Comment calculer efficacement avec des processeurs intégrant un grand nombre de coeurs, une hiérarchie mémoire complexe et des unités de calcul avec plusieurs niveaux de parallélisme ? Cette évolution des moyens de calcul introduit trois niveaux de parallélisme : multi-coeur : plusieurs unités de calcul indépendantes partagent une partie de la hiérarchie mémoire dont la mémoire principale, SIMD (Single Instruction stream Multiple Data stream) : chaque unité de calcul via son jeu d’instruction a la capacité des traiter des valeurs par paquets plutôt qu’individuellement et hyperthreading : chaque unité de calcul peut exécuter plusieurs flots d’instructions simultanément. Dans le cadre de cette thèse, nous allons nous concentrer sur la parallélisation SIMD appliquée à la résolution de systèmes triangulaires résultants des méthodes de factorisations incomplètes de grands systèmes linéaires creux issus de la discrétisation de systèmes d’équations aux dérivées partielles (en particulier ceux issus des simulateurs IFPEN). Il existe différentes méthodes de factorisations incomplètes : les plus simples sont sans remplissage (ILU(0)), i.e., qu’aucun coefficient non nul n’est ajouté dans les facteurs. Ces méthodes sont utilisées comme préconditionneurs des solveurs itératifs basés sur les méthodes de sous-espaces Krylov. Dans ce cadre la capacité du préconditionneur à accélérer la convergence du solveur de Krylov, est primordiale. De nombreuses études se sont intéressées à la renumérotation des équations et des inconnues. En particulier à l’effet que des méthodes comme Reverse Cuthill-McKee (RCM), Minimum Degree, Nested Dissection, Multi-Coloriage peut avoir sur l’efficacité de la factorisation incomplète ILU(0). Le problème est que les méthodes qui permettent d’avoir le parallélisme à grain fin recherché (Multi-Coloriage) ont tendance à réduire l’efficacité du préconditionneur. L’apport original de la thèse est de proposer une méthode de renumérotation basée sur du coloriage de graphe qui permet d’obtenir le parallélisme à grain fin adapté aux nouvelles architectures exploitant le SIMD et une convergence du solveur de Krylov efficace. Nous avons proposé une méthode qui combine une renumérotation avec RCM avec un coloriage de graphe (ColorRCM). Cette méthode permet d’avoir une convergence du solveur de Krylov performante par rapport à l’ordre naturel et une convergence significativement plus rapide que celle obtenue avec un coloriage de graphe classique. Ensuite, nous avons exploité la structure creuse de la matrice du système linéaire pour la résolution des systèmes triangulaires avec un format de stockage permettant d’utiliser des instructions SIMD. Avec ce format notre résolution des systèmes triangulaires comparée au solveur de systèmes triangulaires proposé par la librairie Intel MKL 21.4 montre des temps de calculs au moins 3 fois inférieures. Dans la deuxième partie de la thèse, nous abordons les synchronisations et les réductions pour les méthodes de Krylov parallèles en mémoire partagée. Nous avons proposé une barrière de synchronisation Extended Butterfly en mémoire partagée avec une complexité de O(log2(P)) quelque soit P (P est le nombre de coeurs de calcul). Nos tests montrent que cette barrière Extended Butterfly est comparable à une barrière Butterfly ou Dissemination et a une latence plus faible que les barrières OpenMP avec les compilateurs Intel 21.4 et GCC 11.1. Cette barrière est ensuite utilisée comme support pour les opérations de réductions et l’on exploite l’atomicité des écritures SIMD pour échanger des valeurs de réductions entre les coeurs sans transfert additionnel par rapport à la barrière Extended Butterfly. La réduction proposée est jusqu’à 4 fois plus rapides que les réductions OpenMP avec GCC 11.1 sur le processeur milan et jusqu’à 6 fois plus rapides que les réductions OpenMP avec Intel 21.4 sur le processeur knl.