L’écriture de programmes parallèles, par opposition aux programmes « classiques » séquentiels et n’utilisant donc qu’un processeur, est devenue une nécessité. En effet, si jusqu’au début du millénaire la puissance de calcul des ordinateurs dépendait principalement de la fréquence du processeur, elle est maintenant liée au nombre de cœurs de calcul qui sont de plus en plus nombreux. Pourtant, à cause des difficultés introduites par la parallélisation, la plupart des programmes sont toujours écrits de manière « classique ». En particulier, il peut être compliqué de déterminer, étant donné une sous partie d’un programme, si la parallélisation est possible, c’est-à-dire si elle n’introduira pas un changement de comportement du programme. Cependant, même en sachant précisément ce qui peut être parallélisé, le faire correctement est aussi une tâche difficile. Cette thèse présente deux approches pour simplifier l’écriture de programmes parallèles. Nous proposons une bibliothèque active – par métaprogrammation template, elle agit durant la compilation – qui acquiert des informations à propos d’une portion de programme, correspondant à une boucle, au moyen de patrons d’expression. Celles-ci sont utilisées pour analyser les instructions et identifier lesquelles peuvent être exécutées en parallèle. Cette analyse repose sur deux niveaux de connaissance : l’ensemble des variables utilisées en distinguant les accès en lecture de ceux en écriture, et, puisqu’il s’agit souvent de tableaux, des fonctions d’indice. Les variables et leur mode d’accès permettent de savoir quelles instructions sont interdépendantes tandis que les fonctions d’indice nous servent à déterminer, pour un groupe d’instructions, s’il est possible de procéder à une exécution parallèle des itérations de la boucle. L’objectif de cette bibliothèque est de proposer un cadre, à la fois pour les développeurs afin d’écrire des boucles qui seront automatiquement exécutées en parallèle si cela est possible, mais aussi à un niveau plus élevé pour intégrer de nouvelles méthodes de parallélisation ou d’autres règles à utiliser pour l’analyse. Nous proposons également une seconde bibliothèque, active elle aussi, orientée sur la parallélisation assistée en utilisant la technique des squelettes algorithmiques comme interface pour le développeur. Celle-ci permet de représenter des algorithmes complets comme des assemblages de motifs d’exécution : séquence de tâches ; exécution répétée d’une tâche en parallèle ; ... En utilisant cette connaissance, nous pouvons mettre en place des choix dans la manière de répartir les tâches exécutées en parallèle sur les différents processeurs. Par ailleurs, nous avons choisi d’expliciter l’expression de la transmission des données entre les tâches, contrairement à ce qui est habituellement fait. Grâce à cela, la bibliothèque automatise notamment la transmission de paramètres qui ne doivent pas être partagés par des tâches parallèles. Cela nous permet en particulier de garantir la répétabilité des exécutions y compris lorsque, par exemple, les tâches utilisent des nombres pseudo-aléatoires. En tenant compte de la politique d’exécution choisie et des nombres de processeurs possibles, nous réduisons la quantité nécessaire de ces paramètres ne devant pas être partagés. Ainsi, cette seconde bibliothèque propose elle aussi un cadre de programmation à plusieurs niveaux. Celle-ci est extensible au niveau de ses politiques d’exécution ou des motifs pour la construction des squelettes algorithmiques. On peut l’utiliser pour définir une variété de squelettes algorithmiques, lesquels serviront ensuite à un développeur pour écrire des programmes dont la parallélisation sera facilitée.