Modélisation de fautes et diagnostic pour les circuits mixtes/RF nanométriques

Fault diagnosis of ICs has grown into a special field of interest in semiconductor industry. At the design stage, diagnosing the sources of failures in IC prototypes is very critical to reduce design iterations in order to meet the time-to-market goal. In a high-volume production environment, diagnosing the sources of failures can assist the designers in gathering information regarding the underlying failure mechanisms. In cases where the IC is part of a larger system that is safety critical (e.g. automotive, aerospace), it is important to identify the root-cause of failure and apply corrective actions that will prevent failure reoccurrence and, thereby, expand the safety features. In this thesis, we have developed a methodology for fault modelling and fault diagnosis of analog/mixed circuits. A new approach has been proposed to diagnose both catastrophic and parametric faults based on machine learning. We then focused on spot defects which are more probable to occur in reality in order to develop an efficient diagnosis approach. The proposed diagnosis methodology has been demonstrated on data of failed devices provided by NXP Semiconductors - Netherlands.Le diagnostic de fautes est essentiel pour atteindre l'objectif de temps avant mise sur le marché (time to market) des premiers prototypes de circuits intégrés. Une autre application du diagnostic est dans l'environnement de production. Les informations du diagnostic sont très utiles pour les concepteurs de circuits afin d'améliorer la conception et ainsi augmenter le rendement de production. Dans le cas où le circuit est une partie d'un système d'importance critique pour la sûreté (e.g. automobile, aérospatial), il est important que les fabricants s'engagent à identifier la source d'une défaillance dans le cas d'un retour client pour ensuite améliorer l'environnement de production afin d'éviter la récurrence d'un tel défaut et donc améliorer la sûreté. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé une méthodologie de modélisation et de diagnostic de fautes pour les circuits analogiques/mixtes. Une nouvelle approche basée sur l'apprentissage automatique a été proposée afin de considérer les fautes catastrophiques et paramétriques en même temps dans le diagnostic. Ensuite, nous avons focalisé sur le diagnostic de défauts spot qui sont considérés comme le mécanisme de défauts principal de circuits intégrés. Enfin, la méthodologie du diagnostic proposée a été validée par les données de circuits défectueux fournies par NXP Semiconductors - Netherlands. Mots clés: Diagnostic de fautes, modélisation de fautes, test analogique, analyse de défauts, apprentissage automatiqu