Le modèle CGM est l’un des modèles les plus utilisés pour la conception d’algorithmes parallèles. Il a montré son efficacité pour la résolution de plusieurs problèmes modélisés par la programmation dynamique comme le problème de la plus longue sous-séquence commune, qui est un cas particulier du problème d’alignement de séquence à une dimension. Ce problème consiste à aligner deux chaînes de longueur n afin de mesurer leur similarité. Il est largement utilisé dans de nombreux domaines, en particulier dans la Bio-informatique où n est généralement très grand. Brubach et Ghurye ont proposé une solution séquentielle basée sur l’accélération de Four-Russians qui nécessite un temps d’exécution de O(n^2 / log n). À notre connaissance, il n’existe pas encore de solutions parallèles sur le modèle CGM pour la résolution de ce problème. Ce papier est exclusivement dédié à cette tâche. Notre solution s’applique aux calculs de similarité locaux et globaux, et est basée sur l’algorithme séquentiel de Brubach et Ghurye. Elle nécessite un temps d’exécution de O(n^2 / p log n) avec O(p) rondes de communication sur p processeurs.