Le calcul réparti est de plus en plus utilisé bien qu'il reste très mal maîtrisé. Cette thèse porte sur le Dpi-calcul, une extension simple du pi-calcul dans laquelle tous les processus sont placés dans des localités afin de décrire leur répartition. Dans ce calcul, les processus peuvent communiquer localement et migrer entre localités. À côté des canaux de communication et des localités, on identifie une nouvelle famille d'identifiants, les passeports, permettant un contrôle fin des migrations de processus : un processus doit disposer d'un passeport adéquat pour entrer dans une localité.<br /><br />Afin de structurer le calcul, on met en place un système de types qui associe un type à chaque identifiant pour vérifier qu'un processus n'utilise que les droits qu'il possède. L'ordre de sous-typage sur les types est étendu aux types de passeports suivant les localités d'origine des processus migrant. On démontre que cet ordre admet des bornes inférieures sous certaines conditions. On prouve également que les processus se conformant à cette politique de typage conservent cette propriété au cours de leurs réductions.<br /><br />On étudie aussi l'équivalence observationnelle : quand des processus exhibent-ils des comportements indiscernables pour un observateur ? En présence de passeports, il est indispensable d'imposer à l'observateur d'être loyal, c'est-à-dire d'exiger la possession de passeports pour observer les communications ayant lieu dans les localités correspondantes. Ces contraintes définissent une congruence dite barbue loyale. On développe ensuite un système de transitions étiquetées tel que la bisimilarité loyale engendrée coïncide avec cette congruence barbue loyale.

Cette thèse a pour objectif de proposer une démarche pour effectuer l'optimisation des requêtes dans un systeme de bases de données reparties. On énumère l'ensemble de tous les critères d'optimisation qui peuvent être pris en compte et on décide les objectifs d'optimisation. On propose une démarche progressive divisée en plusieurs étapes qui visent aux objectifs d'optimisation : la localisation, les permutations des opérations, l'allocation des données reparties par le regroupement et la distribution des opérations aux processus repartis par le partitionnement.