Dans cette thèse, nous cherchons à comparer la complexité booléenne classique et la complexité algébrique, en étudiant des problèmes sur les polynômes. Nous considérons les modèles de calcul algébriques de Valiant et de Blum, Shub et Smale (BSS). Pour étudier les classes de complexité algébriques, il est naturel de partir des résultats et des questions ouvertes dans le cas booléen, et de regarder ce qu'il en est dans le contexte algébrique. La comparaison des résultats obtenus dans ces deux domaines permet ainsi d'enrichir notre compréhension des deux théories. La première partie suit cette approche. En considérant un polynôme canoniquement associé à toute formule booléenne, nous obtenons un lien entre les questions de complexité booléenne sur la formule booléenne et les questions de complexité algébrique sur le polynôme. Nous avons étudié la complexité du calcul de ce polynôme dans le modèle de Valiant en fonction de la complexité de la formule booléenne, et avons obtenu des analogues algébriques à certains résultats booléens. Nous avons aussi pu utiliser des méthodes algébriques pour améliorer certains résultats booléens, en particulier de meilleures réductions de comptage. Une autre motivation aux modèles de calcul algébriques est d'offrir un cadre pour l'analyse d'algorithmes continus. La seconde partie suit cette approche. Nous sommes partis d'algorithmes nouveaux pour la recherche de zéros approchés d'un système de n polynômes complexes à n inconnues. Jusqu'à présent il s'agissait d'algorithmes pour le modèle BSS. Nous avons étudié l'implémentabilité de ces algorithmes sur un ordinateur booléen et proposons un algorithme booléen.

In the present thesis, we try to compare the classical boolean complexity with the algebraic complexity, by studying problems related to polynomials. We consider the algebraic models from Valiant and from Blum, Shub and Smale (BSS). To study the algebraic complexity classes, one can start from results and open questions from the boolean case, and look at their translation in the algebraic context. The comparison of the results obtained in the two settings will then boost our understanding of both complexity theories. The first part follows this framework. By considering a polynomial canonically associated to a boolean formula, we get a link between boolean complexity issues on the formula and algebraic complexity problems on the polynomial. We studied the complexity of computing the polynomial in Valiant's model, as a function of the complexity of the boolean formula. We found algebraic counterparts to some boolean results. Along the way, we could also use some algebraic methods to improve boolean results, in particular by getting better counting reductions. Another motivation for algebraic models of computation is to offer an elegant framework to the study of numerical algorithms. The second part of this thesis follows this approach. We started from new algorithms for the search of approximate zeros of complex systems of n polynomials in n variables. Up to now, those were BSS machine algorithms. We studied the implementation of these algorithms on digital computers, and propose an algorithm using floating arithmetic for this problem.

Real numbers are usually represented by various discrete objects such as floating points or partial decimal expansions. This is mainly because the clas- sical computability theory relates to computers which work with discrete data. Nevertheless, for theoretical purposes it is interesting to look at models of com- putation that deal with real numbers as with objects of unit size. A very natural such model was suggested by Blum, Shub and Smale in 1989. In 2012 Grigoriev and Nikolenko studied various cryptographic tasks involv- ing real numbers (for example, biometric authentication) and they considered the BSS machine model. In this work we focus on hard to invert functions in this model of computation. Our main theme is to analyse whether there are real functions of one variable that are easier to compute than to invert by a BSS machine. 1

Dans cette thèse, nous cherchons à comparer la complexité booléenne classique et la complexité algébrique, en étudiant des problèmes sur les polynômes. Nous considérons les modèles de calcul algébriques de Valiant et de Blum, Shub et Smale (BSS). Pour étudier les classes de complexité algébriques, il est naturel de partir des résultats et des questions ouvertes dans le cas booléen, et de regarder ce qu'il en est dans le contexte algébrique. La comparaison des résultats obtenus dans ces deux domains permet ainsi d'enrichir notre compréhension des deux théories. La première partie suit cette approche. En considérant un polynôme canoniquement associé à toute formule booléenne, nous obtenons un lien entre les questions de complexité booléenne sur la formule booléenne et les questions de complexité algébrique sur le polynôme. Nous avons étudié la complexité du calcul de ce polynôme dans le modèle de Valiant en fonction de la complexité de la formule booléenne, et avons obtenu des analogues algébriques à certains résultats booléens. Nous avons aussi pu utiliser des méthodes algébriques pour améliorer certains résultats booléens, en particulier de meilleures réductions de comptage. Une autre motivation aux modèles de calcul algébriques est d'offrir un cadre pour l‘analyse d’algorithmes continus. La seconde partie suit cette approche. Nous sommes partis d’algorithmes nouveaux pour la recherche de zéros approchés d'un système de n polynômes complexes à n inconnues. Jusqu'à présent il s'agissait d'algorithmes pour le modèle BSS. Nous avons étudié l'implémentabilité de ces algorithmes sur un ordinateur booléen et proposons un algorithme booléen. / In the present thesis, we try to compare the classical boolean complexity with the algebraic complexity, by studying problems related to polynomials. We consider the algebraic models from Valiant and from Blum, Shub and Smale (BSS). To study the algebraic complexity classes, one can start from results and open questions from the boolean case, and look at their translation in the algebraic context. The comparison of the results obtained in the two settings will then boost our understanding of both complexity theories. The first part follows this framework. By considering a polynomial canonically associated to a boolean formula, we get a link between boolean complexity issues on the formula and algebraic complexity problems on the polynomial. We studied the complexity of computing the polynomial in Valiant's model, as a function of the complexity of the boolean formula. We found algebraic counterparts to some boolean results. Along the way, we could also use some algebraic methods to improve boolean results, in particular by getting better counting reductions. Another motivation for algebraic models of computation is to offer an elegant framework to the study of numerical algorithms. The second part of this thesis follows this approach. We started from new algorithms for the search of approximate zeros of complex systems of n polynomials in n variables. Up to now, those were BSS machine algorithms. We studied the implementation of these algorithms on digital computers, and propose an algorithm using floating arithmetic for this problem.