Le besoin croissant en simulation a conduit à l’élaboration de supercalculateurs complexes et d’un nombre croissant de logiciels hautement parallèles. Ces supercalculateurs requièrent un rendement énergétique et une puissance de calcul de plus en plus importants. Les récentes évolutions matérielles consistent à augmenter le nombre de noeuds de calcul et de coeurs par noeud. Certaines ressources n’évoluent cependant pas à la même vitesse. La multiplication des coeurs de calcul implique une diminution de la mémoire par coeur, plus de trafic de données, un protocole de cohérence plus coûteux et requiert d’avantage de parallélisme. De nombreuses applications et modèles actuels peinent ainsi à s’adapter à ces nouvelles tendances. En particulier, générer du parallélisme massif dans des méthodes d’éléments finis utilisant des maillages non structurés, et ce avec un nombre minimal de synchronisations et des charges de travail équilibrées, s’avèrent particulièrement difficile. Afin d’exploiter efficacement les multiples niveaux de parallélisme des architectures actuelles, différentes approches parallèles doivent être combinées. Cette thèse propose plusieurs contributions destinées à paralléliser les codes et les structures irrégulières de manière efficace. Nous avons développé une approche parallèle hybride par tâches à grain fin combinant les formes de parallélisme distribuée, partagée et vectorielle sur des structures irrégulières. Notre approche a été portée sur plusieurs applications industrielles développées par Dassault Aviation et a permis d’importants gains de performance à la fois sur les multicoeurs classiques ainsi que sur le récent Intel Xeon Phi.