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Data servers are at the heart of information systems (IS) architecture. They consequently must be made of efficient resource management mechanisms and their resource management policies have to be adapted to the behavioral features of the IS. Unfortunately, it is not possible to build an universal data server that would fit any IS requirements. Actually, ISs differ significantly according to the data they manage, the nature of the applied treatments, guaranteed properties of execution, underlying hardware features, etc. Hence, any IS integrates its own data server with specific resource management policies. The drawbacks of such an approach are however far from being negligible. First, re-implementing elementary resource management mechanisms is not profitable. Second, because of the rigidity of their architecture, those IS are poorly reactive to (qualitative or quantitative) changes of information, treatments or hardware. Finally, the opaqueness of such systems makes them difficult to coexist on a same platform. In this thesis, we show that there is no ideal memory management policy. Rather than trying to provide an ideal server, we wish to define a framework that eases the design of adaptable data servers. We focus on the management of the memory of data servers deployed on clusters of workstations. We propose the ADAMS memory support based on an hierarchical management model and event-based communication model. This support eases the integration of different types of memory management policies by distinguishing their respective responsibilities but without doing any hypothesis on their inter-dependencies. We explain how we integrate ADAMS to the persistent and adaptable distributed shared memory provided by the Arias system. ADAMS extends the features of Arias so as to take into account the specific requirements of data servers and by reducing the granularity of adaptability. We illustrate through an example how the resulting support makes possible the design of data servers that can be dynamically adapted. ; Du fait qu'il constitue un passage obligé du flux d'information, un serveur de données joue un rôle central dans l'architecture d'un système d'information (SI). Il doit en conséquence implanter des mécanismes de gestion de ressources efficaces et des politiques de gestion adaptées aux caractéristiques comportementales du SI. Il n'est malheureusement pas possible d'offrir un serveur de données universel capable de répondre aux exigences de tous les SI. Ceux-ci diffèrent en effet significativement par le type des informations qu'ils traitent, la nature des traitements effectués, les propriétés de traitement qu'ils garantissent, les caractéristiques du matériel sous-jacent, etc. De ce fait, chaque système d'information intègre son ou ses propres serveurs de données implantant des politiques de gestion figées. Les inconvénients d'une telle approche sont loin d'être négligeables. Tout d'abord, la ré-implantation de mécanismes élémentaires de gestion de ressources augmente le coût de conception. Ensuite, la rigidité comportementale réduit considérablement la réactivité à l'évolution tant en qualité qu'en quantité des informations, traitements et ressources matérielles. Enfin, l'opacité des tels systèmes rend difficile leur coexistence sur une même plate-forme. Cette thèse montre qu'il n'existe pas de politique de gestion de la mémoire idéale. Plutôt que d'essayer d'offrir un serveur idéal, elle tente de définir une infrastructure permettant de concevoir des serveurs de données adaptés et évolutifs. Elle adresse plus particulièrement le problème de la gestion de la mémoire physique et se place dans le contexte des grappes de machines. Elle propose le support mémoire adaptable ADAMS basé sur un modèle de gestion hiérarchique et un modèle de communication par événements. Ce support facilite l'intégration de différents types de politiques tout en séparant bien leurs rôles respectifs sans faire d'hypothèse sur leur inter-dépendances. Une intégration d'ADAMS à la mémoire virtuelle répartie permanente et adaptable du système Arias est ensuite exposée. ADAMS étend les caractéristiques de ce système afin de prendre en compte les besoins particulier de gestion des serveurs de données tout en réduisant le grain d'adaptabilité. Nous illustrons à travers un exemple comment le support résultant permet d'implanter un serveur de données dont les politiques de gestion peuvent être adaptées dynamiquement.