La bioinformatique nécessite l'analyse de grandes quantités de données. Avec l'apparition de nouvelles technologies permettant un séquençage à haut débit à bas coût, la puissance de calcul requise pour traiter les données a énormément augmenté.. Cette thèse examine la possibilité d'utiliser les processeurs graphiques (GPU) pour des applications de bioinformatique. Dans un premier temps, ce travail s'intéresse au calcul des structures secondaires d'ARN. Ce problème est en général calculé par programmation dynamique, avec un algorithme qui pose de sérieux problèmes pour un code GPU. Nous introduisons une nouvelle implémentation tuilée qui fait apparaitre une bonne localité mémoire, permettant ainsi un programme GPU très efficace. Cette modification permet également de vectoriser le code CPU et donc de faire une comparaison honnête des performances entre GPU et CPU. Dans un deuxième temps, ce travail aborde le problème d'alignements de séquences. Nous présentons une parallélisation GPU d'une méthode utilisant une indexation par graines. L' implémentation sur GPU n'étant pas efficace, nous nous tournons vers le développement d'une version CPU. Notre contribution principale est le développement d'un nouvel algorithme éliminant rapidement les nombreux alignements potentiels, basé sur le précalcul de portions de la matrice de programmation dynamique. Ce nouvel algorithme a conduit au développement d'un nouveau programme d'alignement très efficace. Notre travail fournit l'exemple de deux problèmes différents dont seulement un a pu être efficacement parallélisé sur GPU. Ces deux expériences nous permettent d'évaluer l'efficacité des GPU et leur place en bioinformatique.