L'exécution stable des tâches dans les machines parallèles est très importante. Par leur nature dynamique, ces systèmes doivent faire face à un défi de taille : ils doivent pouvoir répondre aux continuelles requêtes des utilisateurs, qui peuvent requérir des traitements différenciés. De plus, ces requêtes peuvent subir des erreurs imprévisibles, produites soit par un équipement malintentionnée, soit par un taux d'arrivées trop élevé. La consommation d'énergie induite peut également s'avérer importante, ce qui présente un autre défi. Dans ce papier nous considérons ces deux défis et conduisons une analyse compétitive au pire cas des performances d'algorithmes déterministes en ligne. Nous supposons également une sorte d'augmentation des ressources, d'accélération de la machine, qui caractérise la consommation d'énergie du système. Pour les mesures de performances, nous utilisons la charge complète, la charge en attente, ainsi que le ratio de la latence par rapport aux tâches réalisées. Nous montrons qu'il existe un seuil d'accélération en dessous duquel aucune compétitivité ne peut être atteinte par les algorithmes déterministes, même dans le cas d'une seule machine, et au delà duquel nous analysons les performances des algorithmes les plus utilisés et proposons de nouveaux algorithmes que nous démontrerons comme étant optimaux.