Brevet FR2925219A1 — publié le 20090619

SYSTEME ET PROCEDE DE SURVEILLANCE PREDICTIVE GLOBALE POUR UNE INSTALLATION DE FABRICATION CONTEXTE DE L'INVENTION 1 Domaine de l'invention La présente invention concerne, de manière générale, des systèmes de surveillance de processus et, plus particulièrement, mais sans s'y limiter, la surveillance de processus de fabrication de dispositifs à circuit intégré. 2 Description du contexte de l'invention Une installation de fabrication de dispositifs à circuit intégré, ou "fab" classique peut traiter des tranches à semi-conducteurs à un rythme élevé pour produire divers dispositifs. De même, il n'est pas rare que le traitement d'une seule tranche nécessite presque trois mois et que différents dispositifs soient fabriqués au même moment en utilisant les mêmes équipements. Des tranches peuvent être groupées ensemble par lots, chaque lot étant transporté dans une nacelle. Toutes les tranches dans une nacelle sont habituellement du même type (par exemple, les mêmes dispositifs). Certains parmi les lots peuvent être inspectés en utilisant un équipement métrologique spécifique pour observer certaines tranches dans le lot. Les observations fournissent des mesures de défectuosité. Par exemple, 4 ou 6 tranches dans un lot de 25 tranches peuvent être choisies pour une inspection afin d'obtenir des données de défectuosité. Habituellement, seule une petite proportion (par exemple, 20 %) des lots est sélectionnée pour une inspection. La figure 1 représente un exemple d'observations de défectuosité sur une tranche à semi-conducteurs 100. Bien qu'exploitable, la procédure de surveillance qui vient d'être décrite n'autorise l'observation que d'une très petite proportion de la production. De plus, dans la mesure où des opérations liées à la défectuosité ne concernent pas directement la production de dispositifs, les opérateurs tendent à les négliger. La métrologie des défectuosités mesure des défauts isolés et produit des observations, telles qu'un nombre de défauts d'une taille minimale, une fréquence des défauts et une proportion de microplaquettes affectées par les défauts sur l'aire de la tranche. Ces défauts sont responsables de près de 80 % de la perte de rendement d'une installation de fabrication pour un produit fini. Des modes de réalisation de la présente invention autorisent une surveillance prédictive globale d'une fab ou d'une autre installation de fabrication afin de dégager des tendances qui peuvent avoir un impact négatif sur le rendement. RESUME Un système de surveillance prédictive globale pour une installation de fabrication est décrit. Le système peut être employé dans une installation de fabrication de dispositifs à circuit intégré (CI) pour surveiller le traitement de tranches à semi-conducteurs. Le système peut comporter le déploiement d'un essaim d'agents séparés de manière individuelle exécuté sur différents ordinateurs de l'installation. Chaque agent peut comprendre un algorithme génétique et utiliser plusieurs réseaux neuronaux pour un calcul. Chaque agent peut être configuré afin de recevoir un ensemble limité d'entrées, telles que des données de défectuosité et des informations sur la tranche en cours de traitement (WIP : wafer-in-process), et calculer un risque à partir des entrées. Un risque peut être une valeur indicatrice d'un rendement de production. Chaque agent peut également générer une valeur qualitative indicatrice d'une fiabilité de la valeur de risque. De nouveaux agents peuvent être générés à partir de la population initiale d'agents. Des sorties en provenance des agents peuvent être collectées et utilisées pour calculer des projections indicatrices d'une tendance du rendement de production. DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 représente un exemple d'observations de défectuosité sur une tranche à semi-conducteurs. La figure 2 illustre des étapes d'inspection dispersées sur des trajets de tranches dans une installation de fabrication. La figure 3 représente de manière simplifiée la façon selon laquelle un système de surveillance, conformément à un mode de réalisation de la présente invention, voit l'installation de fabrication en tant qu'un espace de trajectoires aléatoires de tranches entre des outils. La figure 4 illustre l'influence de vecteurs stochastiques de mesures de défectuosité sur le 25 rendement. La figure 5 illustre de manière simplifiée la façon dont un système de surveillance, conformément à un mode de réalisation de la présente invention, peut utiliser des calculs faits par des agents individuels. 30 La figure 6 illustre de manière simplifiée un organigramme d'un algorithme génétique qui peut être utilisé dans des modes de réalisation de la présente invention. La figure 7 représente de manière simplifiée un agent, conformément à un mode de réalisation de la présente invention. La figure 8 représente des tracés illustrant la façon dont une contrainte peut forcer une population d'agents à être dispersée avec une répartition similaire au travers de diverses technologies de la production. La figure 9 représente un exemple de sortie d'agent après conversion sous forme graphique, conformément à un mode de réalisation de la présente invention. La figure 10 représente un organigramme illustrant l'organisation de calculs statistiques à partir de sorties d'agents conformément à un mode de réalisation de la présente invention. La figure 11 représente un exemple d'affichage de tableau de bord conformément à un mode de réalisation de la présente invention. La figure 12 représente un diagramme en bâtons représentant une projection de risque et une valeur de fiabilité pour le risque de la projection, pour plusieurs pièces d'un équipement de production, conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Les figures 13A et 13B illustrent une surveillance d'équipement en temps réel conformément à un mode de réalisation de la présente invention. La figure 14 illustre de manière simplifiée un système de surveillance prédictive globale d'une installation de fabrication conformément à un mode de réalisation de la présente invention. La figure 15 illustre une planification de calculs d'un système de surveillance conformément à un mode de 35 réalisation de la présente invention. Les figures 16 et 17 représentent des représentations globales d'une mesure de risque et d'une qualité de mesure de risque, respectivement, conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Les figures 18 et 19 sont des schémas doubles illustrant une validation d'un système de surveillance conformément à un mode de réalisation de la présente invention sur la base d'une surveillance d'outils et d'alertes d'équipement, respectivement. Les figures 20 et 21 sont des schémas illustrant respectivement la non corrélation et la corrélation de résultats fournis par un agent à variable unique et un agent à plusieurs variables, avec un retard survenant dans la production. DESCRIPTION DETAILLEE Modèle d'une installation de fabrication Dans certaines installations de fabrication de dispositifs à CI, des étapes d'opérations liées à la défectuosité sont effectuées sur des trajets de traitement de tranches particuliers mais peuvent également être déplacées de manière aléatoire pour améliorer un échantillonnage métrologique sur des parties spécifiques de la production. La figure 2 illustre des étapes d'inspection dispersées sur un exemple de trajet de tranches dans la fab. Dans l'exemple de la figure 2, un trajet de traitement 101 de tranches comporte des étapes de production 102 (c'est-à-dire, 102-1, 102-2, ...), des étapes d'inspection 103 (c'est-à-dire, 103-1, 103-2, ...), et des étapes de test 104. Les étapes de production 102 peuvent comprendre des étapes destinées à former des structures dans des tranches, telles que des étapes de dépôt, lithographie, gravure, diffusion, recuit, implantation, polissage, etc. Les étapes d'inspection 103 impliquent le relevé de mesures des tranches et peuvent être effectuées entre des étapes de production 102. Les étapes de test 104 impliquent de tester les tranches et peuvent être effectuées à la fin d'une production pour calculer le rendement. Le trajet de traitement du lot est déterminé en grande partie par la composition du produit. Cependant, pour chaque étape de production, tel que pour chaque couche sur la tranche, l'opérateur de production spécialisé est libre de choisir parmi des équipements similaires certifiés dans sa zone de travail. Donc, pour analyser la production totale d'une telle fab, il est avantageux de modéliser les trajectoires aléatoires de nacelle de tranches au sein de l'assortiment d'équipements disponibles. La nature stochastique de ces trajectoires est le résultat de la disponibilité d'un équipement similaire et interchangeable par zone de travail. Sur les trajectoires aléatoires susmentionnées, des étapes d'évaluation de défectuosité apparaissent comme des points de mesure sur une courbe très complexe. Des informations de trajet peuvent fournir des observations sur la même courbe. Le modèle de trajectoire est une fonction sporadique et à plusieurs variables du trajet. Des informations de trajet peuvent être observées pour chaque étape et chaque tranche. Des exemples d'informations de trajet peuvent comporter une date, un équipement, une composition de l'équipement, un retard par rapport à la dernière étape, une position de logement dans la nacelle et, parfois, des informations métrologiques comme une fréquence des défauts ou des microplaquettes défectueuses. Des informations de trajet sont systématiques alors que la métrologie est aléatoire. La figure 3 illustre de manière simplifiée le fait que des trajectoires de tranches dans une fab sont des courbes complexes sur lesquelles des points de mesure spécifiques sont établis. Dans l'exemple de la figure 3, les boîtes dans l'installation de fabrication 110 représentent des étapes de production, alors que les flèches entre les étapes de production représentent le trajet emprunté par les tranches. La zone délimitée par le trait 112 représente le trajet sans les étapes de production et les étapes d'inspection (représentées par un point plein) le long du trajet. Rendement Le rendement peut être mesuré à la fin d'une production dans une zone terminale spécifique en utilisant, par exemple, des données provenant de tests électriques. Les informations de rendement, qui comprennent les résultats des tests, peuvent correspondre à une proportion de microplaquettes restantes sur la tranche. L'influence associée de mesures de défectuosité sur la qualité de la production peut également être mesurée. Le calcul d'influence est le rapport des informations mutuelles entre le rendement et un quelconque ensemble de variables d'informations sur le maximum de l'entropie du rendement et de l'entropie de l'ensemble de variables précédentes pénalisées par un coefficient scalaire a, entre zéro et un. Ici, Y est le rendement et est une variable stochastique (à variable unique), et X= (X1, ... , Xi() est un vecteur stochastique dont des coordonnées sont des mesures d'entrée sur les trajectoires de tranches. L'équation 1 qui suit représente l'influence de l'ensemble de mesures X sur le rendement Y :35 RÂ(X,Y) = I(X,Y ) max[ÀH(X),H(Y)] où Rx. est l'influence, I(X,Y) représente les informations mutuelles entre X et Y, H(Y) est l'entropie de Y, et H(X) est l'entropie de X. Le coefficient X permet le lissage de la sélection de la composante de X. Une diminution de X suppose que l'entropie de X puisse être plus grande que celle du rendement. Le fait de choisir X=0, 63=log (2) /log (3) permet de garantir qu'un rendement quantifié dans deux catégories (par exemple, bon et mauvais) peut être modélisé par un ensemble à plusieurs variables de mesures X qui peuvent être classées dans trois classes (par exemple, bon, moyen, et mauvais). La modélisation d'un secteur de doute est ainsi possible. L'équation 2 ci-dessous fournit l'entropie du vecteur stochastique X : H(X) =-f dP(X =x) log P(X =x) (E Q . 2 ) C où P(X=x) est l'observation du fait que X a la valeur x. L'entropie donne une description de la distribution d'un quelconque vecteur stochastique. L'entropie augmente si la distribution est large. L'entropie la plus importante est obtenue pour une répartition uniforme lorsque la plus petite (0) est atteinte pour une entrée constante. L'équation 3 qui suit indique les informations mutuelles entre X et Y : 1(X,Y) =fY,vdP(X=x,Y=y)log P(X=x,Y=Y) P(X = x)P(Y = y) (EQ.1) (EQ.3) Les informations mutuelles mesurent une distance stochastique entre deux groupes de variables. Lorsque les deux ensembles d'observations sont indépendants, les informations mutuelles sont nulles et leur maximum est égal à l'entropie minimale de chaque variable. Ainsi, le rapport d'influence peut être interprété en tant qu'une proportion d'informations partagées entre les deux variables. L'équation 4 ci-dessous exprime la relation classique entre l'entropie et les informations mutuelles : I (X, Y) = H(Y) - H(Y/X) = H(X)-H(X/Y) (EQ.4) = H(X)+ H(Y)-H(X,Y) Une étude hors ligne a montré que pour des produits ou dispositifs finis, certains points de mesure bien sélectionnés expliquent la plupart des performances. Le résultat de l'étude a été bien interprété par les spécialistes des semi-conducteurs, car on sait que la défectuosité est responsable de plus de 80 % de la dégradation du rendement. La figure 4 illustre l'influence de vecteurs stochastiques de mesures de défectuosité sur le rendement pour une campagne exemplaire de trois mois. Dans l'exemple de la figure 4, l'axe vertical représente l'influence de groupes de variables sur le rendement des performances en pourcent alors que l'axe horizontal représente la taille de groupes de variables, les variables étant référencées par lignes sur l'axe de droite. Les nombres à l'extrême droite du graphique représentent des index de variables d'origine (index triés par un expert du processus entre parenthèses) parmi un vaste ensemble de mesures relevées sur les trajectoires de tranches et les nombres sur le graphique lui-même représentent l'importance de chaque variable sélectionnée dans son groupe, en pourcentage. Cette dernière valeur est proportionnelle à la perte d'influence si l'on omet la variable correspondante du groupe. Dans l'expérience de la figure 4, un groupe de quatre mesures de défectuosité explique 70 % du rendement. Approche par calcul réparti Dans un mode de réalisation, un système de surveillance prédictive globale tire partie d'une population de micro-algorithmes prédictifs incorporés dans des agents. Ces algorithmes essaient d'estimer un risque de rendement bas en utilisant certaines mesures relevées sur les trajectoires de tranches. Cette sortie de risque est la probabilité d'une sortie de rendement bas. Chacun parmi les agents dans la population est séparé de manière individuelle d'un autre. Un agent peut être mis en oeuvre par programmation génétique. Chaque agent peut être configuré afin d'utiliser uniquement quelques points de mesure, garantissant ainsi la robustesse de son calcul. Bien que les petites analyses menées de manière indépendante par des agents individuels ne suffisent pas à expliquer le comportement de la fab, des informations d'ensemble avec un degré de précision élevé émergent de la population entière d'indicateurs prévisionnels locaux. Par exemple, les sorties des agents peuvent être analysées statistiquement ensemble pour réaliser des prévisions de rendement. La figure 5 illustre de manière simplifiée la façon dont un système de surveillance conformément à un mode de réalisation de la présente invention utilise les calculs des agents individuels. Dans l'exemple de la figure 5, les entrées 120 comprennent une collecte de données (DC) à partir de l'installation de fabrication. La collecte de données peut comprendre des observations collectées et stockées par la fab, telles que des mesures de défectuosité (par exemple, générées par des outils d'inspection) d'informations sur la tranche en cours de traitement (par exemple, prises auprès du système d'équipement de fabrication (MES : manufacturing equipment system)). La flèche 281 illustre l'action des agents. Tous les agents prennent la collecte de données en tant qu'entrées 121 et produisent des résultats intermédiaires 121 qui peuvent comprendre des sorties de risque. Dans le secteur de stockage intermédiaire 170 on trouve désormais uniquement des "risques" de mesure uniformes et comparables qui peuvent être analysés par un calcul statistique pour générer des sorties, dénommées ici : projections (voir la flèche 282). Les sorties de projection 122 peuvent être des prévisions de rendement de niveau élevé et des tendances qui peuvent être annoncées aux utilisateurs. Les résultats intermédiaires 121 qui comprennent la sortie ou la réponse d'un agent quelconque, peuvent comprendre des évaluations de risque de rendement bas. De manière générale, un "risque" est la probabilité d'un rendement bas tel que calculé par un agent pour une tranche. Un exemple d'un risque de rendement bas est la probabilité qu'une microplaquette sur une tranche soit mauvaise en connaissance d'une quelconque mesure de défectuosité et d'un retard entre outils (c'est-à-dire, un équipement de production). Les sorties de projection 122 en provenance du collecteur de réponses d'agents 95 peuvent comprendre des tendances de rendement, des indicateurs de santé de processus, et ainsi de suite. Le collecteur de réponse d'agents 95 peut effectuer une analyse statistique de niveau élevé sur les résultats intermédiaires 122 pour générer les sorties de projection 122. Les sorties de projection 122 peuvent être exportées à partir du collecteur de réponses d'agents 95 en utilisant diverses façons, y compris au moyen de rapports ou d'avertissements par courriel. Optimisation de la population d'agents Pour des entrées, chaque agent peut utiliser de quelconques mesures de défectuosité relevées au cours du trajet des nacelles et/ou des informations WIP, telles qu'un identifiant d'équipement, un reçu, des retards entre des opérations, etc. L'agent le plus grand dans un mode de réalisation utilise un maximum de 6 articles pour des entrées, par exemple. Le très grand nombre de mesures disponibles suppose l'existence d'un grand nombre de combinaisons possibles d'un nombre réduit de mesures. Il est donc avantageux d'utiliser une population d'agents répartis sur un réseau d'ordinateurs. Cette population peut évoluer chaque jour conformément à un algorithme génétique en tant qu'un mécanisme destiné à optimiser la population d'agents. La figure 6 représente un organigramme d'un algorithme génétique qui peut être utilisé dans des modes de réalisation de la présente invention. Dans l'exemple de la figure 6, chaque point représente un agent. L'algorithme génétique débute avec une population initiale d'agents. Une paire d'agents, dénommés : "couples", sont sélectionnées de manière aléatoire à partir de la population initiale (flèche 131). Des agents enfants sont générés à partir de couples (flèche 132). Les enfants et les couples sont ensuite regroupés ensemble (flèche 133). Des agents ayant les meilleures qualités sont sélectionnés parmi la population agrandie de couples et d'enfants (flèche 134). La qualité peut être une valeur indicatrice d'une fiabilité d'un risque généré par un agent. Un réapprentissage est ultérieurement effectué pour actualiser l'étalonnage d'agent (flèche 135). Les agents peuvent communiquer entre eux et échanger des informations sur la pertinence de chacune de leurs entrées. Des entrées d'agents peuvent être échangées lorsque des agents se rencontrent. La population totale se déplace dans la fab et peut être imaginée comme un essaim. La population d'agents peut évoluer progressivement pour générer une réponse toujours plus pertinente, tout en laissant le système capable d'intégrer certaines nouvelles caractéristiques du processus de production de la fab chaque jour. Algorithme auto-adaptatif La figure 7 représente de manière simplifiée un agent 170 conformément à un mode de réalisation de la présente invention. L'agent 170 peut comprendre une pluralité de réseaux neuronaux 171 qui sont étalonnés de manière régulière en temps réel. Dans l'exemple de la figure 7, l'agent 170 comprend cinquante réseaux neuronaux 171 mais un seul est représenté par souci de clarté de l'illustration. Chaque agent 170 peut comprendre une composante algorithmique auto- adaptative. Un réseau neuronal 171 peut effectuer une analyse de données sur les entrées d'agents, tel qu'en notant la répartition des entrées (bloc 181). Les entrées peuvent comprendre un identifiant d'équipement, une composition, un retard entre des outils, des indicateurs de santé (par exemple, des critères de détection de défaillance), une métrologie de puce de test, etc. Le réseau neuronal 171 peut modéliser la répartition du rendement pour les tranches qui ont subi des inspections au niveau de points de processus définis par les entrées d'agents (bloc 183). Le réseau neuronal 171 peut étalonner sa fonction prédictive, la relation entre la répartition des entrées d'agents et celle du rendement observé (bloc 182) en utilisant un rendement obtenu par, par exemple, des tests électriques effectués à la fin du processus de fabrication. Le modèle, qui utilise un modèle de réseaux neuronaux stochastiques dans ce mode de réalisation, peut calculer une note de rendement bas ou une probabilité de perte de rendement, également dénommée ici : "risque". Le réseau neuronal 171 peut également être configuré afin de générer une mesure d'adéquation qui estime la qualité de la prévision sur une nouvelle tranche (bloc 184). La mesure d'adéquation peut être calculée en tant que la vraisemblance que la nouvelle trajectoire de tranches n'ait connaissance que des trajectoires de tranches utilisées pour un étalonnage. Un algorithme génétique local peut être utilisé pour sélectionner les meilleurs réseaux neuronaux 171 (bloc 185). Par exemple, l'algorithme génétique local peut supprimer un réseau neuronal 171 ayant des réponses qui sont des observations aberrantes. La réponse ou sortie finale de l'agent 170 peut être donnée par un vote de chacun parmi ses réseaux neuronaux experts sélectionnés par l'algorithme génétique local (voir le bloc 186). L'agent 170 peut en outre générer un index de qualité au cours de sa phase d'apprentissage (bloc 187). L'index de qualité peut comprendre un indicateur d'efficacité (qui utilise les calculs de qualité et d'adéquation) pondéré par un niveau de robustesse calculé en utilisant un algorithme bootstrap, par exemple. L'algorithme génétique du système de surveillance peut utiliser cet index de qualité pour sélectionner les meilleurs agents 170 à partir d'une population donnée. Les entrées d'un agent peuvent être spécifiques au produit. Bien que certains agents puissent travailler avec tous types de produits, la majeure partie des agents sont spécialisés. Un algorithme de classement non encadré peut sélectionner automatiquement l'ensemble de produits adaptés pour un agent donné. L'algorithme génétique optimise la qualité (c'est-à-dire, la robustesse et l'efficacité) de la population d'agents mais il doit respecter des contraintes sévères pour garantir une distribution homogène des agents dans la totalité de la fab. La figure 8 représente des tracés illustrant la façon dont une contrainte peut forcer une population d'agents à être dispersée avec une répartition similaire au travers de diverses technologies de la production. Dans l'exemple de la figure 8, l'axe vertical représente une proportion d'une production de tranches en pourcent et l'axe horizontal représente des technologies de traitement de tranches. Les tracés hachurés de couleur sombre représentent des lots de tranches et les tracés hachurés de couleur claire représentent des risques calculés. Dès que les agents agissent de manière autonome, ils élaborent des insertions à propos de l'environnement dans lequel ils évoluent. Un premier ensemble de contraintes sur les agents a été de demander une distribution homogène des calculs de risque sur la production. Si aucune contrainte n'était réglée, les agents convergeraient vers un état qui prédirait uniquement un rendement pour le produit le plus simple à fabriquer. La figure 8 montre que lorsqu'elle est appliquée, cette contrainte pour la distribution des risques (bâtons clairs) est similaire à la distribution du lot (bâtons sombres). De plus, dans la mesure où le système est adaptatif, si la distribution de lot évolue, il en sera de même pour le calcul de risque. Sorties statistiques de niveau élevé Une population homogène d'agents sortant chacun le même type d'information remplace la complexité de trajectoires des nacelles de tranches. Les sorties de chaque agent peuvent comprendre un risque de "rendement bas" (c'est-à-dire, risque) pour chaque tranche, une mesure de fiabilité (c'est-à-dire, qualité) calculée une fois au cours de la phase d'apprentissage, et une mesure d'adéquation du contexte d'instruction (c'est-à-dire, adéquation) pour chaque tranche. La figure 9 représente un exemple de sortie d'agent après conversion sous forme graphique conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Dans l'exemple de la figure 9, l'axe horizontal représente le niveau de risque alors que l'axe vertical représente un niveau de rendement pour des tranches testées. Les étoiles en gris moyen représentent des résultats de calcul avec une adéquation supérieure à 66 %, des étoiles en gris clair correspondent à une adéquation comprise entre 33 et 66 %, et les étoiles en noir correspondent à une adéquation inférieure à 33 %. La qualité de cet agent particulier est donnée dans la légende de titre et est exprimée sur la figure 9 en tant qu'une corrélation de 86,3 % avec le rendement observé au cours d'un étalonnage. Une analyse statistique de niveau élevé peut être 35 effectuée sur les sorties d'agents pour calculer des tendances de rendement. Des exemples d'analyses statistiques de niveau élevé qui peuvent être effectués comportent des moyens et des variations en fonction d'une certaine contrainte, tels qu'un type de dispositif (prévision d'un rendement spécifique à un dispositif) ou des plages d'opérations dans l'installation (rechercher où un problème se pose sur le trajet des tranches) ou même un outil spécifique (indicateurs de santé d'outils de construction), etc. Elle comporte également des modèles linéaires destinés à une estimation de tendance de rendement et de quelconques tests d'hypothèse de franchissement de seuil (par exemple, tester si la probabilité que le rendement puisse devenir inférieur à 90 % en trois jours est supérieure à 95 %). La figure 10 représente un organigramme illustrant l'organisation de calculs statistiques à partir de sorties d'agents conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Comme mentionné auparavant, des valeurs de risque peuvent comprendre des résultats intermédiaires qui peuvent eux-mêmes être utilisés dans des calculs statistiques de niveau élevé, qui sont dénommés : "projections". Dans l'exemple de la figure 10, un essaim d'agents reçoit des entrées au niveau de points différents sur des trajectoires de tranches dans la fab. Les entrées peuvent comprendre des données de défectuosité et des informations WIP. Les agents calculent des risques à partir des entrées. Les risques sont ensuite collectés par un collecteur de réponses d'agents pour calculer des projections, qui sont alors exportées en tant qu'alertes. Le système de surveillance peut ainsi comporter des tableaux de borne mesurant la santé des équipements d'une zone de travail, anticipant la qualité de production (des produits, dispositifs ou technologies) et localisant les étages d'équipements responsables d'une crise et d'une détérioration de la qualité. La figure 11 représente un exemple d'un affichage de tableau de bord conformément à un mode de réalisation de la présente invention, où l'axe vertical représente la probabilité de rendement bas (c'est-à-dire, risque) et l'axe horizontal représente des équipements particuliers (c'est-à-dire, outils). Dans l'exemple de la figure 11, des courbes représentant des susceptibilités de risque à des étages d'équipement différents sont représentées dans des boîtes et les couleurs de boîtes peuvent fournir un avertissement à propos d'une précision de calcul. Par exemple, la seconde boîte sur la gauche sera colorée en rouge (précision médiocre) alors que les autres seront colorées en vert. Tous les équipements de la fab peuvent être triés par risques décroissants ou variations de risques décroissantes. Le graphique peut également être filtré par zones de travail ou technologies. Le système de surveillance peut également être configuré pour sortir des diagrammes en bâtons, tel que représenté sur la figure 12. Dans l'exemple de la figure 12, l'axe vertical représente la probabilité de rendement bas, alors que l'axe horizontal représente l'équipement utilisé. Le diagramme en bâtons de la figure 12 représente une analyse de risque de niveau élevé et détaillé des équipements dans une zone de travail sur la base des réponses collectées auprès des agents. Ceci fournit une vue instantanée de l'efficacité de chaque outil. Le suivi des projections, c'est-à-dire, des fusions de risques dans un contexte donné comme un type d'équipement ou un type d'opération, permettent d'ériger un système d'avertissement qui répartit automatiquement des alertes auprès d'opérateurs ou techniciens concernés. Les figures 13A et 13B illustrent une surveillance en temps réel pour un équipement donné, où un avertissement basé sur un seuil est généré automatiquement et fourni à un opérateur. Dans l'exemple des figures 13A et 13B, l'axe vertical représente un risque pour un équipement particulier, alors que l'axe horizontal représente la date à laquelle le risque correspondant a été calculé. La figure 13A représente un exemple où une analyse statistique de niveau élevé sur des sorties d'agents autorise la détection d'une crise dans le processus de production. Une ligne 401 indique un seuil au-delà duquel une alerte sera déclenchée. La figure 13B représente un exemple où des susceptibilités sont anticipées, de nouveau en effectuant une analyse statistique de niveau élevé sur des sorties d'agents. Planification automatique en ligne Un système de surveillance conformément à un mode de réalisation de la présente invention est réparti de préférence sur une grappe d'ordinateurs. Les agents sont séparés de manière individuelle et indépendants les uns des autres et leurs calculs peuvent être effectués en parallèle. La figure 14 illustre de manière simplifiée un système de surveillance prédictive globale d'une installation de fabrication conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Dans l'exemple de la figure 14, une base de données centrale 210 est accessible à partir d'un serveur central 212. La base de données 210 peut être mise à jour avec des données provenant de systèmes d'acquisition de données en temps réel. De telles données peuvent comporter des entrées d'agents, telles que des données de défectuosité et des informations WIP, ainsi que de quelconques autres mesures disponibles. Des agents sont déployés sur la fab pour obtenir les entrées d'agents à partir de la base de données. Les agents peuvent être exécutés sur des ordinateurs serveurs 214. Des sorties d'agents peuvent être stockées dans la base de données 210 pour un accès par les serveurs informatiques 214, où des collecteurs de réponses d'agents effectuent une analyse statistique de niveau élevé sur les sorties d'agents afin de générer des avertissements et d'autres rapports. Des sorties de niveau élevé (projections) sont de nouveau stockées sur la base de données 210 afin d'être consultées par des applications graphiques clientes exécutées sur des postes clients 213. La figure 15 illustre une planification de calculs d'un système de surveillance conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Dans un mode de réalisation, la planification de calculs est basée sur deux cycles. Le premier cycle comprend une planification en ligne basée sur l'acquisition de nouvelles mesures (chemin 301). De nouvelles données sont automatiquement poussées vers le système (par exemple, par un canal ftp) et un programme chargeur détecte automatiquement l'arrivée de nouvelles informations. Le second cycle est un cycle de planification interne entraîné par l'algorithme génétique et la maturité de la population d'agents (chemin 302). Une telle approche par cycle garantit que la population d'agents conserve sa maturité optimale lorsque la production évolue. Dans l'exemple de la figure 15, les agents obtiennent de nouvelles données d'entrée (bloc 311), que les agents utilisent pour calculer des risques (bloc 312). La population d'agents évolue par l'algorithme génétique (bloc 313). Une analyse statistique est effectuée sur les sorties d'agents pour calculer des tendances de rendement, telles que des indicateurs de santé de niveau élevé (bloc 314). Les résultats de l'analyse statistique peuvent être exportés vers d'autres systèmes dans le but d'établir des rapports. Agents De manière générale, un agent est un procédé de régression qui prend des entrées (par exemple, mesures de défectuosité, identification d'outil, et retard entre des outils) concernant des tranches, en provenance d'endroits quelconques dans la fab et calcule une prévision du rendement. Dans un mode de réalisation, un agent comprend un code de programme lisible par ordinateur (c'est-à-dire, un logiciel) mis en oeuvre en utilisant une programmation génétique. Un agent peut être chargé dans une mémoire principale d'un ordinateur et lancé par le processeur de l'ordinateur. Un agent peut comporter une phase d'apprentissage où l'agent subit une procédure d'étalonnage. En connaissant ces entrées, l'agent récupère des informations de toutes les tranches passées adéquates (c'est-à-dire, bonnes). Pour chaque tranche, il obtient certaines observations continues et certaines données catégorielles. La phase d'apprentissage peut impliquer les étapes suivantes . (a) un premier algorithme de classement utilisant des procédés du plus proche voisin et encadré par le rendement définit des classes associées à des niveaux de rendement spécifiques. Les variables catégorielles sont remplacées par une probabilité d'appartenir à un quelconque niveau de rendement. Autant de percentiles sont calculés qu'il existe d'entrées catégorielles. (b) Dès que des percentiles remplacent des variables catégorielles, seules des entrées continues restent. Alors, un procédé de régression est utilisé pour prévoir le rendement. Ce procédé peut utiliser un algorithme linéaire classique comme une quelconque autre solution de niveau élevé comme une machine à vecteurs de support (SVM : support vector machine) ou des réseaux neuronaux multicouche. Le meilleur procédé est sélectionné automatiquement selon la robustesse du résultat. (c) Un encadrement à base R2 ajusté est réalisé pour sélectionner uniquement le nombre le plus petit parmi des entrées qui sont nécessaires pour obtenir un bon niveau de robustesse. Un algorithme bootstrap classique peut être utilisé pour calculer la robustesse (un nombre d'essai est un paramètre). (d) Le résultat pour chaque produit apparaissant dans l'ensemble d'instructions de tranches est alors testé. Un test statistique pour vérifier l'appartenance d'un produit à un ensemble de produits bien prévus est effectué et des observations aberrantes sont effacées de l'ensemble d'instructions. A la fin, l'étalonnage est refait avec l'ensemble réduit de tranches. (Les étapes suivantes suivent l'étape (e) immédiatement et impliquent une exécution et des sorties). (e) La sortie de risque est égale à un moins la prévision du rendement. (f) La quantité de l'agent est le R2 ajusté moyen calculé par un algorithme bootstrap. (g) L'adéquation d'une nouvelle tranche selon laquelle une nouvelle observation est prévisible par l'agent est une note basée sur la distance par rapport à l'ensemble d'instructions de tranches. Cette dernière note peut être calculée, par exemple, selon les enseignements du brevet U.S. 6 594 618 B1 (Robert Azncott, Miriad Technology, 15 juillet 2003). Population d'agents Le système de surveillance de la présente invention peut utiliser une large population d'agents répandus dans la fab. Un premier ensemble d'agents est défini de manière initiale. Puis, un algorithme d'évolution prend en charge la répartition des agents dans les meilleures positions de la fab. Certaines contraintes physiques sévères peuvent être utilisées pour garantir que les agents sont positionnés aux bons endroits dans la fab. Initialisation de la population Ce qui diffère entre deux agents est fondamentalement la sélection de leurs entrées. Chaque entrée peut être définie par deux caractéristiques : le niveau dans le trajet de la tranche (c'est-à-dire, l'étape du processus) et la mesure qui est relevée à ce niveau. A un quelconque niveau correspond un type de processus ou un outil métrologique et cet outil offre des mesures spécifiques qui sont enregistrées dans la base de données. La première population d'agents dans le système de surveillance peut effectuer les étapes suivantes : (a) prendre chaque agent à entrée unique au niveau d'une quelconque couche de défectuosité pour une mesure de fréquence des défauts ou de mciroplaquettes défectueuses. (b) Prendre ensuite de quelconques agents à deux entrées avec des mesures de fréquence des défauts ou de mciroplaquettes défectueuses obtenues à partir d'un quelconque outil métrologique successif. (c) Prendre enfin de quelconques agents à trois entrées avec une fréquence des défauts ou des mciroplaquettes défectueuses obtenues à partir des outils métrologiques successifs. Dans un mode de réalisation, des mesures de défectuosité sont utilisées uniquement au début dans la mesure où la portée de l'algorithme dans le mode de réalisation consistait à trouver une corrélation entre une défectuosité et un rendement. La fréquence des défauts peut être remplacée par d'autres types de mesure de défectuosité, tel que des informations de traçage, mais on pourra également se concentrer directement sur quelques autres sorties avec des données plus pertinentes (par exemple, de données MES, à la recherche d'un trajet dynamique idéal). Certains agents ne dépasseront pas la première phase d'apprentissage dans la mesure où les entrées ne peuvent être prédictives de toute façon et également car le système concerne uniquement un nombre limité d'agents, et, en particulier, ceux présentant la meilleure valeur qualitative. Evolution de la population d'agents Un algorithme génétique fait évoluer la population. Il existe différentes possibilités pour augmenter la population. Un nouvel ensemble d'agents est créé à chaque étape du processus d'évolution, la taille de chaque ensemble étant un paramètre du système. Une évolution de la population d'agents peut impliquer les étapes suivantes : (a) une création aléatoire d'un nouvel agent : en prélevant de manière aléatoire des entrées choisies. Tester s'il existe des tranches correspondantes à ces entrées. Si de quelconques tranches sont compatibles avec le nouvel ensemble d'entrées, alors un agent est créé. (b) Mutation d'un quelconque agent existant : 5 remplacer une parmi les entrées par une autre qui est choisie de manière aléatoire. (c) Croisement de deux agents, c'est-à-dire, sélectionner de manière aléatoire une paire d'agents et prélever des entrées du premier et des entrées du 10 second pour faire un nouvel agent. La nouvelle population d'agents, qui comprend les agents nouvellement créés et les agents existants au préalable, est alors triée selon les qualités d'agents et selon de sévères contraintes données. A partir de 15 là, le système de surveillance conserve uniquement les meilleurs agents, de préférence de manière à conserver toujours le même nombre d'agents actifs dans la population totale (ce nombre étant un paramètre). Les valeurs qualitatives des agents peuvent être 20 pondérées par de sévères contraintes données en relation avec l'architecture de la fab. Des contraintes habituelles sont les suivantes : contrainte 1 : répartition au travers de la fab La première contrainte consiste à avoir un nombre 25 relativement similaire d'agents au niveau de chaque point du trajet d'un produit. La qualité de chaque agent est alors pondérée par un facteur qui est inversement proportionnel à la position d'agent dans le trajet au niveau de la dernière mesure. Par exemple, en 30 supposant qu'il existe 50 étapes de production avant la dernière entrée d'un agent 1 et 200 étapes de production avant une dernière entrée d'un agent 2, alors la qualité de l'agent 2 sera pondérée par une valeur proportionnelle à 1/200, alors que la qualité de l'agent 1 sera pondérée par une valeur proportionnelle à 1/50. Contrainte 2 : répartition au travers de la production La seconde contrainte garantit qu'il existe une répartition d'agents utilisables pour un produit donné équivalent à la répartition de la production en cours. A partir de là, un second poids est appliqué à la qualité de chaque agent selon les étapes suivantes, par exemple : (a) pour chaque produit, calculer la différence entre la proportion de tranche de ce produit spécifique et la proportion d'agents utilisables pour ce même produit. (b) Soustraire le minimum parmi tous ces nombres pour obtenir uniquement des valeurs positives. (c) Diviser ensuite chaque nombre par la somme de tous les résultats. Surveillance à l'échelle d'une fab Le système de surveillance de la présente invention autorise l'observation globale ou à l'échelle d'une fab du processus de production. L'analyse croisée des informations de risque pour chaque étape-trajet (couche) et chaque dispositif (ou produit) donne une carte de la fab en termes de qualité de production et d'efficacité d'échantillonnage métrologique. La figure 16 fournit un exemple d'une telle représentation à l'échelle d'une fab, comportant une observation du risque sur le trajet de chaque dispositif. Dans l'exemple de la figure 16, les dispositifs peuvent être affichés sur l'axe horizontal et le trajet (couches ou étapes de fonctionnement) se trouve sur l'axe vertical. Des zones bleues (au bas de l'échelle) représentent un risque faible alors que des zones rouges (en haut de l'échelle) se concentrent sur des problèmes locaux. A noter qu'une représentation par couleur améliore la visibilité en fonctionnement. L'exemple de la figure 16 est lisible en noir et blanc car il n'existe pas de résultat au-delà de 65 % de risque, par conséquent, les zones sombres représentent un risque bas et les zones claires représentent un risque moyen. De manière similaire, la figure 17 fournit également une représentation globale de l'efficacité de l'échantillonnage (répartition de mesures de défectuosité). Les axes des figures 16 et 17 sont les mêmes mais les différentes zones représentent désormais la qualité du calcul. Des zones vertes (parties hautes de l'échelle - claires en noir et blanc) représentent des lectures normales alors que des zones rouges (bas de l'échelle - sombres en noir et blanc) révèlent une inefficacité d'échantillonnage métrologique (ce qui peut finalement être résolu en déplaçant des étapes d'inspection ou en en ajoutant de nouvelles). Procédures de validation Le système de surveillance de la présente invention a été testé et validé dans un montage expérimental pendant une période de temps étendue et a progressivement été amélioré avec l'ajout de nouveaux types d'entrée. Validation à l'aide d'une surveillance d'outils Une surveillance d'outils est connue comme étant un test d'un outil spécifique en utilisant un ensemble de tranches propres. Des opérations de surveillance d'outils sont effectuées chaque jour et sont très coûteuses. En général, une tranche propre différente est utilisée pour chaque chambre de l'outil. Etant donné que le montage expérimental ne fait pas de distinction entre les chambres, il ne peut donner un meilleur niveau de précision qu'une défaillance de l'outil. Un des procédés de validation utilisé dans le montage expérimental était la corrélation avec une surveillance d'outils. La figure 18 représente un exemple de données de surveillance d'outils conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Dans l'exemple de la figure 18, les tracés supérieurs représentent des projections d'équipement de système calculées en tant qu'une espérance de risque pour l'équipement spécifique, et les tracés inférieurs représentent les informations de surveillance correspondantes, qui, dans cet exemple, comprennent quatre courbes différentes pour un équipement à quatre chambres. Trois dysfonctionnements d'outils différents ont été détectés conjointement par une surveillance d'outils et le montage expérimental de l'application comme représenté par les bandes verticales grises. La figure 18 n'est qu'un exemple du test de validation, le montage expérimental a été totalement testé et les résultats montrent une forte corrélation entre une surveillance d'outils et cette projection d'outils (moyenne d'un calcul de risque basé sur l'outil). Validation à l'aide d'alertes d'équipement L'autre procédé de validation pour le montage expérimental était une corrélation avec des alertes d'équipement. La figure 19 représente des tracés illustrant des corrélations entre des projections et des alertes d'équipement. Les tracés supérieurs de la figure 19 représentent des informations de projection pour le risque d'un équipement, alors que les tracés inférieurs représentent des niveaux d'alerte de cet équipement. Une corrélation entre des projections de risque pour un outil et des informations de surveillance ou d'alertes correspondantes indique que plus de 80 % des alertes d'un équipement peuvent être détectées par le système de surveillance. Analyse de cause racine En analysant les agents responsables d'une détection de crise de défectuosité, le système de surveillance autorise l'identification d'un équipement défaillant ou une combinaison plus complexe de causes. La détection est relativement directe si un outil est directement touché, mais peut être plus compliquée dans certains cas. Par exemple, un retard entre deux étapes de processus peut être très important mais également très difficile à détecter. La figure 20 illustre sous forme graphique la sortie de calcul de risque d'un agent à variable unique ne disposant que du retard entre des étapes de processus en tant qu'entrée. Dans l'exemple de la figure 20, l'axe vertical représente un rendement et l'axe horizontal représente un risque. La figure 20 illustre le fait que le paramètre de retard ne présente pas de corrélation avec le rendement. La figure 21 illustre sous la même forme graphique que la figure 20 le calcul de risque sorti par un agent à plusieurs variables en utilisant en tant qu'entrées le même retard plus trois autres entrées. La figure 21 montre que le risque calculé par l'agent présente une corrélation significative avec le rendement. Les autres entrées seules (qui, dans cet exemple, sont la défectuosité, l'identifiant d'équipement et le retard pur) n'ont aucune influence sur le rendement sans le retard entre les processus. Ce retard a été détecté automatiquement par le système avec une analyse d'influence en ligne utilisée pour sélectionner les meilleures entrées pour la population d'agents. Ce genre de résultat montre la grande efficacité d'une analyse non linéaire et à plusieurs variables pour ce type de travail. Après détection de l'impact de ce retard, une nouvelle alerte peut être figée dans le code dans le système MES de la fab, améliorant de ce fait l'efficacité de production d'une façon très simple et efficace. Conclusion. Comme on l'aura bien compris grâce à ce qui précède, le système de surveillance de la présente invention fournit à une installation de fabrication un indicateur d'ensemble, en temps réel, d'un état de l'équipement. A chaque stade de production, la population totale de risque peut être calculée en incluant de nouvelles entrées de données, telles qu'une fréquence des défauts et des microplaquettes défectueuses sur un échantillon de lots de production et leurs trajectoires parmi l'ensemble d'outils du processus. Une probabilité de perte de rendement peut alors être calculée pour chaque équipement et étape de processus. Le système de surveillance est autocontrôlé. Lorsque les répartitions des nouvelles entrées sont trop différentes de l'ensemble de données d'instruction équivalent, un nouvel apprentissage peut être réalisé avec les dernières données de tests électriques, par exemple. Le système de surveillance fournit un indicateur d'ensemble innovant, érigé sur un modèle local qui est basé sur des données de défectuosité brute de lots (variable continue) et leurs trajectoires dans l'ensemble d'outils (variables discrètes). Il est érigé en temps réel, autocontrôlé et conditionné par une prévision de perte de rendement. Comme on pourra s'en être aperçu grâce à ce qui précède, le système de surveillance prédictive globale décrit ci-dessus peut être appliqué non seulement à une installation de fabrication de dispositif à CI, mais également à des installations de fabrication en général. Pour une fabrication de dispositif à CI, beaucoup d'informations mesurées au cours d'un processus de fabrication de semi-conducteurs se sont révélées avoir un impact direct sur le rendement. Une analyse d'influence (mesures d'informations d'entropie et mutuelles), mesurant les dépendances stochastiques entre le rendement et des combinaisons de mesures sélectionnées de manière automatique ont prouvé le besoin de développer un système de surveillance basé sur des mesures de défectuosité, par exemple. Le fait de collecter des mesures de défectuosité et des informations sur l'acheminement des tranches dans la fab permet de comprendre un grand nombre des causes d'une détérioration de tranches. Les techniciens et les opérateurs en charge des problèmes de défectuosité sont désormais capables de générer automatiquement des rapports de synthèse pour encadrer la santé de l'équipement et la qualité de production. Le système de surveillance décrit utilise des algorithmes mathématiques pour gérer la complexité du déplacement des tranches à l'intérieur de la fab, incorporés dans une population d'agents intelligents et séparés de manière individuelle. Chacun parmi ces agents tire partie d'une technologie de réseaux neuronaux associés à de petits paquets de mesures spécifiques. Il est ainsi possible de modéliser certains modes particuliers de la production de la fab de façon rigoureuse. Enfin, ces agents partagent leurs compétences respectives pour mettre en place un modèle d'anticipation effectif pour le rendement. L'analyse mathématique utilisée n'est pas basée sur une modélisation déterministe du processus de fabrication mais sur une approche stochastique. La solution suggérée tire partie de la diversité des mesures acquises en temps réel, et est jaugée automatiquement. Sa sortie est une mesure de probabilité : le risque de produire avec un rendement bas. Le système mesure non seulement un risque de rendement mais également la fiabilité de la prévision elle-même. En plus, il fournit un indicateur d'adéquation du modèle par rapport aux données observées. On peut tirer partie de ce dernier automatiquement pour la phase d'apprentissage suivante des agents. De nouveaux types de mesure peuvent être intégrés dans le système, y compris : l'entretien, la surveillance d'un équipement, la traçabilité d'une tranche (à l'intérieur de chaque chambre d'équipement) et des mesures précises en temps réel de capteurs d'outil au cours de chaque opérateur. Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux exemples de réalisation ci-dessus décrits et représentés, à partir desquels on pourra prévoir d'autres modes et d'autres formes de réalisation, sans pour autant sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS 1. Système de surveillance prédictive globale pour une installation de fabrication (110), le système 5 comprenant . une pluralité d'agents (170) indépendants et séparés de manière individuelle et formés par des codes de programmes stockés dans les mémoires de différents ordinateurs situés dans l'installation de fabrication 10 pour y être exécutés, chacun parmi les agents comprenant un code de programme apte à exécuter un algorithme génétique et étant configuré afin de recevoir un ensemble de données d'entrée pour calculer et délivrer sur une sortie une valeur de risque 15 indicatrice d'un rendement de production ; et un collecteur de réponses (95) d'agents configuré pour recevoir des sorties de la pluralité d'agents afin de générer une projection indicatrice d'une santé d'une production dans l'installation de fabrication. 20 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que chacun parmi les agents (170) comprend une pluralité de codes de programme formant des réseaux neuronaux (171). 25 3. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que chacun parmi les agents comprend un code de programme pour calculer et délivrer en sortie une valeur qualitative indicatrice d'une fiabilité de la 30 valeur de risque. 4. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'installation de fabrication (110) comprend une installation de fabrication de dispositifs à 35 circuit intégré (CI) et la pluralité d'agents estconfigurée pour recevoir des données de défectuosité à partir de tranches (100) traitées dans l'installation de fabrication. 5. Système selon la revendication 4, caractérisé en ce que la pluralité d'agents (170) est configurée afin de collecter des données de défectuosité à partir de tranches (100) le long d'un trajet des tranches dans l'installation de fabrication. 6. Système selon la revendication 4, caractérisé en ce que la pluralité d'agents (170) est configurée pour collecter des informations à partir de tranches (100) en cours de traitement. 7. Système selon la revendication 6, caractérisé en ce que les informations provenant des tranches (100) en cours de traitement comportent un identifiant d'équipement. 20 8. Procédé mis en œuvre par ordinateurs de surveillance d'une installation de fabrication (110) de dispositif à CI, le procédé comprenant les étapes consistant à . 25 créer une population initiale d'agents (170) dans l'installation de fabrication, chacun parmi les agents étant formé par un code de programme stocké dans une mémoire d'un ordinateur situé dans l'installation pour y être exécuté de manière à recevoir sur au moins une 30 entrée des données collectées sur un trajet d'une tranche (100) traitée dans l'installation de fabrication, chacun parmi les agents comportant également un code de programme pour générer une valeur de risque indicatrice d'un rendement de production ;15créer de nouveaux agents à partir d'agents dans la population initiale d'agents et former une nouvelle population d'agents, et stocker les codes de programmes des différents agents créés dans différents ordinateurs situés dans l'installation ; exécuter les agents de la nouvelle population d'agents pour créer des données de sortie ; et collecter lesdites dotes de sortie et générer une projection indicatrice d'une tendance d'un rendement de production dans l'installation de fabrication sur la base de sorties en provenance d'agents dans la nouvelle population d'agents. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que chacun parmi les agents (170) dans la population initiale d'agents comprend un code de programme apte à exécuter un algorithme génétique. 10. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que les nouveaux agents (170) sont générés en mettant en œuvre un processus de génération d'agents aléatoire. 11. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que les nouveaux agents (170) sont générés à partir d'une paire d'agents sélectionnés de manière aléatoire parmi la population initiale d'agents. 12. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que chaque agent (170) dans la population initiale et la nouvelle population d'agents comprend un code de programme apte à être exécuté pour générer une valeur qualitative indicatrice d'une fiabilité d'une valeur de risque correspondante générée par l'agent.35 13. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que chaque agent (170) dans la population initiale et la nouvelle population d'agents comprend un code de programme apte à être exécuté pour collecter des données de défectuosité à partir de tranches (100) en cours de traitement dans l'installation de fabrication (110). 14. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que chaque agent (170) dans la population initiale et la nouvelle population d'agents comprend des codes de programmes formant une pluralité de réseaux neuronaux (171). 15. Procédé mis en oeuvre par ordinateurs de surveillance d'une installation de fabrication (110) de dispositifs à CI, le procédé comprenant les étapes consistant à . lancer l'exécution d'une pluralité d'agents (170) indépendants et séparés de manière individuelle et constitués par des codes de programmes stockés dans des mémoires d'ordinateurs situés dans l'installation de fabrication, chaque agent de la pluralité d'agents comprenant un code de programme pour recevoir un ensemble limité de données d'entrée à partir d'une base de données centrale (210) et pour calculer et fournir en sortie une première valeur indicatrice d'un rendement d'un processus de production dans l'installation de fabrication ; collecter des valeurs fournies en sortie par la pluralité d'agents pour générer un ensemble de données de sortie collectées ; et effectuer une analyse statistique sur l'ensemble de données de sortie collectées pour déterminer une 35 tendance du rendement du processus de production. 16. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que chaque agent (170) comprend un code de programme apte à exécuter un algorithme génétique. 17. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que chaque agent (170) comprend des codes de programme aptes à former une pluralité de 10 réseaux neuronaux (171). 18. Procédé selon la revendication 15, comprenant en outre l'étape consistant à : créer une nouvelle population d'agents (170) à 15 partir de la pluralité d'agents. 19. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce que la nouvelle population d'agents (170) est créée à partir de paires d'agents 20 sélectionnées de manière aléatoire parmi la pluralité d'agents. 20. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que l'ensemble limité de données 25 d'entrée comporte des données de défectuosité. 21. Installation de fabrication de dispositifs à CI, caractérisée en ce qu'elle comprend un système de surveillance prédictive globale selon l'une des 30 revendications 1 à 7. 22. Installation de fabrication de dispositifs à CI, caractérisée en ce qu'elle comprend des moyens pour la mise en oeuvre du procédé de surveillance selon l'une 35 des revendications 8 à 20.