Cet article adresse le problème d'ordonnancement de workflows scientifiques dans un envi-ronnement de Cloud privé. L'ordonnancement dans ce type d'environnement est un problème d'optimisation multi-objectifs difficile. Généralement, les travaux menés sur l'ordonnancement de workflows se concentrent sur l'ordonnancement dans un Cloud public, et ne considèrent donc pas les différentes limitations de l'infrastructure. Cet article propose d'une part une mo-délisation de l'infrastructure et du problème d'ordonnancement posé en prenant en compte le nombre fini de ressources disponibles, et d'autre part une heuristique permettant de ré-soudre l'ordonnancement de workflows tout en essayant de réduire le nombre de ressources utilisées (e.g. réduction de la consommation énergétique). Les résultats préliminaires obte-nus sur cette contribution sont prometteurs et ouvrent la porte à de nombreuses perspectives.