Au cours des dernières décennies, la demande croissante d'applications en temps réel hautement sophistiquées et dotées de fonctionnalités complexes a entraîné une augmentation exponentielle de la consommation d'énergie et une élévation significative de la température des systèmes. Ces températures élevées et ces variations thermiques représentent des défis considérables en termes de fiabilité et de performance des systèmes, de coûts de refroidissement et de fuites. Ce livre explore la force de la gestion thermique de deux algorithmes basés sur l'équité, à savoir Proportional Fair (PFair) et Deadline Partitioning Fair (DP-Fair). Dans la littérature connexe, l'introduction de l'équité est souvent considérée comme un outil pour atteindre l'optimalité dans les algorithmes d'ordonnancement des multiprocesseurs. Ce travail montre que ces algorithmes présentent un meilleur profil thermique par rapport à l'algorithme EDF (Earliest Deadline First) couramment utilisé dans des conditions similaires, à la fois dans des environnements uniprocesseurs et multiprocesseurs. Une simulation est réalisée pour un modèle d'ensemble de tâches périodiques. Les résultats obtenus sont encourageants et montrent que l'utilisation d'algorithmes basés sur l'équité réduit la température de fonctionnement, la température maximale et les variations thermiques.