Abstract FR:

Dans cette thèse nous étudions le comportement en environnement numérique d'une nouvelle stratégie d'analyse d'un graphe des dépendances de données appelée "Partitionnement dynamique Data-Flow" (DPDF). Cette stratégie donne la priorité à la poursuite de chemins en s'appuyant sur une fonction de "prédiction" permettant l'évaluation sans défauts de séquencement de noeuds appartenant à un même chemin de dépendance. Nous rappelons tout d'abord les grands principes des modèles dits à flots de données, puis présentons plus en détails la stratégie DPDF. Nous évaluons ensuite cette stratégie dans deux contextes.