A schedule is said robust if it is able to absorb some degree of uncertainty in tasks duration while maintaining a stable solution. This intuitive notion of robustness has led to a lot of different metrics and almost no heuristics. In this paper, we perform an experimental study of these different metrics and show how they are correlated to each other. Additionally, we proposed different strategies for minimizing the makespan while maximizing the robustness: from an evolutionary metaheuristic

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... est solutions but longer computation time) to more simple heuristics making approximations (bad quality solutions but fast computation time). We compare these different approaches experimentally and show that we are able to find different approximations of the Pareto front for this bicriteria problem. Évaluation et optimisation de la robustesse d'ordonnancements de graphe de tâches sur plateforme hétérogène Résumé : Un ordonnancement est dit robuste s'il est capable d'absorber des variations dans les durées des tâches tout en maintenant une solution stable. Cette notion intuitive de la robustesse a induit beaucoup d'interprétations et de métriques différentes, mais pratiquement aucune heuristiques. Nous présentons dans cet article une étude statistique montrant comment ces métriques sont corrélées. Nous proposons ensuite différentes stratégies d'ordonnancement minimisant le temps d'éxecution et maximisant la robustesse : d'une métaheuristique évolutionaire (bonnes solutions mais temps de calcul longs) à des heuristiques plus simple (moins bonnes solutions mais génération plus rapide). Nous comparons ces différentes approches expérimentallement et montrons que nous sommes capable de générer des approximations du front de Pareto pour ce problème bicritère.