This paper is devoted to scheduling a large collection of independent tasks onto a large distributed heterogeneous platform, which is composed of a set of servers. Each server is a processor cluster equipped with a file repository. The tasks to be scheduled depend upon (input) files which initially reside on the server repositories. A given file may well be shared by several tasks. For each task, the problem is to decide on which server to execute it, and to transfer the required files (those which the task depends upon) to that server repository. The objective is to find a task allocation, and to schedule the induced communications, so as to minimize the total execution time. The contribution of this paper is twofold. On the theoretical side, we establish complexity results that assess the difficulty of the problem. On the practical side, we design several new heuristics, including an extension of the heuristic to the decentralized framework, and several lower cost heuristics, which we compare through extensive simulations.Dans cet article nous nous intéressons à l'ordonnancement d'un grand nombre de tâches indépendantes sur une plateforme hétérogène distribuée composée d'un ensemble de serveurs. Chaque serveur est une grappe de processeurs doté d'un entrepôt de données. les taches à ordonnancer dépendent de fichiers ( d'entrée) qui son initialement stockés dans les entrepôts. Un fichier donnée peut être partagé par plusieurs tâches. Pour chaque tâche, notre problème est de décider sur quel serveur l'exécuter, et de transférer les fichiers nécessaires ( ceux dont dépend la tache) vers l'entrepôt de ce serveur. L'objectif est de trouver une allocation des tâches, et un ordonnancement des communications induites, qui minimisent le temps total d'exécution. La contribution de cet article est double. Sur le plan théorique, nous établissons des nouveaux résultats de complexité qui caractérisent la difficulté du problème. Sur le plan pratique, nous proposons plusieurs nouvelles heuristiques, dont une extension de l'heuristique min-min aux plateformes distribuées, et des heuristiques de moindre coût, que nous comparons grâce à des simulations
