Dans le domaine de l'imagerie m dicale, la segmentation des images volum triques r sultant de divers examens est une t che cruciale. Elle fournit au praticien une aide pour effectuer son diagnostic. La pertinence de cet outil repose sur deux facteurs majeurs: le temps de calcul et la qualit de segmentation. Nous montrons qu'il possible d'all ger la contrainte de temps gr ce la distribution des calculs sur un cluster d'ordinateurs. La programmation parall le a t effectu e par l'utilisation du standard MPI (Message Passing Interface). L'efficacit de la solution est prouv e par de bons facteurs d'acc l ration car il ne suffit pas de parall liser un programme pour proclamer avoir atteint le Graal. La mod lisation par champs al atoires de Markov cach s a t choisie pour segmenter les images. Cette mod lisation aboutit l'optimisation d'une fonction objective. Nous avons utilis les techniques d'optimisation, prouv es, que sont le Recuit Simul et les Modes Conditionnels It r s. L'algorithme des nu es dynamiques a galement t utilis dans un but comparatif. Pour mesurer la qualit de la segmentation, nous calculons les Kappa Index sur des images disposant de v rit terrain.