L'Intelligence Artificielle (IA) émerge comme une force omniprésente dans notre vie quotidienne, possédant le potentiel de provoquer une révolution transformatrice dans une multitude de secteurs de la société. Cependant, sous cette promesse de transformation, l'IA est confrontée à deux défis majeurs qui nécessitent une attention urgente : l'efficacité énergétique et la fiabilité. Les besoins énergétiques croissants de l'industrie de l'IA contribuent aux émissions mondiales de carbone en raison des hautes exigences computationnelles des modèles d'IA, menaçant la durabilité environnementale. Parallèlement, la nature 'boîte noire' de nombreux systèmes d'IA, produisant des décisions difficiles à interpréter, soulève des questions de confiance. Ces incertitudes introduisent des risques dans des secteurs critiques, formant des barrières à l'acceptation plus large de l'IA.En réponse à ces défis, cette thèse propose une approche multidisciplinaire qui unifie l'intelligence artificielle, l'architecture informatique et les technologies émergentes. Notre stratégie implique le développement de circuits intégrés spécialisés utilisant la technologie de pointe des memristors, une technologie nanoelectronique conçue pour supporter des paradigmes de calcul à faible énergie pour les modèles d'IA, spécifiquement dans des contextes à ressources limitées. Le concept central de cette approche est d'exploiter la non-volatilité et les capacités de calcul Dans/Proche de la mémoire des memristors, tout en tenant compte de leurs caractéristiques non-idéales, pour atteindre une haute efficacité énergétique, particulièrement dans le domaine du edge computing. De plus, nous incorporons l'inférence Bayésienne, une technique d'IA totalement explicative, dans le circuit pour répondre aux problèmes de confiance associés à l'IA, favorisant ainsi le développement d'applications d'IA transparentes et fiables.Le premier chapitre de cette thèse introduit une architecture de calcul Proche-mémoire conçue pour les applications d'IA de périphérie (AI at the Edge), inspirée par l'efficacité énergétique exceptionnelle du cerveau humain. Nous proposons une architecture de machine Bayésienne basée sur des memristors, qui ouvre la voie vers des modèles d'IA à haute efficacité énergétique.Dans le deuxième chapitre, nous explorons une machine Bayésienne qui emploie une approche de calcul stochastique au sein d'un système d'array de memristors distribué. Cette machine, que nous avons conçue, fabriquée et testée, présente une efficacité énergétique supérieure par rapport aux unités de microcontrôleurs traditionnelles pour des tâches telles que la reconnaissance gestuelle. Elle démontre une résilience aux erreurs logicielles et aux radiations, la rendant bien adaptée pour le déploiement dans des environnements rudes.Le troisième chapitre aborde les limitations du calcul stochastique dans notre machine Bayésienne et présente une solution alternative : une machine Bayésienne basée sur le calcul logarithmiques. Ce nouveau circuit, conçu, fabriqué et testé, améliore la précision et accélère les opérations d'inférence, tout en maintenant l'architecture et le design de la machine originale. Le chapitre fournit également une analyse comparative de nos machines Bayésiennes stochastiques et logarithmiques, élucidant leurs forces et faiblesses respectives.Dans le dernier chapitre, nous abordons les défis associés à l'utilisation des memristors. Nous introduisons une plateforme de prototypage basée sur des memristors multimodes qui facilite la mise en œuvre de projets analogiques et numériques. Actuellement, cette plateforme est utilisée dans deux laboratoires de recherche pour valider une gamme de concepts neuromorphiques analogiques et de logique numérique en mémoire.