Les systèmes à large échelle tels que les grilles fournissent l’accès à des ressources massives de stockage et de traitement. Bien qu’elles furent principalement destinées au calcul scientifique, les grilles sont maintenant considérées comme une solution viable pour héberger les données des grandes applications. Pour cela, les données sont répliquées sur la grille dans l’optique d’assurer leur disponibilité et de permettre une rapide exécution des transactions grâce au parallélisme. Cependant, garantir à la fois la cohérence et la rapidité d’accès aux données sur de telles architectures pose des problèmes à plusieurs niveaux. En particulier, le contrôle centralisé est prohibé à cause de sa faible disponibilité et de la congestion que cela engendre à grande échelle. En outre, le comportement dynamique des noeuds, qui peuvent rejoindre ou quitter le système à tout instant et de manière fréquent peut compromettre la cohérence mutuelle des copies. Dans cet article, nous proposons une nouvelle solution pour la gestion décentralisée du routage des transactions dans un réseau large échelle. Nous transposons une solution de routage dédiée à un cluster de machines et l’améliorons afin que le routage devienne entièrement décentralisé et que les méta-données soient hébergées dans un catalogue distribué sur un réseau à large échelle. Ensuite, nous proposons un mécanisme de gestion des pannes, très adapté à notre contexte, prenant en compte la dynamicité et/ou les pannes des noeuds. Finalement, l’implémentation de notre modèle de routage et son évaluation expérimentale montrent la faisabilité de l’approche ; l’efficacité de la gestion des pannes est mesurée à travers une simulation. Les résultats révèlent une scalabilité linaire, et un temps de routage des transactions suffisamment rapide pour rendre notre solution applicable et adaptée aux applications à forte charge transactionnelle comme les systèmes de réservation en ligne. Les résultats montrent également que la gestion de la dynamicité augmente les performances du système en termes de débit tout en minimisant les coûts de communication.