La plupart des langages à objets (LAO) parallèles utilise un modèle général de parallélisme fondé sur la notion de processus séquentiels communiquant à la CSP. Dans le contexte du calcul scientifique intensif, cette approche rend difficile la programmation efficace de machines massivement parallèles. C'est pourquoi nous proposons d'adopter pour ce type de langage une autre forme de parallélisme, connue sous le nom de parallélisme de données. Nous décrivons comment ce parallélisme de données peut être intégré dans un LAO séquentiel de manière simple et élégante - en utilisant uniquement les constructions du langage - afin d'exploiter la puissance potentielle des machines massivement parallèles à mémoires distribuées. Nous présentons ensuite EPEE, notre environnement parallèle d'execution de Eiffel, avec un exemple de son utilisation sur un paradigme bien connu dans le domaine du parallélisme (calculs sur des matrices). Après quelques remarques sur notre implantation, nous donnons quelques résultats expérimentaux de performances et nous concluons sur la généralité de notre approche.