La consommation énergétique est devenue un défi majeur dans les domaines de l'informatique embarquée et haute performance. Différentes approches ont été étudiées pour résoudre ce problème, entre autres, la gestion du système pendant son exécution, les systèmes multicœurs hétérogènes et la gestion de la consommation au niveau des périphériques. Cette étude cible les technologies de mémoire par le biais de mémoires non volatiles (NVMs) émergentes, qui présentent intrinsèquement une consommation statique quasi nulle. Cela permet de réduire la consommation énergétique statique, qui tend à devenir dominante dans les systèmes modernes. L'utilisation des NVMs dans la hiérarchie de la mémoire se fait cependant au prix d'opérations d'écriture coûteuses en termes de latence et d'énergie. Dans un premier temps, nous proposons une approche de compilation pour atténuer l'impact des opérations d'écriture lors de l'intégration de STT-RAM dans la mémoire cache. Une optimisation qui vise à réduire le nombre d'opérations d'écritures est implémentée en utilisant LLVM afin de réduire ce qu'on appelle les silent stores, c'est-à-dire les instances d'instructions d'écriture qui écrivent dans un emplacement mémoire une valeur qui s'y trouve déjà. Dans un second temps, nous proposons une approche qui s'appuie sur l'analyse des programmes pour estimer des pire temps d'exécution partiaux, dénommés δ-WCET. À partir de l'analyse des programmes, δ-WCETs sont déterminés et utilisés pour allouer en toute sécurité des données aux bancs de mémoire NVM avec des temps de rétention des données variables. L'analyse δ-WCET calcule le WCET entre deux endroits quelconques dans un programme, comme entre deux blocs de base ou deux instructions. Ensuite, les pires durées de vie des variables peuvent être déterminées et utilisées pour décider l'affectation des variables aux bancs de mémoire les plus appropriées.