Au cours des dernières années, l'apparition de l'Internet a changé la façon dont les affaires sont menées partout dans le monde. Pour rester compétitives, les entreprises ont déployé du support informatique pour les processus métiers au fil des années. Dans ce contexte, les architectures orientées service (SOA) ont émergé comme la solution principale pour l'intégration des systèmes patrimoniaux avec les nouvelles technologies au coeur des grandes organisations. Les centres de traitement de données d'entreprise qui implémentent les concepts et solutions des SOA sont normalement déployés en suivant une architecture à deux niveaux où, pour libérer les serveurs de services des tâches computationnelles intensives (e.g., l'analyse syntaxique de documents XML) et pour effectuer de la protection de ressources, ces fonctions sont déchargées dans un cluster d'appliances qui implémentent des fonctions des réseaux orientées service (SON). Dans les centres de traitement, l'accès aux services est gouverné par des contrats de garantie de services (SLA), dont le but est de protéger les ressources du centre de traitement. Actuellement, les appliances SON sont utilisées pour protéger les ressources du centre de traitement en limitant l'accès (e.g., en contrôlant le trafic) aux services. Le provisionnement et l'optimisation de ressources sont des problèmes classiques de la gestion de la QoS. En outre, le contrôle de trafic est un problème très connu de l'ingénierie de trafic. Cependant, dans les centres de traitement orientés service le problème est fondamentalement diffèrent. Dans les réseaux classiques, les ressources protégée par la fonction de mise en conformité sont normalement la bande passante et la taille des mémoires tampon, dont les unités de mesure sont clairement définies et mesurées avec précision. Dans un centre de traitement, les métriques des ressources sont comprises pour la plupart dans un des types suivants: puissance de calcul et mémoire des serveurs d'application (CPU et RAM), capacité de stockage des serveurs de stockage (espace en disque dur), et la bande passante du réseau interne du centre de traitement. Une autre différence fondamentale est que, dans les réseaux dits "classiques", le contrôle de trafic a une étendue locale, puisque le trafic prend la conformité d'une connexion simple. Dans un centre de traitement, les clients de service accèdent aux services à partir de multiples points d'entrée (p.ex., un cluster d'appliances SON). Ainsi, l'effet désiré est une mise en conformité "globale" du trafic. Le défi est donc faire respecter les contrats de service en agissant localement dans chaque point d'entrée. Cette thèse apporte trois contributions. D'abord nous proposons DoWSS, un algorithme dynamique basé sur des crédits pour la mise en conformité de trafic multipoint-à-point. À la différence des approches existantes basées sur des crédits, notre approche utilise une stratégie doublement pondérée pour l'affectation de crédits, en utilisant des poids basés sur la taille des requêtes de service. L'évaluation de DoWSS montre que ses performances sont optimales puisqu'il limite le nombre de requêtes au maximum permis par le contrat de service. Par la suite, nous affirmons que les appliances SON actuelles présentent des limitations architecturales qui les empêchent d'être utilisées efficacement pour la mise en conformité de trafic en présence d'hôtes de service multiples. Pour palier à ce problème, nous proposons MuST, une architecture interne pour les appliances SON appropriée pour la mise en conformité de trafic multi-service. L'évaluation des performances de notre approche montre qu'elle résout le problème de la mise en conformité de trafic multipoint-à-multipoint tout en poussant le système à être utilisé à sa capacité maximale. Finalement, actuellement les applications sont souvent déployées dans des centres de données géographiquement distribués. Les approches existantes pour la mise en conformité de trafic, lesquelles ont étés conçues spécifiquement pour des centres de données aménagés sur un même site, présentent des problèmes liés aux latences réseau quand ils sont utilisés dans des environnements géographiquement distribués. Pour palier à ce problème, nous proposons GeoDS, un approche pour la mise en conformité du trafic géographiquement distribué qui considère les délais de communication entre les entités qui forment le système. L'évaluation de ses performances montre qu'il est capable de résoudre efficacement le problème de la mise en conformité du trafic dans les environnements géographiquement distribués.