Les systèmes à base de tâches ont gagné en popularité du fait de leur capacité à exploiter pleinement la puissance de calcul des architectures hétérogènes complexes. Un modèle de programmation courant est le modèle de soumission séquentielle de tâches (Sequential Task Flow, STF) qui malheureusement ne peut manipuler que des graphes de tâches statiques. Ceci conduit potentiellement à un surcoût lors de la soumission, et le graphe de tâches statique n'est pas nécessairement adapté pour s'exécuter sur un système hétérogène. Une solution standard consiste à trouver un compromis entre la granularité permettant d'exploiter la puissance des accélérateurs et celle nécessaire à la bonne performance des CPUs. Pour répondre à ces problèmes, nous proposons d'étendre le modèle STF fourni par le support d'exécution StarPU en y ajoutant la possibilité de transformer certaines tâches en sous-graphe durant l'exécution. Nous appelons ces tâches des tâches hiérarchiques. Cette approche permet d'exprimer des graphes de tâche plus dynamiques. En combinant ce nouveau modèle à un gestionnaire automatique des données, il est possible d'adapter dynamiquement la granularité pour fournir une taille optimale aux différentes ressources de calcul ciblées. Nous montrons que le modèle des tâches hiérarchiques est valide ainsi qu'une première évaluation de ses performances en utilisant la bibliothèque d'algèbre linéaire dense Chameleon.