Malgré les décennies de travail dans ce domaine, la construction de compilateurs capables de paraléliser et optimiser les nids de boucle reste un problème difficile, dans le contexte d’une augmentation de la diversité des applications calculatoires et de la complexité de la hiérarchie de calcul et de stockage des processeurs modernes. L’absence d’une méthode systématique pour optimiser la localité et le parallélisme, fondée sur un modèle de localité des données pertinent, constitue un obstacle majeur pour prendre en charge la variété des besoins en optimisation de boucles issus du logiciel et du matériel. Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme unifié pour l’optimisation du parallélisme et de la localité dans les nids de boucles, capable de modéliser les effets temporels et spatiaux des multiprocesseurs et accélérateurs comportant des hiérarchies profondes de parallélisme et de mémoire. Cet algorithme coordonne la résolution d’une collection de problèmes d’optimisation paramètrés, portant sur des objectifs de localité ou et de parallélisme, dans un espace polyédrique de transformations préservant la sémantique du programme. La conception de cet algorithme fait l’objet d’une discussion systématique, ainsi que d’une validation expérimentale sur des noyaux calculatoires et benchmarks représentatifs.