Computational grids promise to deliver a vast computer power as transparently as the electric power grid supplies electricity. Thus, applications need to be automatically and transparently deployed on grids, in particular MPI parallel applications. However, deploying such applications on a grid is complex: the user must select compute nodes manually, launch processes on distributed, heterogeneous nodes, and configure the MPI library so it can adapt to its grid environment. Our objective is to hide the complexity of application deployment on computational grids. This paper proposes a software architecture designed to automatically deploy MPI applications on a grid. It also introduces a description and packaging model of MPI applications. Finally, the paper shows how the MPI library can be automatically configured with network topology information to optimize collective operations. / L'un des objectifs des grilles de calcul est de fournir de la puissance informatique de manière aussi transparente que le réseau de distribution de l'électricité fournit de la puissance électrique. Ainsi, les applications doivent se déployer sur les grilles de calcul automatiquement et de façon transparente, en particulier en ce qui concerne les applications parallèles MPI. Cependant, le déploiement de telles applications dans un environnement de grille est une tâche complexe : l'utilisateur doit sélectionner manuellement les noeuds de calcul, lancer des processus sur des noeuds distribués et hétérogènes, puis configurer la bibliothèque MPI pour qu'elle puisse s'adapter à son environnement d'exécution. Notre objectif est de cacher la complexité du déploiement d'applications sur des grilles de calcul. Cet article propose une architecture logicielle conçue pour déployer automatiquement des applications MPI sur des grilles. Il présente également un modèle de description et de packaging d'applications MPI. Enfin, cet article montre comment la bibliothèque MPI peut être automatiquement configurée, en y injectant la description de la topologie réseau, afin d'optimiser la performance des opérations collectives MPI.