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iVersion abrØgØeA l’instar des premiers concepteurs d’avions, l’homme a toujours observØ la na-ture, qui lui a fourni des pistes lors de la crØation de nouvelles machines ou de nou-veaux concepts. Les circuits Ølectroniques ne font pas exception, et les trois axes de lavie que sont l’Øvolution des espŁces (PhylogenŁse), le dØveloppement de l’organismeà partir d’une seule cellule (OntogenŁse), ainsi que l’apprentissage dont notre cerveauest capable (EpigenŁse), ont vu nombre de rØalisations s’en inspirer.Ces trois axes, qui forment l’acronyme POE, ont ØtØ, pour la plupart des rØalisa-tions, exploitØs sØparØment : les principes de l’Øvolution permettent de rØsoudre desproblŁmes pour lesquels il est dif cile d’obtenir une solution de fa on dØterministe,des circuits Ølectroniques tirent pro t des concepts d’autorØparation du vivant, et lesrØseaux de neurones arti ciels sont capables d’effectuer ef cacement un grand nombrede t ches. Leur rØunion en un seul tissu Ølectronique n’a en revanche pas encore vu lejour.Concernant la rØalisation matØrielle de tels systŁmes, l’avŁnement des circuits re-con gurables FPGAs, dont il est possible de redØ nir un nombre quasi in ni de foisle comportement, en a facilitØ le prototypage. Ils permettent en effet d’accØlØrer l’exØ-cution d’une t che, par le parallØlisme matØriel qu’ils offrent, et ont ØtØ grandementexploitØs par les chercheurs. Toutefois, ils manquent de plasticitØ, leur comportementne pouvant facilement se ...

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Langue Français

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i
Version abrØgØe
A l’instar des premiers concepteurs d’avions, l’homme a toujours observØ la na-
ture, qui lui a fourni des pistes lors de la crØation de nouvelles machines ou de nou-
veaux concepts. Les circuits Ølectroniques ne font pas exception, et les trois axes de la
vie que sont l’Øvolution des espŁces (PhylogenŁse), le dØveloppement de l’organisme
à partir d’une seule cellule (OntogenŁse), ainsi que l’apprentissage dont notre cerveau
est capable (EpigenŁse), ont vu nombre de rØalisations s’en inspirer.
Ces trois axes, qui forment l’acronyme POE, ont ØtØ, pour la plupart des rØalisa-
tions, exploitØs sØparØment : les principes de l’Øvolution permettent de rØsoudre des
problŁmes pour lesquels il est dif cile d’obtenir une solution de fa on dØterministe,
des circuits Ølectroniques tirent pro t des concepts d’autorØparation du vivant, et les
rØseaux de neurones arti ciels sont capables d’effectuer ef cacement un grand nombre
de t ches. Leur rØunion en un seul tissu Ølectronique n’a en revanche pas encore vu le
jour.
Concernant la rØalisation matØrielle de tels systŁmes, l’avŁnement des circuits re-
con gurables FPGAs, dont il est possible de redØ nir un nombre quasi in ni de fois
le comportement, en a facilitØ le prototypage. Ils permettent en effet d’accØlØrer l’exØ-
cution d’une t che, par le parallØlisme matØriel qu’ils offrent, et ont ØtØ grandement
exploitØs par les chercheurs. Toutefois, ils manquent de plasticitØ, leur comportement
ne pouvant facilement se modi er lui-mŒme sans une intervention extØrieure.
Cette thŁse, qui s’insŁre dans le cadre du projet europØen POEtic, se propose de
dØ nir un nouveau circuit Ølectronique recon gurable, dans l’optique de fournir un
nouveau substrat aux applications bio-inspirØes mettant en jeu ces trois axes. Ce cir-
cuit est composØ d’un microprocesseur, et d’un tableau d’ØlØments recon gurables,
ce dernier ayant ØtØ rØalisØ par nos soins. Les processus Øvolutifs sont exØcutØs par
le premier, alors que l’ØpigenŁse et l’ontogenŁse prennent place dans le deuxiŁme,
sous la forme d’organismes arti ciels multicellulaires. Relativement semblable aux
FPGAs commerciaux actuels, ce sous-systŁme offre cependant de nouvelles caractØ-
ristiques intØressantes. PremiŁrement, les ØlØments de base du tableau ont la capacitØ
de recon gurer partiellement d’autres ØlØments. Des mØcanismes d’auto-rØplication et
de diffØrenciation peuvent alors l’exploiter pour laisser un organisme arti ciel cro tre
ou modi er son comportement. DeuxiŁmement, un niveau de routage distribuØ offre
la possibilitØ de crØer des connexions entre diffØrentes parties du circuit pendant son
fonctionnement. Les cellules qui y sont implØmentØes, notamment les neurones arti -
ciels, peuvent alors initier de nouvelles connexions, de maniŁre à modi er le compor-
tement global du systŁme.
Ce routage distribuØ, qui constitue l’un des points importants de cette thŁse, a vu
la rØalisation de plusieurs algorithmes. BasØs sur une implØmentation parallŁle de l’al-
gorithme de Lee, ils sont totalement distribuØs, c’est- -dire qu’aucun contr le global
n’est nØcessaire à la crØation de chemins de donnØes. Quatre algorithmes sont ainsi
dØ nis et dØcrits matØriellement sous la forme d’unitØs de routage reliØes à leurs 3,
4, 6, ou 8 voisines, toutes identiques, qui gŁrent les processus de routage. Une ana-
lyse de leurs propriØtØs nous permet de dØ nir le meilleur algorithme à coupler au
plus ef cace des voisinages, en terme de congestion, par rapport au nombre de tran-ii
sistors nØcessaires à leur rØalisation. Nous terminons sur le routage en proposant un
cinquiŁme algorithme, qui, contrairement aux quatre prØcØdents, n’est construit que
sur des communications locales entre unitØs de routage. Il offre ainsi, au prix d’un
coßt matØriel supplØmentaire, une meilleure scalabilitØ au systŁme complet.
Finalement, le circuit POEtic, sur lequel un de nos algorithmes de routage a ØtØ im-
plØmentØ, a ØtØ physiquement rØalisØ. Nous prØsentons diffØrents mØcanismes POE qui
tirent pro t de ses caractØristiques nouvelles et qui peuvent y Œtre embarquØs. Parmi
ces mØcanismes, nous pouvons citer notamment l’auto-rØplication, le matØriel Øvolu-
tif, les systŁmes dØveloppementaux, et l’autorØparation, qui ont ØtØ dØveloppØs gr ce
à un simulateur du circuit, Øgalement con u durant cette thŁse.

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