Les méthodes aux différences finies sont en général bien adaptées au machines parallèles et donc assez courantes dans le domaine du calcul à haute performance. Pourtant, en dépit de leurs apparentes régularités, il n'est pas rare qu'elles souffrent d'un déséquilibre de charge dommageable. Dans cet article, nous commençons par caractériser le déséquilibre de charge spatial et temporel d'Ondes3D, une application de simulation de propagation d'ondes sismiques utilisée pour faire de l'évaluation de risque sismique à l'échelle régionale. Notre analyse révèle que ce déséquilibre provient de la nature même des données d'entrées et d'optimisations bas niveau du CPU. Ce type de déséquilibre dynamique est donc a priori relativement courant et ne peut être résolu par des approches statiques ou par des réorganisations de code classiques. Une approche pragmatique et ne nécessitant que des modifications mineures du code consiste à utiliser AMPI/CHARM++. En sur-décomposant l'application, le runtime CHARM++ peut rééquilibrer dynamiquement la charge en migrant les données et les calculs à la granularité du processus MPI. Nous montrons que cette approche permet effectivement de résoudre le problème de déséquilibre spatial et temporel de charge et ainsi de réduire drastiquement le temps d'exécution total. Cependant, cette approche nécessite a priori une sélection minutieuse de l'algorithme d'équilibrage de charge, de la fréquence d'activation ou du niveau de sur-décomposition. Ces choix sont hélas en général assez dépendants de la structure de l'application et des caractéristiques de la plate-forme (\ie le nombre de processeurs et leur vitesse, la topologie et la vitesse du réseau). Nous proposons donc une méthodologie se basant sur l'environnement de simulation SimGrid et permettant de réaliser ce type d'étude à faible coût. Notre approche repose sur une combinaison d'émulation, de simulation et de modélisation d'application qui ne nécessite que des modifications minimes du code d'origine et permet à la fois de capturer le déséquilibre spatial et temporel et de prédire de façon fiable les performances de l'équilibrage de charge. Nous évaluons la qualité de notre proposition en comparant de façon systématique les résultats de notre simulation avec ceux d'expériences réelles. Nous montrons ensuite comment cette approche peut être utilisée pour déterminer rapidement les paramètres optimaux d'équilibrage de charge pour une configuration applicative/matérielle donnée.