Dans cet article, nous considérons le problème de l'ordonnancement en priorités fixes de tâches temps réel en contexte multiprocesseur. Les tâches considérées sont des tâches répétitives pour lesquelles deux instances successives d'une même tâche sont activées avec une inter-arrivée minimale. En ordonnancement temps réel multiprocesseur, on distingue deux principales approches, l'ordonnancement par partitionnement et l'ordonnancement global. Dans la première approche, l'ensemble des tâches est partitionné de telle sorte que chaque sous-ensemble de tâches puisse être ordonnancé sur un processeur. Aucune migration n'est alors autorisée. Dans la seconde, les tâches peuvent migrer d'un processeur à un autre. Nous nous intéressons à cette dernière approche, mais en considérant le cas où la migration est restreinte : la migration n'est possible qu'entre les instances d'une même tâche mais pas en cours d'exécution d'une instance. Cette approche est connue dans la littérature comme ordonnancement à migrations restreintes [1]. Dans ce contexte, des anomalies sur les pires temps d'exécution peuvent se produire : un système ordonnançable pour certaines durées d'exécution peut devenir non ordonnançable avec des durées d'exécution plus petites. Nous proposons dans cet article un ordonnancement à migrations restreintes prédictible (sans anomalie) qui corrige ce problème.