Methodologie pour une mise en oeuvre efficace du test indirect pour circuits intégrés analogique/RF

Process variations and physical defects can degrade the performance of a circuit, or even drastically affect its operation. It is therefore essential to verify the performance of each circuit produced in order to ensure the quality of manufactured devices shipped to the customers. This is the role of the testing process. This process represents a significant part of the total cost of an IC, especially for analog and RF circuits, whose performance must be measured with sophisticated and expensive test equipment. In order to reduce testing costs, one attractive solution is to adopt an indirect test strategy, which consists in measuring parameters that require only low-cost test resources and correlating these measurements, called Indirect Measurements (IMs), with the device specifications. This correlation is generally established using machine-learning algorithms during an initial learning phase. Then, during the production testing phase, every new device is evaluated using only the low-cost indirect measurements. While the indirect test strategy seems attractive, its deployment in an industrial context is viable only if sufficient test quality can be achieved. In this thesis, we have developed a methodology that permits to assist and guide the test engineer in its practical choices for an efficient implementation. Different aspects have been explored, such as the use of different types of regression models, the definition of pertinent metrics to evaluate the test efficiency, or the proposition of an original adaptive test flow in order to trade-off test quality and test cost. We have also proposed an adaptation of the indirect test strategy allowing to perform on-line monitoring of the device performance within its application. All results presented in this thesis have been evaluated using industrial test data on various case studies, which fully support the developed innovations.Les variations de processus et les défauts physiques peuvent dégrader les performances d'un circuit, voire affecter considérablement son fonctionnement. Il est donc essentiel de vérifier les performances de chaque puce fabriquée afin de garantir la qualité des circuits envoyés aux clients. C'est le rôle du processus de test. Ce processus représente une part importante du coût total d'un circuit intégré, en particulier pour les circuits analogiques et RF dont les performances doivent être mesurées à l'aide d'un équipement de test sophistiqué et coûteux. Afin de réduire les coûts de test, une solution intéressante consiste à adopter une stratégie de test indirect, qui consiste à mesurer des paramètres ne nécessitant que des ressources de test peu coûteuses, et à corréler ces mesures indirectes avec les performances du circuit. Cette corrélation est généralement établie à l'aide d'algorithmes de machine-learning au cours d'une phase d'apprentissage initiale. Ensuite, pendant la phase de test de production, chaque nouveau circuit est évalué en utilisant uniquement les mesures indirectes peu coûteuses. Si cette stratégie de test indirect semble attrayante, son déploiement dans un contexte industriel n'est viable que si la qualité des tests est suffisante. Dans cette thèse, nous avons développé une méthodologie qui permet d'assister et de guider l'ingénieur de test dans ses choix pratiques pour une mise en œuvre efficace. Différents aspects ont été explorés, tels que l'utilisation de différents types de modèles de régression, la définition de métriques pertinentes pour évaluer l'efficacité des tests, ou la proposition d'un flot de test adaptatif original permettant de réaliser un compromis entre la qualité et le coût du test. Nous avons également proposé une adaptation de la stratégie de test indirect en vue d'un contrôle en ligne des performances du dispositif dans son application. Tous les résultats présentés dans cette thèse ont été évalués en utilisant des données de tests industrielles sur différents circuits RF, soutenant pleinement les innovations développées