Ce travail porte sur la vérification de composants logiciels dans les systèmes embarqués critiques avioniques. Les conséquences d’une erreur dans de tels systèmes pouvant s'avérer catastrophiques, il se doivent de respecter leur spécification. La vérification formelle tend à prouver cette adéquation si elle est vraie, ou à produire un contre-exemple si elle ne l’est pas. Les méthodes actuelles ne sont pas capable de traiter les les systèmes industriels. La découverte d’informations supplémentaires (invariants) sur le système permet de réduire l’espace de recherche afin de renforcer l’objectif de preuve: les informations découvertes sont suffisantes pour conclure “facilement”. Nous définissons une architecture parallèle permettant à des méthodes de découverte d’invariants de collaborer autour d’un moteur de kinduction. Dans ce contexte nous proposons HullQe, une nouvelle heuristique de génération d’invariants potentiels combinant un calcul de pré-image par élimination de quantificateurs et des calculs d’enveloppes convexes. Nous montrons que HullQe est capable, automatiquement, de renforcer des objectifs de preuve correspondant à la vérification de patrons de conception courants en avionique. Pour autant que nous sachions, les méthodes actuelles sont incapables de conclure sur ces problèmes. Nous détaillons nos améliorations de l’algorithme d’élimination de quantificateurs de Monniaux afin d’assurer le passage à l’échelle sur nos systèmes. Notre framework formel Stuff est une implémentation de notre architecture parallèle composée de HullQe, d'une technique de découverte d’invariants basée sur des templates, et d'une généralisation de PDR à l’arithmétique.