Actuellement, les technologies du traitement d'information ont atteint leurs limites et il devient donc urgent de proposer de nouveaux paradigmes capables de réduire la consommation d'énergie tout en augmentant la capacité de calcul des ordinateurs. Le cerveau humain est un fascinant et puissant organe, avec ses 300 milliards de cellule, il est capable d’effectuer des taches cognitives en consommant 20W. Dans ce contexte nous avons investiguer un nouveau paradigme appelé "neuromorphic computing" ou le traitement bio-inspiré de l'information.L'objectif de cette thèse est de concevoir et de fabriquer un neurone artificiel a très faible consommation utilisant les récentes avancées scientifiques dans les neurosciences et les nanotechnologies. Premièrement, on a investigué le fonctionnement d'un neurone vivant, sa membrane neuronale et nous avons exploré 3 différents modèles de membranes connues sous le nom de Hodgkin Huxley, Wei et Morris Lecar. Deuxièmement, en se basant sur le modèle de Morris Lecar, nous avons réalisé des neurones artificiels analogiques à spike avec différentes constantes de temps. Puis ils ont été fabriqués avec la technologie 65nm CMOS. Par la suite, nous les avons caractérisés et obtenu des performances dépassant l’état de l’art en terme de surface occupée, puissance dissipée et efficacité énergétique. Finalement, on a analysé et comparé le bruit dans ces neurones artificiels avec le bruit dans des neurones biologiques et on a démontré expérimentalement le phénomène de résonance stochastique. Ces neurones artificiels peuvent être extrêmement utiles pour une large variété d’application allant du traitement de données à l’application médicale. / Current computing technology has now reached its limits and it becomes thus urgent to propose new paradigms for information processing capable of reducing the energy consumption while improving the computing performances. Moreover, the human brain, is a fascinating and powerful organ with remarkable performances in areas as varied as learning, creativity, fault tolerance. Furthermore, with its total 300 billion cells, is able to perform complex cognitive tasks by consuming only around 20W. In this context, we investigated a new paradigm called neuromorphic or bio-inspired information processing.More precisely, the purpose of this thesis was to design and fabricate an ultra-low power artificial neuron using recent advances in neuroscience and nanotechnology. First, we investigated the functionalities of living neurons, their neuronal membrane and explored different membrane models known as Hodgkin Huxley, Wei and Morris Lecar models. Second, based on the Morris Lecar model, we designed analog spiking artificial neurons with different time constants and these neurons were fabricated using 65nm CMOS technology. Then we characterized these artificial neurons and obtained state of the art performances in terms of area, dissipated power and energy efficiency. Finally we investigated the noise within these artificial neurons, compared it with the biological sources of noise in a living neuron and experimentally demonstrated the stochastic resonance phenomenon. These artificial neurons can be extremely useful for a large variety of applications, ranging from data analysis (image and video processing) to medical aspect (neuronal implants).