Dans le contexte d'une ère technologique où la quantité de données augmente de façon exponentielle, le développement de logiciels inspirés du fonctionnement du cerveau permet une gestion rapide et intelligente de l'information. Cependant, la parallélisation massive de neurones interconnectés via des synapses, émulée par ces approches, conduit à une consommation d'énergie drastique lorsqu'ils sont exécutés sur des ordinateurs conventionnels. De là, naît le besoin de matériels dédiés qui, contrairement à l'architecture de Von Neumann, permettent d'interconnecter à grande échelle des unités de traitement et des unités de mémoire représentant respectivement les neurones et les synapses. Pour cette raison, la réalisation de dispositifs de taille nanométrique capables de mimer les fonctionnalités des neurones et des synapses représente le principal défi pour l'intégration de puces neuromorphiques à grande échelle...