Cette thèse est consacrée à l'étude de plusieurs problèmes d'optimisation combinatoire qui se présentent dans le domaine du calcul parallèle embarqué. En particulier, la gestion optimale de la mémoire et des problèmes d'ordonnancement pour les applications flot de données exécutées sur des processeurs massivement multicœurs sont étudiés. Deux techniques d'optimisation d'accès à la mémoire sont considérées : la réutilisation des données et le préchargement. La gestion des accès à la mémoire est déclinée en trois problèmes d'optimisation combinatoire. Dans le premier problème, une stratégie de préchargement pour les applications flot de données est étudiée, de façon à minimiser le temps d'exécution de l'application. Ce problème est modélisé comme un flow shop hybride sous contraintes de précédence, un problème \mathcal{NP}\text{-difficile} . Un algorithme de résolution heuristique avec deux bornes inférieures sont proposés afin de faire une estimation conservatrice, quoique suffisamment précise, de la distance à l'optimum des solutions obtenues. Le deuxième problème traite de l'exécution conditionnelle dépendante des données et de la gestion optimale du préchargement pour les structures de branchement. Quelques fonctions économiques, ainsi que des techniques de préchargement, sont examinées. Dans tous ces cas des algorithmes de résolution polynomiaux sont proposés. Le troisième problème consiste à ordonner un ensemble de tâches de façon à maximiser la réutilisation des données communes. Ce problème étant \mathcal{NP}\text{-difficile} , ce que nous avons établi, nous avons proposé deux algorithmes heuristiques. La distance à l'optimum des solutions est estimée en utilisant des solutions exactes. Ces dernières sont obtenues à l'aide d'une méthode branch-and-bound que nous avons proposée.