Le modèle de programmation à base d'acteurs a été intensivement utilisé pour le développement de grandes applications et systèmes. On citera par exemple la fonction chat de Facebook ou bien encore WhatsApp. Ces systèmes peuvent avoir plusieurs milliers d'utilisateurs connectés simultanément avec des contraintes fortes de performance et d'interactivité. Ces systèmes s"appuient sur des infrastructures informatiques basées sur des processeurs multi-cœurs. Ces infrastructures disposent en général d'un espace mémoire partagé et hiérarchique NUMA (Non-Uniform Memory Access). Notre analyse de l'état de l'art montre que peu d'études ont été menées sur l'adéquation des environnements d'exécution à base d'acteurs avec des plates-formes à mémoire hiérarchique. Ces environnements d'exécution font en général l'hypothèse que l'espace de mémoire est complètement plat, ce qui pose ensuite de sérieux problèmes de performance. Dans cette thèse, nous étudions les défis posés par les plates-formes multi-cœurs à mémoire hiérarchiques pour des environnements à base d'acteurs. Nous étudions plus particulièrement les problèmes de gestion mémoire, d'ordonnancement et d'équilibrage de charge.Dans la première partie de la thèse, nous avons analysé et caractérisé les applications basées sur le modèle d'acteurs. Cela a permis de mettre en évidence le fait que les exécutions des applications et benchmarks faisaient ressortir des structures de communication particulières que les environnements d'exécution se doivent de prendre en compte pour optimiser les performances. La prise en compte du graphe de communication et la mise en œuvre ont été effectuées dans un environnement d'exécution réel, la machine virtuelle (VM) du langage de programmation Erlang. Le langage de programmation Erlang s'appuie sur le modèle d'acteurs avec une syntaxe claire et cohérente pour la gestion des acteurs. Les modifications que nous avons intégrées à la machine virtuelle Erlang permettent d'améliorer significativement les performances grâce à une meilleure prise en compte de l'affinité entre des acteurs qui interagissent beaucoup. L'ordonnancement et la régulation de charge de l'application sont également améliorées grâce à une meilleure connaissance de l'application et de la topologie de la plate-forme. Une des perspectives serait d'intégrer ces contributions à d'autres environnements d'exécution à base d'acteurs, comme par exemple ceux des Kilim et Akka.