Les molécules colloïdales peuvent être décrites comme des agrégats robustes de particules sphériques prenant la forme de certaines molécules simples. La préparation de suspensions de molécules colloïdales est étudiée afin d'obtenir de hauts rendements en morphologie et des distributions étroites en taille des objets, conditions indispensables pour envisager de futures applications comme leur assemblage et l'élaboration de matériaux. La stratégie repose sur l'introduction de germes de silice fonctionnalisés dans une polymérisation en émulsion du styrène, menant à la nucléation-croissance d'un nombre restreint de nodules sphériques de latex ancrés à la surface de la silice.Les travaux proposent une optimisation des voies de préparation (i) des germes de silice par voie sol-gel et (ii) des particules de latex de PS par polymérisation en émulsion. Les structures des clusters silice/PS sont caractérisées par cryo-tomographie électronique et leur formation fait l'objet de discussions notamment en s'appuyant sur des modèles géométriques connus et en proposant un nouveau modèle de croissance des nodules. Enfin, une étude préliminaire est menée afin de recouvrir ces clusters d'une couche d'oxyde (SiO2 et TiO2).

Les molécules colloïdales peuvent être décrites comme des agrégats robustes de particules sphériques prenant la forme de certaines molécules simples. La préparation de suspensions de molécules colloïdales est étudiée afin d’obtenir de hauts rendements en morphologie et des distributions étroites en taille des objets, conditions indispensables pour envisager de futures applications comme leur assemblage et l’élaboration de matériaux. La stratégie repose sur l’introduction de germes de silice fonctionnalisés dans une polymérisation en émulsion du styrène, menant à la nucléation-croissance d’un nombre restreint de nodules sphériques de latex ancrés à la surface de la silice.Les travaux proposent une optimisation des voies de préparation (i) des germes de silice par voie sol-gel et (ii) des particules de latex de PS par polymérisation en émulsion. Les structures des clusters silice/PS sont caractérisées par cryo-tomographie électronique et leur formation fait l’objet de discussions notamment en s’appuyant sur des modèles géométriques connus et en proposant un nouveau modèle de croissance des nodules. Enfin, une étude préliminaire est menée afin de recouvrir ces clusters d’une couche d’oxyde (SiO2 et TiO2). / The colloidal molecules are described as robust aggregates of spherical particles mimicking the space-filling models of simple conventional molecules. Their preparation is studied in order to obtain high morphology yields and narrow size distributions, as required to expect future applications like supracolloidal assembly and materials fabrication. The strategy is based on introduction of functionalized silica seeds in a styrene emulsion polymerization batch, leading to nucleation/growth of a discrete number of spherical PS nodules anchored to the silica surface.The study proposes an optimization of the synthesis of (i) the silica seeds by a sol-gel process and (ii) the PS latex particles by an emulsion polymerization. Silica/PS clusters structures are characterized by cryo-electron tomography and their arrangement is discussed using well-known geometrical models and suggesting a new model of nodules growth. At last, a preliminary study is carried out to cover these clusters with an oxide shell (SiO2 and TiO2).

Le travail de recherche décrit dans cette thèse a pour objectif d'accélérer le temps de calcul pour valoriser des instruments financiers complexes, tels des options américaines sur panier de taille réaliste (par exemple de 40 sousjacents), en tirant partie de la puissance de calcul parallèle qu'offrent les accélérateurs graphiques (Graphics Processing Units). Dans ce but, nous partons d'un travail précédent, qui avait distribué l'algorithme de valorisation de J.Picazo, basé sur des simulations de Monte Carlo et l'apprentissage automatique. Nous en proposons une adaptation pour GPU, nous permettant de diviser par 2 le temps de calcul de cette précédente version distribuée sur un cluster de 64 cœurs CPU, expérimentée pour valoriser une option américaine sur 40 actifs. Cependant, le pricing de cette option de taille réaliste nécessite quelques heures de calcul. Nous étendons donc ce premier résultat dans le but de cibler un cluster de calculateurs, hétérogènes, mixant GPUs et CPUs, via OpenCL. Ainsi, nous accélérons fortement le temps de valorisation, même si les entrainements des différentes méthodes de classification expérimentées (AdaBoost, SVM) sont centralisés et constituent donc un point de blocage. Pour y remédier, nous évaluons alors l'utilisation d'une méthode de classification distribuée, basée sur l'utilisation de forêts aléatoires, rendant ainsi notre approche extensible. La dernière partie réutilise ces deux contributions dans le cas de calcul de la Value at Risk d’un portefeuille d'options, sur cluster hybride hétérogène. / The research work described in this thesis aims at speeding up the pricing of complex financial instruments, like an American option on a realistic size basket of assets (e.g. 40) by leveraging the parallel processing power of Graphics Processing Units. To this aim, we start from a previous research work that distributed the pricing algorithm based on Monte Carlo simulation and machine learning proposed by J. Picazo. We propose an adaptation of this distributed algorithm to take advantage of a single GPU. This allows us to get performances using one single GPU comparable to those measured using a 64 cores cluster for pricing a 40-assets basket American option. Still, on this realistic-size option, the pricing requires a handful of hours. Then we extend this first contribution in order to tackle a cluster of heterogeneous devices, both GPUs and CPUs programmed in OpenCL, at once. Doing this, we are able to drastically accelerate the option pricing time, even if the various classification methods we experiment with (AdaBoost, SVM) constitute a performance bottleneck. So, we consider instead an alternate, distributable approach, based upon Random Forests which allow our approach to become more scalable. The last part reuses these two contributions to tackle the Value at Risk evaluation of a complete portfolio of financial instruments, on a heterogeneous cluster of GPUs and CPUs.