Résumé
La miniaturisation des technologies de semi-conducteurs a permis en quelques décennies de concevoir des systèmes toujours plus complexes, comprenant aujourd'hui plusieurs milliards de transistors sur un même substrat de silicium. Cette augmentation des densités d'intégration fait face à une contrainte physique représentée par la quantité de puissance consommée par unité de surface. À cela s'ajoutent également des problèmes de fiabilité, en raison notamment des hot-spots, qui peuvent accélérer la dégradation des transistors et réduire en conséquence la durée de vie du composant. L'efficacité énergétique des circuits devient un enjeu majeur, aussi bien dans le domaine de l'embarqué que pour des applications de calcul haute performance. La prise en compte de ces contraintes nécessite la mise en place de solutions nouvelles, s'appuyant notamment sur des techniques d'auto-adaptation. Celles-ci reposent généralement sur un processus bouclé en trois phases: (i) le monitoring qui consiste à observer l'état du système, (ii) le diagnostic qui analyse les informations relevées pour optimiser le fonctionnement du système, et (iii) l'action qui règle les paramètres en conséquence. L'efficacité d'une méthode d'adaptation dépend non seulement de l'algorithme d'optimisation mais aussi de la précision de l'information observée en ligne. Le monitoring est généralement effectué à l'aide d'un ensemble de capteurs intégrés (analogiques ou numériques). Les méthodes industrielles actuelles consistent à placer un nombre de capteurs par ressource (monitoring statique). Cependant, ces méthodes sont généralement très coûteuses et nécessitent l'insertion d'un grand nombre d'unités pour avoir une information précise sur le comportement du système à une résolution spatiale et temporelle fine. Cette thèse propose une approche innovante qui intervient en amont; un ensemble de techniques issues du domaine de la fouille de données est mis en œuvre pour l'analyse de données extraites des différents niveaux d'abstractions à partir du flot de conception, ce afin de définir une solution optimale en terme de coût et de précision. Notre méthode permet de dégager de manière systématique l'information pertinente requise pour la mise en œuvre d'un monitoring efficace et dans un contexte où la consommation et la fiabilité apparaissent comme de fortes contraintes, cette thèse s'intéresse plus particulièrement à celui de la puissance et de la température sur puce.