Dans cet article nous nous intéressons à l'ordonnancement d'un grand nombre de tâches indépendantes sur une plateforme hétérogène distribuée composée d'un ensemble de serveurs. Chaque serveur est une grappe de processeurs doté d'un entrepôt de données. les taches à ordonnancer dépendent de fichiers ( d'entrée) qui son initialement stockés dans les entrepôts. Un fichier donnée peut être partagé par plusieurs tâches. Pour chaque tâche, notre problème est de décider sur quel serveur l'exécuter, et de transférer les fichiers nécessaires ( ceux dont dépend la tache) vers l'entrepôt de ce serveur. L'objectif est de trouver une allocation des tâches, et un ordonnancement des communications induites, qui minimisent le temps total d'exécution. La contribution de cet article est double. Sur le plan théorique, nous établissons des nouveaux résultats de complexité qui caractérisent la difficulté du problème. Sur le plan pratique, nous proposons plusieurs nouvelles heuristiques, dont une extension de l'heuristique min-min aux plateformes distribuées, et des heuristiques de moindre coût, que nous comparons grâce à des simulations.