Il est difficile pour le programmeur de concilier l’utilisation de toutes les solutions habituelles d’exploitation des machines hétérogènes, encore plus sur des grappes de machines potentiellement hétérogènes en elles-même, mais également entre elles. La nécessité d’une couche logicielle portable permettant de décharger cette gestion complexe des épaules du programmeur est devenue indéniable : cette couche est appelée "support d’exécution". De plus, les problèmes à traiter deviennent de plus en plus gros, et de plus en plus difficiles à gérer, même pour les supports d’exécution : il est donc nécessaire de trouver des solutions de passage à l’échelle. Le but du travail que nous allons présenter dans ce mémoire est d’améliorer la scalabilité de la surcouche de StarPU (qui est le support d’exécution développé à Inria Bordeaux Sud-Ouest dans l’équipe RUNTIME) dédiée à la gestion de l’exécution sur des grappes de machines hétérogènes, nommée StarPU-MPI. De cet objectif découle plusieurs problématiques : – La nécessité de se doter d’outils permettant d’évaluer les performances du support d’exécution, afin de pouvoir estimer les gains et/ou pertes introduits par notre travail. – La nécessité des outils permettant d’analyser les performances obtenues pour pouvoir trouver de possibles causes de pertes de performance. – L’isolation et l’apport de solutions aux problèmes de performance de StarPU-MPI mis à jour. – La validation des solutions proposées par une nouvelle évaluation des performances.