dite "à plat". Notre approche s'appuie sur cette dernière. En effet, il est possible d'obtenir un unique graphe de modèles, correspondant au réseau de connexions qui lient l'ensemble des modèles atomiques. À partir de ce graphe, la création d'une hiérarchie de modèles optimisée pour la simulation distribuée repose sur le partitionnement de ce graphde de modèles. En effet, la théorie des graphes offre un certain nombre d'outils permettant de partitionner un graphe de façon à satisfaire certaines contraintes. Dans notre cas, la partition de modèles obtenue doit être équilibrée en charge de calcul et doit minimiser le transfert de messages entre les sous-modèles. L'objectif de cette thèse est de présenter la démarche d'optimization, ainsi que les outils de partitionnement et d'apprentissage utilisés pour y parvenir. En effet, le graphe de modèles fournit par la structure à plat ne contient pas toutes les informations nécessaires au partitionnement. C'est pourquoi, il est nécessaire de mettre en place une pondération de celui qui reflète au mieux la dynamique individuelle des modèles qui le compose. Cette pondération est obtenue par apprentissage, à l'aide de chaînes de Markov cachées (HMM). L'utilisation de l'apprentissage dans un contexte DEVS a nécessité quelques modifications pour prendre en compte toutes ces spécificités. Cette thèse présente également toute une phase de validation : à la fois, dans un contexte parallèle dans le but de valider le comportement du noyau de simulation et d'observer les limites liées au comportement des modèles atomiques, et d'autre part, dans un contexte distribué. Pour terminer, cette thèse présente un aspect applicatif lié à la gestion durable du mildiou de la pomme de terre. Le modèle mildiou actuel est conçu pour être utilisé à l'échelle de la parcelle. En collaboration avec des agronomes, nous proposons d'apporter quelques modifications à ce dernier pour étendre son champ d'action et proposer une nouvelle échelle spatiale. / Discrete-event simulation, in a context of DEVS formalism, has been experiencing a boom over the recent years. In a situation of increasing demand in terms of model size and consequently in calculation time, it is necessary to build up tools to ensure optimality, or even better, an excellent response to simulation times.Admittedly, there exist parallelization and distribution tools like PDEVS, but the distribution of models within compute nodes is under the modeler s sole responsability.The Ph.D. main scope is to propose an optimization approach of parallel and distributed simulation times, restructuring the hierarchy of models. The new founded hierarchy can thus guarantee a simultaneous execution of a maximum quantity of atomic models while minimizing the number of exchanges between models, which are not associated with the same calculation node (i.e. with the same sub-model). Accordingly, optimizing simulation time goes through a simultaneous implementation of a maximum quantity of atomic models, but in a distributed context it is highly important to minimize the adaptation transfer via the network to avoid overcharges related to its use. Ther exist deifferent ways of structuring a DEVS model : some scientist use a multi-leveled hierarchical structure, and others opt for a "flat" structure. Our objective focuses on the latter. Indeed, it is possible to obtain a single graph of models, corresponding to the connection network linking all the atomic models. From this graph the creation of a model hierarchy optimized by the distributed simulation focuses on the partitioning of this model graph. In such cases, the graph theory reveals a certain numbers of tools to partition the graph to meet some constraints. In our study, the resulting model partition must not only balance calculation needs but also minimize the message transfer between sub-models. The Ph.D. main scope it to propose not only an optimization approach but also partitioning and learning tools to achieve full compliance in our processing methods. In such cases, the model graph using the flat structure does not provide us with all the necessary information related to partitioning. That is the reason whi it is highly necessary to assign a weighting in the graph that best reflects the individual dynamics of models composing it. This weighting comes from learning, using the Hidden Markov Models (HMM). The use of learning in DEVS context results in some adjustments ti consider all the specificities. The thesis also ensures the complete validation phase, either in a parallel context to validate the simulation node behavior and observe the limits of atomic model behavior, or in a distributed context. This dissertation in its final state also includes a pratice-oriented approach to sustainably manage potato blight. The current fungus Phytophthora infestans simulation model is conceived for a plot scale. In collacoration with agronomists, we provide a few changes to update the Phytophthora infestans model to extend the scope of action and propose a new scale of values.