B..Folliot, P.-G..Raverdy Adaptative Partitionning and Dynamic Allocation for Large Computing Systems L'équilibrage dynamique de charge et la migration de processus permettent d'augmenter le débit du système et de réduire le temps de réponse des applications. Lorsque la taille du système aug­ mente, ainsi que l'hétérogénéité des ressources, ces mécanismes deviennent complexes à paramétrer et fort consommateurs de ressources systèmes. Nous avons proposé le modèle des Territoires qui décompose le système en Domaines de Calcul, où les ressources sont gérées via des Territoires de Ressources et les applications via des Territoires d'Exécution. Ce papier présente l'évaluation des performances de notre modèle pour la gestion de machines par­ allèles. L'algorithme de répartition de charge utilisé pour cet environnement se base sur les forces d'interactions entre les différentes composantes (processus et ressources) des applica­ tions exécutées. Des comparaisons avec les algorithmes de place­ ment aléatoire et par diffusion montrent l'efficacité de notre modèle, sa forte modularité ainsi que sa bonne extensibilité. Dynamic load balancing and migration are two main mechanisms to increase system throughput and to reduce application response time. These mechanisms become very complex (and time consuming) to manage, when the computing system increases in scale and het­ erogeneity. We have proposed the Territory Model that separates the system in Computational Domains, where each domains manage its resources by means of Resource Territories, and its applica­ tion by means of Execution Territories. This paper presents per­ formance evaluations of our model, applied to parallel machines management. The load balancing algorithm associated to each Exe­ cution Territory is based on force computation between processes and nodes. Measures are compared with random and diffusion algo­ rithms, and show that our model is efficient, adaptable and scal­ able with a low system overhead.