Par rapport à l'arithmétique virgule flottante, l'arithmétique virgule fixe se révèle plus avantageuse en termes de contraintes de coût et de consommation, cependant la conversion en arithmétique virgule fixe d'un algorithme spécifié initialement en virgule flottante se révèle être une tâche fastidieuse. Au sein de ce processus de conversion, l'une des étapes majeures concerne l'évaluation de la précision de la spécification en virgule fixe. En effet, le changement du format des données de l'application s'effectue en éliminant des bits ce qui conduit à la génération de bruits de quantification qui se propagent au sein du système et dégradent la précision des calculs en sortie de l'application. Par conséquent, cette perte de précision de calcul doit être maîtrisée et évaluée afin de garantir l'intégrité de l'algorithme et répondre aux spécifications initiales de l'application. Le travail mené dans le cadre de cette thèse se concentre sur des approches basées sur l'évaluation de la précision à travers des modèles analytiques (par opposition à l'approche par simulations). Ce travail traite en premier lieu de la recherche de modèles analytiques pour évaluer la précision des opérateurs non lisses de décision ainsi que la cascade d'opérateurs de décision. Par conséquent, la caractérisation de la propagation des erreurs de quantification dans la cascade d'opérateurs de décision est le fondement des modèles analytiques proposés. Ces modèles sont appliqués à la problématique de l'évaluation de la précision de l'algorithme de décodage sphérique SSFE (Selective Spanning with Fast Enumeration) utilisé pour les systèmes de transmission de type MIMO (Multiple-Input Multiple-Output). Dans une seconde étape, l'évaluation de la précision des structures itératives d'opérateurs de décision a fait l'objet d'intérêt. Une caractérisation des erreurs de quantification engendrées par l'utilisation de l'arithmétique en virgule fixe est menée afin de proposer des modèles analytiques basés sur l'estimation d'une borne supérieure de la probabilité d'erreur de décision ce qui permet de réduire les temps d'évaluation. Ces modèles sont ensuite appliqués à la problématique de l'évaluation de la spécification virgule fixe de l'égaliseur à retour de décision DFE (Decision Feedback Equalizer). Le second aspect du travail concerne l'optimisation des largeurs de données en virgule fixe. Ce processus d'optimisation est basé sur la minimisation de la probabilité d'erreur de décision dans le cadre d'une implémentation sur un FPGA (Field-Programmable Gate Array) de l'algorithme DFE complexe sous contrainte d'une précision donnée. Par conséquent, pour chaque spécification en virgule fixe, la précision est évaluée à travers les modèles analytiques proposés. L'estimation de la consommation des ressources et de la puissance sur le FPGA est ensuite obtenue à l'aide des outils de Xilinx pour faire un choix adéquat des largeurs des données en visant à un compromis précision/coût. La dernière phase de ce travail traite de la modélisation en virgule fixe des algorithmes de décodage itératif reposant sur les concepts de turbo-décodage et de décodage LDPC (Low-Density Parity-Check). L'approche proposée prend en compte la structure spécifique de ces algorithmes ce qui implique que les quantités calculées au sein du décodeur (ainsi que les opérations) soient quantifiées suivant une approche itérative. De plus, la représentation en virgule fixe utilisée (reposant sur le couple dynamique et le nombre de bits total) diffère de la représentation classique qui, elle, utilise le nombre de bits accordé à la partie entière et la partie fractionnaire. Avec une telle représentation, le choix de la dynamique engendre davantage de flexibilité puisque la dynamique n'est plus limitée uniquement à une puissance de deux. Enfin, la réduction de la taille des mémoires par des techniques de saturation et de troncature est proposée de manière à cibler des architectures à faible-complexité. / Traditionally, evaluation of accuracy is performed through two different approaches. The first approach is to perform simulations fixed-point implementation in order to assess its performance. These approaches based on simulation require large computing capacities and lead to prohibitive time evaluation. To avoid this problem, the work done in this thesis focuses on approaches based on the accuracy evaluation through analytical models. These models describe the behavior of the system through analytical expressions that evaluate a defined metric of precision. Several analytical models have been proposed to evaluate the fixed point accuracy of Linear Time Invariant systems (LTI) and of non-LTI non-recursive and recursive linear systems. The objective of this thesis is to propose analytical models to evaluate the accuracy of digital communications systems and algorithms of digital signal processing made up of non-smooth and non-linear operators in terms of noise. In a first step, analytical models for evaluation of the accuracy of decision operators and their iterations and cascades are provided. In a second step, an optimization of the data length is given for fixed-point hardware implementation of the Decision Feedback Equalizer DFE based on analytical models proposed and for iterative decoding algorithms such as turbo decoding and LDPC decoding-(Low-Density Parity-Check) in a particular quantization law. The first aspect of this work concerns the proposition analytical models for evaluating the accuracy of the non-smooth decision operators and the cascading of decision operators. So, the characterization of the quantization errors propagation in the cascade of decision operators is the basis of the proposed analytical models. These models are applied in a second step to evaluate the accuracy of the spherical decoding algorithmSSFE (Selective Spanning with Fast Enumeration) used for transmission MIMO systems (Multiple-Input Multiple -Output). In a second step, the accuracy evaluation of the iterative structures of decision operators has been the interesting subject. Characterization of quantization errors caused by the use of fixed-point arithmetic is introduced to result in analytical models to evaluate the accuracy of application of digital signal processing including iterative structures of decision. A second approach, based on the estimation of an upper bound of the decision error probability in the convergence mode, is proposed for evaluating the accuracy of these applications in order to reduce the evaluation time. These models are applied to the problem of evaluating the fixed-point specification of the Decision Feedback Equalizer DFE. The estimation of resources and power consumption on the FPGA is then obtained using the Xilinx tools to make a proper choice of the data widths aiming to a compromise accuracy/cost. The last step of our work concerns the fixed-point modeling of iterative decoding algorithms. A model of the turbo decoding algorithm and the LDPC decoding is then given. This approach integrates the particular structure of these algorithms which implies that the calculated quantities in the decoder and the operations are quantified following an iterative approach. Furthermore, the used fixed-point representation is different from the conventional representation using the number of bits accorded to the integer part and the fractional part. The proposed approach is based on the dynamic and the total number of bits. Besides, the dynamic choice causes more flexibility for fixed-point models since it is not limited to only a power of two.

Aujourd'hui encore, certains systèmes embarqués n'intègrent pas leur propre unité flottante, pour des contraintes de surface, de coût et de consommation d'énergie. Cependant, ce type d'architecture est largement utilisé dans des domaines d'application extrêmement exigeants en calculs flottants (le multimédia, l'audio et la vidéo ou les télécommunications). Pour compenser le fait que l'arithmétique flottante ne soit pas implantée en matériel, elle doit être émulée efficacement à travers une implantation logicielle. Cette thèse traite de la conception et de l'implantation d'un support logiciel efficace pour l'arithmétique virgule flottante IEEE 754 aux processeurs entiers embarqués. Plus spécialement, elle propose de nouveaux algorithmes et outils pour la génération efficace de programmes à la fois rapides et certifiés, permettant notamment d'obtenir des codes C de très faibles latences pour l'évaluation polynomiale en arithmétique virgule fixe. Comparés aux implantations complètement écrites à la main, ces outils permettent de réduire de manière significative le temps de développement d'opérateurs flottants. La première partie de la thèse traite de la conception d'algorithmes optimisés pour certains opérateurs flottants en base 2, et donne des détails sur leur implantation logicielle pour le format virgule flottante binary32 et pour certains processeurs VLIW entiers embarqués comme ceux de la famille ST200 de STMicroelectronics. En particulier, nous proposons ici une approche uniforme pour l'implantation correctement arrondie des racines et de leur inverse, ainsi qu'une extension à la division. Notre approche, qui repose sur l'évaluation d'un seul polynôme bivarié, permet d'exprimer un plus haut degré de parallélisme d'instruction (ILP) que les méthodes précédentes, et s'avère particulièrement efficace en pratique. Ces travaux nous ont permis de fournir une version complètement remaniée de la bibliothèque FLIP, entraînant des gains significatifs par rapport à la version précédente. La deuxième partie de la thèse présente une méthodologie pour générer automatiquement et efficacement des codes C rapides et certifiés pour l'évaluation de polynômes bivariés en arithmétique virgule fixe. En particulier, elle consiste en un ensemble d'heuristiques pour calculer des schémas d'évaluation très parallèles et de faible latence, ainsi qu'un ensemble de techniques pour vérifier si ces schémas restent efficaces sur une architecture cible réelle et suffisamment précis pour garantir l'arrondi correct de l'implantation des opérateurs sous-jacente. Cette approche a été implantée dans l'environnement logiciel CGPE (Code Generation for Polynomial Evaluation). Nous avons ainsi utilisé notre outil pour générer et certifier rapidement des parties significatives des codes de la bibliothèque FLIP.

De nombreux systèmes embarqués implémentent des applications de traitement du signal, notamment lors de communications. Certains de ces traitements sont effectués par des filtres linéaires, qu'il est donc nécessaire de mettre en oeuvre numériquement sur ces cibles. Les systèmes embarqués sont sujets à diverses contraintes qu'il faut optimiser tout en conservant des systèmes fiables en terme de performance et de précision. L'arithmétique virgule fixe est généralement préférée à l'arithmétique flottante pour des systèmes embarqués de traitement du signal, entre autres car elle est moins coûteuse, disponibles dans tous les systèmes, permet d'utiliser des largeurs arbitraires sur des cibles matérielles et est généralement suffisante en terme de précision pour les applications de traitement du signal. Le calcul en virgule fixe nécessite d'aligner les positions des virgules pour ainsi rendre cohérent des calculs à base de nombres entiers. Cela implique des quantifications et l'enjeu est donc de minimiser la répercussion de ces arrondis sur le résultat final, en proposant une garantie sur l'erreur sur la sortie. Une méthodologie a été proposée durant cette thèse qui, à partir d'un algorithme de filtre linéaire, utilise une méthode analytique pour implémenter cet algorithme en virgule fixe et générer du code. Cette méthodologie considère à la fois les implémentations logicielles, et les implémentations matérielles qui impliquent la résolution d'un problème d'optimisation. Un outil, nommé FiPoGen, a été développé pour mettre en oeuvre les méthodes proposées et fournir automatiquement un code virgule fixe implémentant un filtre donné avec garantie sur l'erreur sur la sortie. / Embedded systems implement signal processing systems, such as linear filters, for example for communication through networks. These devices are subject to various constraints, such as power consumption, time-To-Market, area consumption, and so on, that is necessary to optimize while guaranteeing reliability and accuracy of the implemented systems. Fixed-Point arithmetic is generally used instead of floating-Point arithmetic for signal processing embedded systems because it is less expensive, all devices support fixed-Point numbers (as they are implemented only using integers), allows arbitrary word-Lengths in hardware implementation and is enough accurate for signal processing programs. Fixed-Point computations need the operands of an operation to be aligned together with the same position of the binary point. This leads to quantification errors and the goal is to minimize these round-Off effects onto the final result, by proposing a guarantee on the output error. During this thesis, a methodology has been proposed which implements a given algorithm in fixed-Point using analytical approach, and generates some codes. This methodology consider both software and hardware targets. The hardware approach is realized solving a word-Length optimization problem. A tool, named FiPoGen, has been developed that realizes this methodology and automatically yields fixed-Point code corresponding to a given filter algorithm with a guarantee on the output error.

Dans cette thèse nous essayons d'améliorer l'évaluation de filtres numériques en nous concentrant sur la précision de calcul nécessaire.Ce travail est réalisé dans le contexte d'un générateur de code matériel/logiciel fiable pour des filtres numériques linéaires, en particulier filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (IIR). Avec ce travail, nous mettons en avant les problèmes liés à l'implémentation de filtres linéaires en arithmétique Virgule Fixe tout en prenant en compte la précision finie des calculs nécessaires à la transformation de filtres vers code. Ce point est important dans le cadre de filtres utilisés dans des systèmes embarqués critique comme les véhicules autonomes. Nous fournissons une nouvelle méthodologie pour l'analyse d'erreur lors de l'étude d'algorithmes de filtres linéaires du point de vue de l'arithmétique des ordinateurs. Au cœur de cette méthodologie se trouve le calcul fiable de la mesure Worst Case Peak Gain d'un filtre qui est la norme l1 de sa réponse impulsionnelle. L'analyse d'erreur proposée est basée sur la combinaison de techniques telles que l'analyse d'erreur en Virgule Flottante, l'arithmétique d'intervalles et les implémentations multi-précisions. Cette thèse expose également la problématique de compromis entre les coûts matériel (e.g. la surface) et la précision de calcul lors de l'implémentation de filtres numériques sur FPGA. Nous fournissons des briques de bases algorithmiques pour une solution automatique de ce problème. Finalement, nous intégrons nos approches dans un générateur de code pour les filtres au code open-source afin de permettre l'implémentation automatique et fiable de tout algorithme de filtre linéaire numérique. / In this thesis we develop approaches for improvement of the numerical behavior of digital filters with focus on the impact of accuracy of the computations. This work is done in the context of a reliable hardware/software code generator for Linear Time-Invariant (LTI) digital filters, in particular with Infinite Impulse Response (IIR). With this work we consider problems related to the implementation of LTI filters in Fixed-Point arithmetic while taking into account finite precision of the computations necessary for the transformation from filter to code. This point is important in the context of filters used in embedded critical systems such as autonomous vehicles. We provide a new methodology for the error analysis when linear filter algorithms are investigated from a computer arithmetic aspect. In the heart of this methodology lies the reliable evaluation of the Worst-Case Peak Gain measure of a filter, which is the l1 norm of its impulse response. The proposed error analysis is based on a combination of techniques such as rigorous Floating-Point error analysis, interval arithmetic and multiple precision implementations. This thesis also investigates the problematic of compromise between hardware cost (e.g. area) and the precision of computations during the implementation on FPGA. We provide basic brick algorithms for an automatic solution of this problem. Finally, we integrate our approaches into an open-source unifying framework to enable automatic and reliable implementation of any LTI digital filter algorithm.

Mes activités de recherche se situent dans le domaine de l'implantation efficace d'applications de traitement du signal et de l'image (TDSI) au sein de systèmes embarqués. Face à la complexité grandissante des applications implantées au sein des systèmes embarqués, et face à la nécessité de réduire les temps de mise sur le marché, des méthodes et les outils associés sont nécessaires pour automatiser le processus d'implantation de ces applications sur des plateformes embarquées. A l'interface entre les phases de conception des algorithmes de TDSI et d'implantation au sein des systèmes embarqués, la conversion en virgule fixe reste une tache longue, fastidieuse et source d'erreurs. L'objectif de nos travaux de recherche est de proposer une méthodologie efficace de conversion automatique en virgule fixe et de développer les outils associés. De plus, la mise en œuvre de techniques permettant d'optimiser l'implantation d'applications au sein de systèmes embarqués a été étudiée. Plus particulièrement, les applications de communication numérique, les aspects énergétiques et la représentation optimisée des données en virgule fixe ont été considérés. Dans le processus de conversion en virgule fixe, l'évaluation des effets de la précision finie sur les performances de l'application est l'un des problèmes majeurs. Différents travaux de recherche ont permis de définir une approche analytique d'évaluation de la précision basée sur la théorie de la perturbation. Cette approche détermine l'expression de la puissance du bruit de quantification pour les systèmes composés d'opérations dont le modèle de bruit peut être linéarisé. Pour traiter les systèmes intégrant des opérations dont le modèle de bruit n'est pas linéaire, une approche mixte combinant simulation et méthodes analytiques a été proposée. Différentes contributions pour l'automatisation du processus de conversion en virgule fixe ont été proposées. Elles concernent l'évaluation de la dynamique à travers des approches stochastiques, l'optimisation de la largeur des données dans le cas de la synthèse d'architectures et la définition d'une approche hiérarchique pour traiter des systèmes complexes. Une infrastructure logicielle a été développée pour réaliser la conversion en virgule fixe et évaluer efficacement la précision des calculs. Différents travaux ont été conduits sur l'implantation d'applications de communication numérique au sein de systèmes embarqués et sur la génération de blocs matériels dédiés. De plus, le concept d'adaptation dynamique de la précision a été proposé et une architecture reconfigurable et flexible, supportant l'ADP, a été développée.

Le problème de l'optimisation des systèmes utilisant l'arithmétique virgule fixe est un problème d'optimisation combinatoire de complexité NP-difficile. Savoir analyser et optimiser des applications complexes et de taille réelle est le thème central de cette thèse. Une technique de type diviser-pour-régner, où un système donné est décomposé en plusieurs petits sous-systèmes organisés selon une hiérarchie est au cœur de cette approche. Cette décomposition ouvre la voie à l'évaluation rapide de la précision et au problème d'optimisation hiérarchique de la largeur des données et des opérations du système. En raison de la réduction du nombre de variables, la convergence du problème d'optimisation hiérarchique vers une solution est beaucoup plus rapide que dans le cas classique. Le modèle "Single Noise Source" (SNS) est proposé pour étudier les statistiques des erreurs de quantification. Au lieu de simplement se concentrer sur la moyenne et la variance du bruit des erreurs dues à la quantification, il fournit également des formules analytiques pour dériver les paramètres statistiques des processus aléatoires produisant les erreurs de quantification équivalentes à une simulation en virgule fixe. En présence des opérations " non-lisses " (un- smooth) telles que la décision dans les modulations QAM, les fonctions Min() ou Max(), etc., il est pour l'instant inévitable d'utiliser la simulation en virgule fixe. Une technique pour l'évaluation analytique des statistiques des erreurs de quantification en présence d'opérateurs non-lisses dans les graphes ne contenant pas de rebouclage est également proposée. Afin de tenir compte également des systèmes ayant des rebouclages, une technique hybride qui utilise le modèle SNS pour accélérer les simulations en virgule fixe est de plus proposée. Un cadre d'utilisation de l'optimisation convexe est proposé comme heuristique pour résoudre le problème d'optimisation des largeurs. Cette nouvelle technique améliore non seulement la qualité de la solution, mais permet de résoudre le problème plus rapidement que les approches itératives classiques. L'application des techniques proposées permet non seulement de réduire les coûts du système mais aussi une réduction de plusieurs ordres de grandeur dans le temps nécessaire pour optimiser les systèmes utilisant l'arithmétique virgule fixe.

De nombreuses méthodes de traitement du signal reposent sur des résultats puissants d'approximation numérique. Un exemple significatif en est l'utilisation de l'approximation de type Chebyshev pour l'élaboration de filtres numériques.En pratique, le caractère fini des formats numériques utilisés en machine entraîne des difficultés supplémentaires pour la conception de filtres numériques (le traitement audio et le traitement d'images sont deux domaines qui utilisent beaucoup le filtrage). La majorité des outils actuels de conception de filtres ne sont pas optimisés et ne certifient pas non plus la correction de leurs résultats. Notre travail se veut un premier pas vers un changement de cette situation.La première partie de la thèse traite de l'étude et du développement de méthodes relevant de la famille Remez/Parks-McClellan pour la résolution de problèmes d'approximation polynomiale de type Chebyshev, en utilisant l'arithmétique virgule-flottante.Ces approches sont très robustes, tant du point de vue du passage à l'échelle que de la qualité numérique, pour l'élaboration de filtres à réponse impulsionnelle finie (RIF).Cela dit, dans le cas des systèmes embarqués par exemple, le format des coefficients du filtre qu'on utilise en pratique est beaucoup plus petit que les formats virgule flottante standard et d'autres approches deviennent nécessaires.Nous proposons une méthode (quasi-)optimale pour traîter ce cas. Elle s'appuie sur l'algorithme LLL et permet de traiter des problèmes de taille bien supérieure à ceux que peuvent traiter les approches exactes. Le résultat est ensuite utilisé dans une couche logicielle qui permet la synthèse de filtres RIF pour des circuits de type FPGA.Les résultats que nous obtenons en sortie sont efficaces en termes de consommation d'énergie et précis. Nous terminons en présentant une étude en cours sur les algorithmes de type Remez pour l'approximation rationnelle. Ce type d'approches peut être utilisé pour construire des filtres à réponse impulsionnelle infinie (RII) par exemple. Nous examinons les difficultés qui limitent leur utilisation en pratique. / The field of signal processing methods and applications frequentlyrelies on powerful results from numerical approximation. One suchexample, at the core of this thesis, is the use of Chebyshev approximationmethods for designing digital filters.In practice, the finite nature of numerical representations adds an extralayer of difficulty to the design problems we wish to address using digitalfilters (audio and image processing being two domains which rely heavilyon filtering operations). Most of the current mainstream tools for thisjob are neither optimized, nor do they provide certificates of correctness.We wish to change this, with some of the groundwork being laid by thepresent work.The first part of the thesis deals with the study and development ofRemez/Parks-McClellan-type methods for solving weighted polynomialapproximation problems in floating-point arithmetic. They are veryscalable and numerically accurate in addressing finite impulse response(FIR) design problems. However, in embedded and power hungry settings,the format of the filter coefficients uses a small number of bits andother methods are needed. We propose a (quasi-)optimal approach basedon the LLL algorithm which is more tractable than exact approaches.We then proceed to integrate these aforementioned tools in a softwarestack for FIR filter synthesis on FPGA targets. The results obtainedare both resource consumption efficient and possess guaranteed accuracyproperties. In the end, we present an ongoing study on Remez-type algorithmsfor rational approximation problems (which can be used for infinite impulseresponse (IIR) filter design) and the difficulties hindering their robustness.

L'implantation efficace des algorithmes de traitement numérique du signal (TNS) dans les systèmes embarqués requiert l'utilisation de l'arithmétique virgule fixe afin de satisfaire les contraintes de coût, de consommation et d'encombrement exigées par ces applications. Le codage manuel des données en virgule fixe est une tâche fastidieuse et source d'erreurs. De plus, la réduction du temps de mise sur le marché des applications exige l'utilisation d'outils de développement de haut niveau, permettant d'automatiser certaines tâches. Ainsi, le développement de méthodologies de codage automatique des données en virgule fixe est nécessaire. Dans le cadre des processeurs programmables de traitement du signal, la méthodologie doit déterminer le codage optimal, permettant de maximiser la précision et de minimiser le temps d'exécution et la taille du code. L'objectif de ce travail de recherche est de définir une nouvelle méthodologie de compilation d'algorithmes spécifiés en virgule flottante au sein d'architectures programmables en virgule fixe sous contrainte de respect des critères de qualité associés à l'application. Ce travail de recherche s'articule autour de trois points principaux. Le premier aspect de notre travail a consisté à définir la structure de la méthodologie. L'analyse de l'influence de l'architecture sur la précision des calculs montre la nécessité de tenir compte de l'architecture cible pour obtenir une implantation optimisée d'un point de vue du temps d'exécution et de la précision. De plus, l'étude de l'interaction entre les phases de compilation et de codage des données permet de définir le couplage nécessaire entre les phases de conversion en virgule fixe et le processus de génération de code. Le second aspect de ce travail de recherche concerne l'évaluation de la précision au sein d'un système en virgule fixe à travers la détermination du Rapport Signal à Bruit de Quantification (RSBQ). Une méthodologie permettant de déterminer automatiquement l'expression analytique du RSBQ en fonction du format des données en virgule fixe est proposée. Dans un premier temps, un nouveau modèle de bruit est présenté. Ensuite, les concepts théoriques pour déterminer la puissance du bruit de quantification en sortie des systèmes linéaires et des systèmes non-linéaires et non-récursifs sont détaillés. Finalement, la méthodologie mise en oeuvre pour obtenir automatiquement l'expression du RSBQ dans le cadre des systèmes linéaires est exposée. Le troisième aspect de ce travail de recherche correspond à la mise en oeuvre de la méthodologie de codage des données en virgule fixe. Dans un premier temps, la dynamique des données est déterminée à l'aide d'une approche analytique combinant deux techniques différentes. Ces informations sur la dynamique permettent de déterminer la position de la virgule de chaque donnée en tenant compte de la présence éventuelle de bits de garde au sein de l'architecture. Pour obtenir un format des données en virgule fixe complet, la largeur de chaque donnée est déterminée en prenant en compte l'ensemble des types des données manipulées au sein du DSP. La méthode sélectionne la séquence d'instructions permettant de fournir une précision suffisante en sortie de l'algorithme et de minimiser le temps d'exécution du code. La dernière phase du processus de codage correspond à l'optimisation du format des données en vue d'obtenir une implantation plus efficace. Les différentes opérations de recadrage sont déplacées afin de minimiser le temps d'exécution global tant que la précision en sortie de l'algorithme est supérieure à la contrainte. Deux types de méthode ont été mis en {\oe}uvre en fonction des capacités de parallélisme au niveau instruction de l'architecture ciblée. Cette méthodologie a été testée sur différents algorithmes de traitement numérique du signal présents au sein des systèmes de radio-communications de troisième génération. Les résultats obtenus montrent l'intérêt de notre méthodologie pour réduire le temps de développement des systèmes en virgule fixe.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la forte augmentation du débit et de la puissance de calcul des systèmes de télécommunications. Cette augmentation entraîne une consommation d'énergie importante et réduit la durée de batterie, ce qui est primordiale pour un système embarqué. Nous proposons des mécanismes permettant de réduire la consommation d'énergie dans un système embarqué, plus particulièrement dans un terminal mobile sans fil. L'implantation efficace des algorithmes de traitement numérique du signal dans les systèmes embarqués requiert l'utilisation de l'arithmétique virgule fixe afin de satisfaire des contraintes de coût, de consommation et d'encombrement. Dans les approches classiques, la largeur des données et des calculs est considérée au pire cas lors de la détermination des spécifications afin qu'elles soient satisfaites dans tout les cas. Nous proposons une approche d'adaptation dynamique, permettant de changer la spécification en fonction de l'environnement (par exemple les conditions d'un canal de transmission) avec pour objectif de réduire la consommation d'énergie dans certaines conditions. Tout d'abord, la relation entre la puissance de bruit de quantification et le taux d'erreur binaire du système en fonction du bruit au récepteur est établie pour une chaîne de transmission QPSK. Ce résultat est appliqué dans la technique d'accès multiple par répartition de codes en séquence directe (DS-CDMA). Parmi plusieurs systèmes de télécommunications utilisant la technique DS-CDMA, nous montrons comment adapter dynamiquement la précision de calcul d'un récepteur 3G WCDMA. La conversion en virgule fixe nécessite un algorithme d'optimisation combinatoire pour l'optimisation des largeurs des opérateurs sous une contrainte de précision. La deuxième axe de ces travaux de thèse concerne l'étude d'algorithmes d'optimisation adaptés au problème de l'optimisation des largeurs de données. Nous proposons de nouveaux algorithmes pour les problèmes à une seule contrainte ou à une suite des contraintes correspondant à différents niveaux de précision pour les systèmes auto-adaptatifs. Le résultat des algorithmes génétiques multi-objectifs, sous forme d'une frontière de Pareto, permet d'obtenir la largeur correspondant à chaque niveau du bruit de quantification. Une version améliorée des algorithmes génétiques combinée avec l'élitisme et la recherche tabou est proposée. En plus, nous proposons d'appliquer GRASP, un algorithme de recherche locale stochastique permettant de trouver le résultat dans un temps plus faible en comparaison avec les algorithmes génétiques.