Cette thèse se concentre sur un problème majeur dans le contexte du calcul haute performance : la résilience. Les machines de calcul étant de plus en plus grosses pour viser les 10^18 opérations de calcul par seconde (exascale), celles-ci sont sujettes à de nombreuses pannes. La réduction du temps de calcul et la gestion du nombre de fautes sont deux problématiques étroitement liées : par exemple la réplication (redondance de calcul) permet de subir moins d'erreurs mais induit uneune diminution du nombre de ressources disponibles. En particulier, cette thèse se concentre sur divers mécanismes de « checkpoint/restart » (sauvegarde de l'état d'une application pour repartir de celle-ci lors d'une panne): la première partie traite de checkpoints sur plusieurs niveaux, de l'utilisation de ressources supplémentaires pour palier la latence des systèmes, et de checkpoint dans des graphes de tâches quelconques. La deuxième partie traite de stratégies optimales de checkpoint quand elles sont couplées avec de la réplication (dans des chaines de tâches, sur des plates-formes hétérogènes et enfin avec de la duplication de processus). La dernière partie explore quelques problèmes d'ordonnancement liés aux perturbations croissantes dans les plates-formes à large échelle.