La première partie de mon thèse s'intéresse aux problèmatiques de la technologie du semi-conducteur traditionnelle. Ensuite dans la deuxième partie je vais m'intérésser aux propriétés des nanocomposants. Ils se distinguent du CMOS classique selon plusieurs critères. Ayant une connaissance globale des architectures, j'ai choisi de développer plus amplement les réseaux de neurones en seconde partie. En effet, des fonctions logiques peuvent être émulées par les réseaux de neurones réalisés à partir des nanotubes de carbones et des mémoires multiniveaux. Pour la dernière partie, la robustesse d'une architecture de réseaux de neurones est évaluée par simulation qui montre la possibilité de construire un circuit robuste grâce à l'apprentissage.

Les nouvelles approches de technologies mémoires permettront une intégration dite back-end, où les cellules élémentaires de stockage seront fabriquées lors des dernières étapes de réalisation à grande échelle du circuit. Ces approches innovantes sont souvent basées sur l'utilisation de matériaux actifs présentant deux états de résistance distincts. Le passage d'un état à l'autre est contrôlé en courant ou en tension donnant lieu à une caractéristique I-V hystérétique. Nos mémoires résistives sont composées d'argent en métal électrochimiquement actif et de sulfure amorphe agissant comme électrolyte. Leur fonctionnement repose sur la formation réversible et la dissolution d'un filament conducteur. Le potentiel d'application de ces nouveaux dispositifs n'est pas limité aux mémoires ultra-haute densité mais aussi aux circuits embarqués. En empilant ces mémoires dans la troisième dimension au niveau des interconnections des circuits logiques CMOS, de nouvelles architectures hybrides et innovantes deviennent possibles. Il serait alors envisageable d'exploiter un fonctionnement à basse énergie, à haute vitesse d'écriture/lecture et de haute performance telles que l'endurance et la rétention. Dans cette thèse, en se concentrant sur les aspects de la technologie de mémoire en vue de développer de nouvelles architectures, l'introduction d'une fonctionnalité non-volatile au niveau logique est démontrée par trois circuits hybrides: commutateurs de routage non volatiles dans un Field Programmable Gate Arrays, un 6T-SRAM non volatile, et les neurones stochastiques pour un réseau neuronal. Pour améliorer les solutions existantes, les limitations de la performances des dispositifs mémoires sont identifiés et résolus avec des nouveaux empilements ou en fournissant des défauts de circuits tolérants.

Les nouvelles approches de technologies mémoires permettront une intégration dite back-end, où les cellules élémentaires de stockage seront fabriquées lors des dernières étapes de réalisation à grande échelle du circuit. Ces approches innovantes sont souvent basées sur l'utilisation de matériaux actifs présentant deux états de résistance distincts. Le passage d'un état à l'autre est contrôlé en courant ou en tension donnant lieu à une caractéristique I-V hystérétique. Nos mémoires résistives sont composées d'argent en métal électrochimiquement actif et de sulfure amorphe agissant comme électrolyte. Leur fonctionnement repose sur la formation réversible et la dissolution d'un filament conducteur. Le potentiel d'application de ces nouveaux dispositifs n'est pas limité aux mémoires ultra-haute densité mais aussi aux circuits embarqués. En empilant ces mémoires dans la troisième dimension au niveau des interconnections des circuits logiques CMOS, de nouvelles architectures hybrides et innovantes deviennent possibles. Il serait alors envisageable d'exploiter un fonctionnement à basse énergie, à haute vitesse d'écriture/lecture et de haute performance telles que l'endurance et la rétention. Dans cette thèse, en se concentrant sur les aspects de la technologie de mémoire en vue de développer de nouvelles architectures, l'introduction d'une fonctionnalité non-volatile au niveau logique est démontrée par trois circuits hybrides: commutateurs de routage non volatiles dans un Field Programmable Gate Arrays, un 6T-SRAM non volatile, et les neurones stochastiques pour un réseau neuronal. Pour améliorer les solutions existantes, les limitations de la performances des dispositifs mémoires sont identifiés et résolus avec des nouveaux empilements ou en fournissant des défauts de circuits tolérants. / Novel approaches in the field of memory technology should enable backend integration, where individual storage nodes will be fabricated during the last fabrication steps of the VLSI circuit. In this case, memory operation is often based upon the use of active materials with resistive switching properties. A topology of resistive memory consists of silver as electrochemically active metal and amorphous sulfide acting as electrolyte and relies on the reversible formation and dissolution of a conductive filament. The application potential of these new memories is not limited to stand-alone (ultra-high density), but is also suitable for embedded applications. By stacking these memories in the third dimension at the interconnection level of CMOS logic, new ultra-scalable hybrid architectures becomes possible which exploit low energy operation, fast write/read access and high performance with respect to endurance and retention. In this thesis, focusing on memory technology aspects in view of developing new architectures, the introduction of non-volatile functionality at the logic level is demonstrated through three hybrid (CMOS logic ReRAM devices) circuits: nonvolatile routing switches in a Field Programmable Gate Array, nonvolatile 6T-SRAMs, and stochastic neurons of an hardware neural network. To be competitive or even improve existing solutions, limitations on the memory devices performances are identified and solved by stack engineering of CBRAM devices or providing faults tolerant circuits.