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\chapter*{Abstract}

By 2020, there will be 50 to 100 billion devices connected to the Internet. Two
domains of hot research to address these high demands of data processing are the
Internet of Things (IoT) and Big Data.  The demands of these new  applications
are increasing faster than the development of new hardware particularly because
of the slowdown of Moore's law.  The main reason of the ineffectiveness of the
processing speed is the memory wall or Von Neumann bottleneck which is comming
from speed differences between the processor and the memory.  Therefore, a new
fast and power-efficient hardware architecture is needed to respond
to those huge demands of data processing.

In this thesis, we introduce novel high performance architectures for next
generation computing using emerging nanotechnologies such as memristors. We have
studied unconventional computing methods both in the digital and the analog
domains. However, the main focus and contribution is in Spiking Neural Network
(SNN) or neuromorphic analog computing.  In the first part of this dissertation,
we review the memristive devices proposed in the literature and study their
applicability in a hardware crossbar digital architecture.  At the end of
part~I, we review the Neuromorphic and SNN architecture.  The second part of the
thesis contains the main contribution which is the development of a Neural
Network Scalable Spiking Simulator (N2S3) suitable for the hardware
implementation of neuromorphic computation, the introduction of a novel synapse
box which aims at better learning in SNN platforms, a parameter exploration to
improve performance of memristor-based SNN, and finally a study of the
application of deep learning in SNN.

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\chapter*{Résumé}

On estime que le nombre d'objets connectés à l'Internet atteindra 50 à 100
milliards en 2020.  La recherche s'organise en deux champs principaux pour
répondre à ce défi~: l'internet des  objets et les grandes masses de données.
La demande en puissance de calcul augmente plus vite  que le développement de
nouvelles architectures matérielles en particulier à cause du ralentissement de
la loi de Moore. La raison principale en est est le mur de la mémoire, autrement
appelé le goulet d'étranglement de Von Neumann, qui vient des différences de
vitesse croissantes entre le processeur et la mémoire. En conséquence, il y a
besoin d'une nouvelle architecture matérielle rapide et économe en énergie pour
répondre aux besoins énormes de puissance de calcul.

Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles architectures pour les processeurs
de prochaine génération utilisant des nanotechnologies émergentes telles que les
memristors. Nous étudions des méthodes de calcul non conventionnelles aussi bien
numériques qu'analogiques. Notre contribution principale concerne les réseaux de
neurones à impulsion (RNI) ou architectures neuromorphiques. Dans la première
partie de la thèse, nous passons en revue les memristors existants, étudions
leur utilisation dans une architecture numérique à base de crossbars, puis
introduisons les architectures neuromorphiques. La deuxième partie contient la
contribution principale~: le développement d'une simulateur d'architectures
neuromorphiques (N2S3), l'introduction d'un nouveau type de synapse pour
améliorer l'apprentissage, une exploration des paramètres en vue d'améliorer les
RNI, et enfin une étude de la faisabilité des réseaux profonds dans les RNI.
