La quantité de données produites dans le monde scientifique comme dans le monde commercial, est en constante augmentation. Le domaine du traitement de donnée à large échelle, appelé “Big Data”, a été inventé pour traiter des données sur de larges infrastructures informatiques distribuées. Mais l’intégration de système Big Data sur des machines de calcul intensif pose de nombreux problèmes. En effet, les gestionnaires de ressources ainsi que les systèmes de fichier de super calculateurs ne sont pas penser pour ce type de travail. Le sujet de cette thèse est de trouver la meilleure approche pour faire interagir ces deux gestionnaires de ressources et de traiter les différents problèmes soulevés par les mouvements de données et leur ordonnancement. / The amount of data produced, either in the scientific community and the commercial world, is constantly growing. The field of Big Data has emerged to handle a large amount of data on distributed computing infrastructures. High-Performance Computer (HPC) infrastructures are made for intensive parallel computations. The HPC community is also facing more and more data because of new high definition sensors and large physics apparatus. The convergence of the two fields is currently happening. In fact, the HPC community is already using Big Data tools, but they are not integrated correctly, especially at the level of the file system and the Resources and Job Management System (RJMS).In order to understand how we can leverage HPC clusters for Big Data usage, and what are the challenges for the HPC infrastructures, we have studied multiple aspects of the convergence: we have made a survey on the software provisioning methods, with a focus on data-intensive applications. We also propose a new RJMS collaboration technique called BeBiDa which is based on 50 lines of code whereas similar solutions use at least 1000x more. We evaluate this mechanismon real conditions and in a simulation with our simulator Batsim.

Les satellites artificiels baignent dans un environnement radiatif hostile qui conditionne en partie leur fiabilité et leur durée de vie en opération : les ceintures de Van Allen. Afin de les protéger, il est nécessaire de caractériser la dynamique des électrons énergétiques piégés dans les ceintures radiatives. Elle est déterminée essentiellement par les interactions entre les électrons énergétiques et les ondes électromagnétiques existantes. <br /><br />Le travail de cette thèse a consisté à concevoir un schéma numérique original pour la résolution du système d'équations modélisant ces interactions : les équations de Vlasov-Maxwell relativistes. Notre choix s'est orienté vers des méthodes d'intégration directe. Nous proposons trois nouvelles méthodes spectrales pour discrétiser en impulsion les équations : une méthode de Galerkin et deux méthodes de type collocation. Ces approches sont basées sur des fonctions de Hermite qui ont la particularité de dépendre d'un facteur d'échelle permettant d'obtenir une bonne résolution en vitesse. <br /><br />Nous présentons dans ce manuscript les calculs conduisant à la discrétisation et à la résolution du problème de Vlasov-Poisson monodimensionnel ainsi que les résultats numériques obtenus. Puis nous étudions les extensions possibles des méthodes au problème complet relativiste. Afin de réduire les temps de calcul, une parallélisation et une optimisation des algorithmes ont été mises en \oe uvre. Enfin, les calculs de validation du code 1Dx-3Dv, à partir d'instabilités de types Weibel et whistlers, à une ou deux espèces d'électrons, sont détaillés.