L'intégration numérique est une opération fréquemment disponible et utilisée dans les systèmes de calcul numérique. Nous nous intéressons dans ce mémoire à la maîtrise des erreurs commises lors d'un calcul numérique d'intégrale réelle à une dimension dans le contexte de la précision arbitraire pour les deux méthodes d'intégration que sont Newton-Cotes et Gauss-Legendre. Du point de vue algorithmique nous proposons pour chacune des méthodes une procédure de calcul avec une borne effective sur l'erreur totale commise. Dans le cadre de l'étude de la méthode de Gauss-Legendre nous avons étudié les algorithmes connus de raffinement de racines réelles d'un polynôme (la méthode de la sécante, l'itération de Newton, la dichotomie), et nous en avons proposé des heuristiques explicites permettant de s'assurer en pratique de la convergence. Les algorithmes proposés ont été implémentés dans une bibliothèque d'intégration numérique baptisée «Correctly Rounded Quadrature» (CRQ) disponible à l'adresse http://komite.net/laurent/soft/crq/. Nous comparons CRQ avec d'autres logiciels d'intégration dans ce mémoire.

Nous étudions comment faciliter la réutilisation des <br />preuves formelles en théorie des types. Nous traitons cette question <br />lors de l'étude <br />de la correction du programme de calcul de la racine carrée de GMP. <br />A partir d'une description formelle, nous construisons <br />un programme impératif avec l'outil Correctness. Cette description <br />prend en compte tous les détails de l'implantation, y compris <br />l'arithmétique de pointeurs utilisée et la gestion de la mémoire. <br />Nous étudions aussi comment réutiliser des preuves formelles lorsque<br />l'on change la représentation concrète des données. <br />Nous proposons un outil qui permet d'abstraire <br />les propriétés calculatoires associées à un type inductif dans<br />les termes de preuve.<br />Nous proposons également des outils pour simuler ces propriétés<br />dans un type isomorphe. Nous pouvons ainsi passer, systématiquement,<br />d'une représentation des données à une autre dans un développement<br />formel.

Les systèmes informatiques permettent d'évaluer des fonctions numériques telles que f = exp, sin, arccos, etc. Cette thèse s'intéresse au processus d'implémentation de ces fonctions. Suivant la cible visée (logiciel ou matériel, faible ou grande précision), les problèmes qui se posent sont différents, mais l'objectif est toujours d'obtenir l'implémentation la plus efficace possible. Nous étudions d'abord, à travers un exemple, les problèmes qui se posent dans le cas où la précision est arbitraire. Lorsque, à l'inverse, la précision est connue d'avance, la fonction f est souvent remplacée par un polynôme d'approximation p. Un tel polynôme peut ensuite être évalué très efficacement en machine. En pratique, les coefficients de p doivent être représentables sur un nombre fini donné de bits. Nous proposons un ensemble d'algorithmes (certains sont heuristiques, d'autres rigoureux) pour trouver de très bons polynômes d'approximation répondant à cette contrainte. Ces résultats s'étendent au cas où la fonction d'approximation est une fraction rationnelle. Une fois p trouvé, il faut prouver que l'erreur |p-f| n'excède pas un certain seuil. La nature particulière de la fonction p-f (soustraction de deux fonctions très proches) rend cette propriété difficile à prouver rigoureusement. Nous proposons un algorithme capable de contourner cette difficulté. Tous ces algorithmes ont été intégrés au logiciel Sollya, développé pendant la thèse. À l'origine conçu pour faciliter l'implémentation de fonctions, ce logiciel s'adresse à présent à toute personne souhaitant faire des calculs numériques dans un cadre complètement fiable.