Participants : Philipp Hoschka, Christian Huitema Un compilateur de talon de communication (stub compiler) produit des ``routines d'emballage'' à partir d'une spécification d'interface d'une application distribuée. Les routines d'emballage sont un goulot d'étranglement de performance bien connu. Néanmoins, aujourd'hui le code produit par les compilateurs de talon n'est pas très performant. Ceci est dû à l'utilisation des techniques d'implantation comme l'interprétation. Les techniques alternatives qui permettent une implantation plus performante sont tellement coûteuse en taille du code qu'elles sont inutilisables pour la totalité d'une spécification d'interface. Nous avons conçu et implanté une méthode d'optimisation qui permet au compilateur talon d'automatiser le compromis entre la taille du code et le temps d'exécution pour des routines d'emballage. Des telles optimisations seront indispensables dans le futur pour résoudre des problèmes de performances causés par l'introduction des réseaux à haut débit, par des contraintes de matériel dans les systèmes mobiles et par la connectivité globale de l'Internet. Notre idée principale est d'utiliser une approche hybride entre les trois techniques d'implantation conventionnelle pour des routines d'emballages (interprétation, compilation, insertion en ligne). Le problème d'optimisation qui se pose est le suivant : Etant donné une spécification d'interface d'une application I et une taille maximale pour le code d'emballage M, trouver une implantation des routines d'emballage pour I telle que le temps d'exécution soit minimal et la taille du code soit inferieure à M. Nous avons observé qu'à l'exécution de l'application les différentes routines sont utilisées avec un probabilité différente. Nous avons démontré ensuite que ces routines peuvent être identifiées au niveau du compilateur de talon par une analyse statique du flot de contrôle. Nous avons développé un modèle qui permet d'étudier l'effet relatif des différentes alternatives d'optimisation sur la taille et le temps d'exécution du code. Enfin, nous avons démontré que le problème d'optimisation correspond à un problème classique du recherche operationelle (problème du ``sac à dos'' / ``Knapsack problem''). Pour résoudre ce type de problème, nous avons choisi une heuristique que nous avons implantée et validée avec plusieurs expériences. On montre par exemple qu'une augmentation de taille du code de 50% peut permettre d'éliminer 87 á 94% des appels à l'interpréteur.