Ce rapport traite de la combinaison de modèles à composants et de modèles d’ordonnancement de tâches pour le calcul haute-performance (HPC). Les modèles d’ordonnancement de tâches sont connu pour améliorer les performances et la portabilité des performance des codes HPC tandis que les modèles à composants facilite la séparation des préoccupation et donc améliorent la modularité et l’adaptation des codes. Le rapport décrit le modèle de programmation Comet: un modèle à composant HPC étendu avec des concepts de tâches. Nous démontrons sa mise en oeuvre utilisant le modèle de tâche OpenMP ainsi que le modèle à composant de bas niveau L2C. Nous évaluons l’approche sur cinq cas d’utilisation synthétiques représentatif des patrons de codes issues des applications HPC. Les résultats expérimentaux montrent que l’approche se révèle être très efficace sur les cas d’utilisation présentés. D’une part, la composition de des codes indépendants est facilement réalisable. D’autre part, la composition à grain fin permet d’obtenir de très bonne performances. Les performance obtenue avec cette approche sont même parfois meilleures que celle obtenue avec un code OpenMP écrit à la main grâce à une exécution efficace entrelaçant l’exécution des tâches.