Ordonnancer n tâches indépendantes sur m processeurs identiques afin de minimiser le temps total d’exécution est un problème qui a été largement étudié. Comme alternative aux heuristiques classiques, l’algorithme SLACK groupe les tâches en paquets de m tâches avec un temps similaire, et ordonnance d’abord les paquets avec les plus grandes différences de temps. Cette approche est très efficace en pratique, mais peu d'études se sont intéressées à son étude théorique. Nous proposons de nouveaux résultats analytiques pour SLACK. En particulier, nous étudions la performance de l’algorithme d’un point de vue asymptotique, en supposant que le temps d’exécution des tâches suit une distribution de probabilités connue. L’étude se base sur une comparaison entre le processeur le plus chargé et celui qui l’est le moins. De plus, nous étendons ces résultats à une fonction objective différente: la minimisation de la consommation énergétique. En effet, réduire la consommation énergétique des centres de calcul est un des défis majeurs actuels, à la fois d’un point de vue économique, mais aussi et surtout écologique. Finalement, nous effectuons de nombreuses simulations pour étudier de façon empirique la performance des algorithmes, avec des distributions de temps d’exécution synthétiques d’une part, et réalistes d’autre part.