\selectlanguage{french}
\begin{abstract}
    Qu'il s'agisse de calculs massifs distribués sur plusieurs baies, de
    calculs en environnement contraint ---~comme de l'embarqué ou de
    l'\emph{edge computing}~--- ou encore de tentatives de réduire l'empreinte
    écologique d'un programme fréquemment utilisé, de nombreux cas d'usage
    justifient l'optimisation poussée d'un programme. Celle-ci s'arrête souvent
    à l'optimisation de haut niveau (algorithmique, parallélisme, \ldots), mais
    il est possible de la pousser jusqu'à une optimisation bas-niveau,
    s'intéressant à l'assembleur généré en regard de la microarchitecture du
    processeur précis utilisé.

    Une telle optimisation demande une compréhension fine des aspects à la fois
    logiciels et matériels en jeu, et n'est bien souvent accessible qu'aux
    experts du domaine.  Les \emph{code analyzers} (analyseurs de code),
    cependant, permettent d'abaisser le niveau d'expertise nécessaire pour
    accomplir de telles optimisations, en automatisant une partie du travail de
    compréhension des problèmes de performance rencontrés.  Ces mêmes outils
    permettent également aux experts d'être plus efficaces dans leur travail.

    Dans ce manuscrit, nous étudierons les principaux facteurs limitants de la
    performance d'un processeur, sur lesquels la précision des outils de l'état
    de l'art est bien souvent inégale.  Nous apportons, sur chacun de ces
    facteurs limitants, une contribution nouvelle~: automatisation de
    l'obtention d'un modèle du \emph{backend}, étude manuelle du
    \emph{frontend} en vue de l'automatisation de son modèle, et extraction
    automatique des dépendances \emph{à travers la mémoire} d'un noyau de
    calcul. Nous apportons également une étude systématique et automatisée des
    performances de prédiction de différents \emph{code analyzers} de l'état de
    l'art.

\end{abstract} \clearpage

\selectlanguage{english}
\begin{abstract}
    Be it massively distributed computation over multiple server racks,
    constrained computation ---~such as in embedded environments or in
    \emph{edge computing}~---, or still an attempt to reduce the ecological
    footprint of a frequently-run program, many use-cases make it relevant to
    deeply optimize a program. This optimisation is often limited to high-level
    optimisation ---~choice of algorithms, parallel computing, \ldots{} Yet, it
    is possible to carry it further to low-level optimisations, by inspecting
    the generated assembly with respect to the microarchitecture of the
    specific microprocessor used to fine-tune it.

    Such an optimisation level requires a very detailed understanding of both
    the software and hardware aspects implied, and is most often the realm of
    experts. \emph{Code analyzers}, however, are tools that help lowering the
    expertise threshold required to perform such optimisations by automating
    away a portion of the work required to understand the source of the
    encountered performance problems. The same tools are also useful to
    experts, as they help them be more efficient in their work.

    In this manuscript, we study the main performance bottlenecks of a
    processor, on which the state of the art does not perform consistently. For
    each of these bottlenecks, we contribute to the state of the art. We work
    on automating the obtention of a model of the processor's \emph{backend};
    we manually study the processor's \emph{frontend}, hoping to set a
    milestone towards the automation of the obtention of such models; we
    provide a tool to automatically extract a computation kernel's
    \emph{memory-carried} dependencies. We also provide a systematic, automated
    and fully-tooled study of the prediction accuracy of various
    state-of-the-art code analyzers.
\end{abstract}

