Reproduire les fonctionnalités du cerveau représente un défi majeur dans le domaine des technologies de l’information et de la communication. Plus particulièrement, l’ingénierie neuromorphique, qui vise à implémenter au niveau matériel les propriétés de traitement de l’information du cerveau, apparait une direction de recherche prometteuse. Parmi les différentes stratégies poursuivies dans ce domaine, la proposition de composant memristif a permis d’envisager la réalisation des fonctionnalités des synapses et de répondre potentiellement aux problématiques d’intégration. Dans cette dissertation, nous présenterons comment les fonctionnalités synaptiques avancées peuvent être réalisées à partir de composants mémoires memristifs. Nous présentons une revue de l’état de l’art dans le domaine de l’ingénierie neuromorphique. En nous intéressant à la physique des composants mémoires filamentaires de type cellules électrochimiques, nous démontrons comment les processus de mémoire à court terme et de mémoire à long terme présents dans les synapses biologiques peuvent être réalisés en contrôlant la croissance de filaments de type dendritiques. Ensuite nous implémentons dans ces composants une fonctionnalité synaptique basée sur la corrélation temporelle entre les signaux provenant des neurones d’entrée et de sortie. Ces deux approches sont ensuite analysées à partir d’un modèle inspiré de la biologie permettant de mettre l’accent sur l’analogie entre synapses biologiques et composants mémoires filamentaires. Finalement, à partir de cette approche de modélisation, nous évaluons les potentialités de ces composants mémoires pour la réalisation de fonctions neuromorphiques concrètes. / Replicating the computational functionalities of the brain remains one of the biggest challenges for the future of information and communication technologies. In this context, neuromorphic engineering appears a very promising direction. In this context memristive devices have been recently proposed for the implementation of synaptic functions, offering the required features and integration potentiality in a single component. In this dissertation, we present how advanced synaptic features can be implemented in memristive nanodevices. By exploiting the physical properties of filamentary switching, we successfully implemented a non-Hebbian plasticity form corresponding to the synaptic adaptation. We demonstrate that complex filament shape, such as dendritic paths of variable density and width, can reproduce short- and long- term processes observed in biological synapses and can be conveniently controlled by achieving a flexible way to program the device memory state and the relative state volatility. Then, we show that filamentary switching can be additionally controlled to reproduce a Hebbian plasticity form that corresponds to an increase of the synaptic weight when time correlation between pre- and post-neuron firing is experienced at the synaptic connection. We interpreted our results in the framework of a phenomenological model developed for biological synapses. Finally, we exploit this model to investigate how spike-based systems can be realized for memory and computing applications. These results pave the way for future engineering of neuromorphic computing systems, where complex behaviors of memristive physics can be exploited.