FR 2754602 A1 19980417 FR 9612608 A 19961016 La présente invention concerne un procédé pour évaluer les performances de circuits intégrés lors de leur fabrication, ainsi qu'un dispositif pour la mise en oeuvre dudit procédé. Bien que non exclusivement, la présente invention s'applique plus particulièrement à des circuits intégrés spécifiques, qui sont par exemple utilisés dans des équipements électroniques aéronautiques. Au contraire des circuits intégrés de type standard, de tels circuits intégrés spécifiques sont généralement fabriqués en nombre réduit (au maximum quelques milliers de pièces). Leurs caractéristiques et leurs performances sont, par conséquent, mal connues, changeantes et difficilement prévisibles. On observe fréquemment des écarts importants entre les simulations réalisées lors de la conception et les performances réelles constatées en fonctionnement opérationnel. De plus, on observe également souvent des variations importantes des performances desdits circuits intégrés à différentes étapes de la fabrication (réalisation d'un prototype, première série de fabrication, ...). Dans ces conditions, pour s'assurer de la conformité des circuits intégrés fabriqués aux spécifications, il est nécessaire de réaliser des tests de contrôle sur chacun desdits circuits intégrés. De tels tests de contrôle sont longs, complexes à mettre en oeuvre et nécessitent d'importants moyens matériels. Ces tests sont, par conséquent, très coûteux. Pour réduire ces coûts, une solution usuelle préconise de fabriquer, selon un processus de fabrication choisi, une série préliminaire de circuits intégrés et de réaliser les tests de contrôle sur les circuits intégrés de cette série préliminaire. Si lesdits circuits intégrés testés sont conformes aux spécifications, on réalise la fabrication en série à partir dudit processus de fabrication, sinon on modifie ce dernier et on fabrique une nouvelle série préliminaire sur laquelle on réalise de nouveau des tests de contrôle. Ces opérations sont renouvelées, si nécessaire, jusqu'à l'obtention de résultats satisfaisants. Toutefois, cette solution usuelle précitée présente des inconvénients. En effet, une série préliminaire considérée comme satisfaisante peut ne pas être représentative de la fabrication ultérieure et, si tel est le cas, il est possible que la majeure partie des circuits intégrés fabriqués ultérieurement soit en dehors des spécifications. La présente invention a pour objet de remédier à ces inconvénients. Elle concerne un procédé permettant d'évaluer, de façon simple et particulièrement précise, les performances d'au moins un type de circuit intégré fabriqué selon un processus de fabrication déterminé. A cet effet, selon l'invention, ledit procédé est remarquable en ce que I/ en tenant compte du processus de fabrication utilisé, on réalise une première série d'étapes a) lors d'une fabrication préliminaire de circuits intégrés au moyen dudit processus de fabrication, on crée une base de données comprenant les valeurs de paramètres de fabrication mesurés sur lesdits cir cuits intégrés fabriqués, lesdits paramètres de fabrication étant corrélés b) à partir de ladite base de données, on détermine un modèle statistique reliant auxdits paramètres de fabrication des composantes principales qui corres pondent à des paramètres décorrélés ; et c) à partir de ladite base de données, on détermine un modèle de simulation reliant auxdits paramètres de fabrication des paramètres de simulation II/ ensuite, pour chaque type de circuit intégré, dont on évalue les performances, on réalise une seconde série d'étapes d) on détermine au moins une cible de simulation corres pondant à une grandeur caractéristique des performan ces évaluées dudit circuit intégré e) on détermine tous les composants et toutes les connexions dudit circuit intégré, ainsi qu'un modèle élémentaire de chacun desdits composants f) on modifie lesdits modèles élémentaires pour les adapter au modèle de simulation et les intégrer dans ce dernier g) à partir dudit modèle statistique et dudit modèle de simulation, on détermine un modèle mathématique qui relie ladite cible de simulation auxdites composantes principales ; et h) à partir d'évaluations réalisées au moyen dudit modèle mathématique, on détermine des informations relatives au spectre de dispersion de ladite cible de simulation, qui sont représentatives des performances dudit circuit intégré. Ainsi, grâce à l'invention, on réalise l'évaluation des performances du circuit intégré considéré, en liant un modèle de simulation à un nombre important de données collectées lors de la fabrication, qui sont donc représentatives des fluctuations du processus de fabrication utilisé, ce qui permet d'obtenir rapidement une évaluation très précise desdites performances. Ladite évaluation permet donc de réaliser une prévision très fiable des performances des circuits intégrés fabriqués ultérieurement par ledit processus de fabrication considéré. De plus, comme à l'étape h) qui sera précisée ci-dessous, on réalise des évaluations simplifiées susceptibles d'être mises en oeuvre rapidement, et non de longues simulations, la mise en oeuvre du procédé conforme à l'invention est très rapide. Afin d'obtenir une évaluation particulièrement précise des performances, de préférence - à l'étape d), on détermine une pluralité de cibles de simulation, par exemple une tension, un courant, une puissance et/ou un temps de propagation ; et - on réalise les étapes g) et h) pour chacune desdites cibles de simulation. Selon l'invention, pour évaluer les performances d'une pluralité de circuits intégrés différents, fabriqués à partir d'un même processus de fabrication, on réalise la seconde série d'étapes II pour chacun desdits circuits intégrés, mais on ne réalise qu'une seule fois la première série d'étapes I qui est relative au processus de fabrication utilisé, ce qui permet notamment de réduire la durée de mise en oeuvre du procédé d'évaluation conforme à l'invention. De façon avantageuse - à l'étape a), pour créer ladite base de données, on mesure lesdits paramètres de fabrication à partir de motifs de test directement diffusés sur ledit circuit intégré, par exemple du type de ceux décrits dans un article de Costas J.B. Spanos, intitulé "Statistical Process Control in Semiconductor Manufacturing" et paru dans la publication "IEEE" en 1992 ; et - on utilise comme paramètres de fabrication au moins certains des paramètres suivants : les dimensions géométriques du circuit intégré, l'épaisseur d'oxyde de grille, la longueur de diffusion sous grille et le dopage. De plus, on utilise comme paramètres de simulation au moins certains des paramètres suivants : une tension de seuil, une transconductance et/ou une mobilité d'électrons. En outre, avantageusement, à l'étape b), pour déterminer ledit modèle statistique, on met en oeuvre une méthode d'analyse par composantes principales, de type connu. A titre d'exemple, on notera qu'une telle méthode est décrite dans un article de Power, Mathewson et Lane, intitulé "An approach for relating model parameter variabilities to process fluctuations" et paru dans la publication "IEEE Int. Conference on Microelectronic Test Structures" de mars 1993. Par ailleurs, les données déterminées à l'étape e) sont extraites d'un fichier, connu sous le nom de "netlist", qui donne une description détaillée dudit circuit intégré. De façon avantageuse, à l'étape g), pour déterminer ledit modèle mathématique a) on réalise des simulations à partir dudit modèle statis tique et dudit modèle de simulation ; et ss) on détermine un polynôme de composantes principales qui reproduit, à une marge d'erreur prédéfinie près, les résultats desdites simulations, ledit polynôme formant ledit modèle mathématique. De plus, de préférence, à l'étape a) précitée, pour chacune desdites simulations - on choisit arbitrairement des valeurs desdites composantes principales - à partir dudit modèle statistique et des valeurs ainsi choisies, on détermine les valeurs correspondantes des paramètres de fabrication ; et - à partir dudit modèle de simulation et des valeurs ainsi déterminées des paramètres de fabrication, on détermine les valeurs correspondantes des paramètres de simulation, ces dernières valeurs représentant le résultat de ladite simulation. Par ailleurs, selon l'invention, à l'étape h), on réitère une pluralité de n fois les opérations suivantes, n étant un entier prédéfini a) on détermine aléatoirement, au moyen d'une analyse dite de Monte-Carlo, des valeurs des composantes principales du polynôme associé à ladite cible de simulation ss) on calcule, à partir desdites valeurs, la valeur corres pondante dudit polynôme ; et y) on enregistre ladite valeur du polynôme, les valeurs dudit polynôme obtenues pour les n réitérations donnant des informations, de préférence la moyenne et l'écart type, sur le spectre de dispersion de ladite cible. On notera, à titre d'exemple, qu'une analyse de Monte-Carlo est décrite dans un article de Farshid Iravani, Masa Habu et Ebrahim Khalily, intitulé "Statistical Modeling Tools, Methods and Applications for Integrated Circuit Manufacturability" et paru dans la publication "IEEE Int. Conference on Microelectronic Test Structures" de mars 1995. La présente invention concerne également un dispositif pour la mise en oeuvre du procédé précité. Selon l'invention, ledit dispositif est remarquable en ce qu'il comporte - des moyens pour créer ladite base de données - des moyens pour déterminer ledit modèle statistique - des moyens pour déterminer ledit modèle de simulation - des moyens pour déterminer au moins une cible de simula tion - des moyens pour déterminer lesdits composants et lesdites connexions du circuit intégré, ainsi que lesdits modèles élémentaires - des moyens pour intégrer lesdits modèles élémentaires dans ledit modèle de simulation - des moyens pour déterminer ledit modèle mathématique ; et - des moyens pour déterminer lesdites informations relatives au spectre de dispersion de la cible. Les figures du dessin annexé feront bien comprendre comment l'invention peut être réalisée. Sur ces figures, des références identiques désignent des éléments semblables. La figure 1 est le schéma synoptique d'un dispositif conforme à l'invention. La figure 2 illustre les relations entre les différents modèles et les différents ensembles de paramètres utilisés lors de la mise en oeuvre de l'invention. La figure 3 illustre schématiquement un spectre de dispersion d'une cible de simulation, obtenu par la mise en oeuvre de l'invention. Le dispositif 1 conforme à l'invention et représenté schématiquement sur la figure 1 est destiné à évaluer les performances d'un circuit intégré CI qui est fabriqué au moyen d'un processus de fabrication déterminé. A cet effet, selon l'invention, ledit dispositif 1 qui est destiné à mettre en oeuvre le procédé conforme à l'invention, comporte des moyens 2 qui, lors d'une fabrication préliminaire de circuits intégrés CI au moyen dudit processus de fabrication, créent une base de données comprenant les valeurs de paramètres de fabrication F1, F2, ..., Fk, par exemple les dimensions géométriques du circuit intégré CI et/ou l'épaisseur d'oxyde de grille, mesurés sur lesdits circuits intégrés fabriqués CI, tel qu'illustré par une liaison 3 sur la figure 1. Selon l'invention, lesdites mesures sont réalisées à partir de motifs de test spécifiques directement diffuses sur le circuit intégré CI fabriqué et caractérisés. Lesdits motifs de test intègrent des structures élémentaires (transistors, résistances, capacités, ...) pour les caractéristiques statiques et des structures plus complexes pour les caractéristiques dynamiques (oscillateurs en anneau par exemple). On notera que la base de données ainsi formée présente une référence particulièrement fiable, qui décrit bien les fluctuations existantes du processus de fabrication. Le dispositif 1 comporte de plus - des moyens 4 qui sont reliés par l'intermédiaire d'une liaison 5 aux moyens 2 et qui déterminent, à partir de ladite base de données créée par lesdits moyens 2, un modèle statistique M1 reliant auxdits paramètres de fabrication F1, F2, ..., Fk des composantes principales Pi, P2, ..., Pj qui correspondent à des paramètres décor rélés. A cet effet, lesdits moyens 2 mettent en oeuvre une méthode connue d'analyse par composantes principales ; et - des moyens 6 qui sont reliés par l'intermédiaire d'une liaison 7 aux moyens 2 et qui déterminent, également à partir de la base de données créée par lesdits moyens 2, un modèle de simulation M2 reliant auxdits paramètres de fabrication F1, F2, ..., Fk des paramètres de simulation S1, S2, ..., S1, par exemple une tension de seuil, une transconductance et/ou une mobilité d'électrons. On notera que les traitements précités réalisés par lesdits moyens 2, 4 et 6 sont caractéristiques du processus de fabrication utilisé et étudié et ne doivent être mis en oeuvre qu'une seule fois pour ledit processus de fabrication, ce qui n'est pas le cas des autres traitements precisés ci-dessous. Ledit dispositif 1 comporte, de plus, des moyens 8 qui, d'une part, extraient des données d'un fichier caractéristique décrivant le circuit intégré CI évalué et qui, d'autre part, déterminent des cibles de simulation C1, C2, ..., Ci, par exemple des tensions, des courants, des puissances et/ou des temps de propagation, qui représentent des grandeurs caractéristiques des performances évaluées dudit circuit intégré CI. Plus précisément, lesdits moyens 8 extraient dudit fichier caractéristique - la liste de tous les composants et de toutes les connexions du circuit intégré CI. Par composant, on entend, dans le cadre de la présente invention, les éléments de base, par exemple une diode, un transistor, une résistance ou une capacité du circuit intégré CI ; et - un modèle élémentaire de chacun desdits composants, chaque modèle élémentaire reproduisant les caractéristiques essentielles du composant considéré. Lesdits moyens 6 et 8 qui sont reliés ensemble par une liaison double 9 modifient lesdits modèles élémentaires pour les adapter au modèle de simulation M2 précité et les intégrer dans ce dernier. En outre, le dispositif l comporte des moyens 10 qui sont reliés respectivement par l'intermédiaire de liaisons 11, 12 et 13 auxdits moyens 4, 6 et 8. Lesdits moyens 10 sont destinés à déterminer un modèle mathématique M3 qui relie lesdites cibles de simulation C1, C2, ..., Ci auxdites composantes principales P1, P2, .... Pj. A cet effet, lesdits moyens 10 a) réalisent des simulations à partir dudit modèle statisti que M1 et dudit modèle de simulation M2 reçus respective ment par l'intermédiaire des liaisons 11 et 12 ; et ss) déterminent, par régression, des polynômes de composantes principales qui reproduisent, à une marge d'erreur prédéfinie près, les résultats desdites simulations, lesdits polynômes formant ledit modèle mathématique M3. Plus précisément, selon l'invention, lesdits moyens 10 réalisent à l'étape a) précitée, pour chacune desdites simulations, les opérations suivantes - ils choisissent arbitrairement des valeurs desdites composantes principales P1, P2, ..., Pj - à partir dudit modèle statistique M1 et des valeurs ainsi choisies, ils déterminent les valeurs correspondantes des paramètres de fabrication F1, F2, ..., Fk ; et - à partir dudit modèle de simulation M2 et des valeurs ainsi déterminées des paramètres de fabrication, ils déterminent les valeurs correspondantes des paramètres de simulation S1, S2, ..., S1, ces dernières valeurs repré sentant le résultat de ladite simulation. On notera que, pour obtenir des polynômes représentatifs des phénomènes étudiés, il convient de réaliser de nombreuses simulations qui, de plus, doivent être représentatives desdits phénomènes étudiés. On remarquera de plus que lesdits moyens 10 mettent en oeuvre une technique dite "analyse RSM" ("Response Surface Methodology"). A titre d'exemple, une technique de ce type est décrite dans un article de J. Wiley, intitulé "Empirical Model Building and Response Surfaces" et paru dans "Box and Draper" en 1987. Sur la figure 2, on a illustré les relations precitées entre - l'ensemble C de cibles de simulation C1, C2, ..., Ci - l'ensemble P de composantes principales P1, P2, ..., Pj - l'ensemble F de paramètres de fabrication F1, F2, Fk ; et - l'ensemble S de paramètres de simulation S1, S2, ..., S1, qui sont reliés ensemble par l'intermédiaire respectivement - du modèle mathématique M3 - du modèle statistique M1 ; et - du modèle de simulation M2. Le dispositif 1 comporte, de plus, des moyens 14 reliés par l'intermédiaire d'une liaison double 15 aux moyens 10 et susceptibles de réaliser avec ces derniers des évaluations, a l'aide du modèle mathématique M3, et de déterminer des informations précisées ci-dessous, relatives au spectre de dispersion des cibles Cl, C2, ..., Ci. Lesdites informations, qui sont représentatives des performances dudit circuit intégré CI, peuvent être transmises par une liaison 16 à un dispositif utilisateur ou un opérateur, non représenté. Selon l'invention, lesdits moyens 14 réitèrent une pluralité de n fois les opérations suivantes, n étant un entier prédéfini a) ils déterminent aléatoirement, au moyen d'une analyse dite de Monte-Carlo, des valeurs des composantes princi pales Pi, P2, ..., Pj des polynômes associés aux cibles Cl, C2, ..., Ci ss) ils calculent, à partir desdites valeurs, les valeurs correspondantes desdits polynômes ; et y) ils enregistrent lesdites valeurs desdits polynômes, les valeurs obtenues pour les n réitérations donnant des informations relatives au spectre de dispersion desdites cibles C1, C2, ..., Ci. Dans un mode de réalisation préférentiel, lesdits moyens 14 déterminent, dans ladite étape Y), la moyenne et l'écart type de la gaussienne G qui représente le spectre de dispersion des cibles, tel que représenté pour une cible Ci sur la figure 3. Comme on peut le voir sur cette figure 3, ladite gaussienne G illustre pour chacune des valeurs V obtenues pour la cible Ci, le nombre N (ou le pourcentage par rapport au nombre total) de valeurs obtenues. Sur ladite figure 3, on a de plus représenté les limites inférieure L1 et supérieure L2 admissibles pour les valeurs V de la cible Ci, conformément aux spécifications. Ainsi, grâce à l'invention, on peut évaluer le pourcentage de circuits intégrés fabriqués par le processus de fabrication considéré, qui sont en dehors des spécifications pour la cible de simulation Ci considérée, tel qu'illustré par une zone hachurée Z. Par conséquent, on est en mesure de prévoir dès la conception, les performances des circuits intégrés fabriqués ultérieurement, ce qui permet notamment de limiter et/ou de cibler les tests de contrôle à réaliser. REVENDICATIONS 1. Procédé pour évaluer les performances d'au moins un circuit intégré (CI) fabriqué selon un processus de fabrication déterminé, caractérisé en ce que I/ en tenant compte du processus de fabrication utilisé, on réalise une première série d'étapes a) lors d'une fabrication préliminaire de circuits intégrés (CI) au moyen dudit processus de fabrica tion, on crée une base de données comprenant les valeurs de paramètres de fabrication (F1, F2, Fk) mesurés sur lesdits circuits intégrés (CI) fabriqués, lesdits paramètres de fabrication (Fl, F2, Fk) étant corrélés b) à partir de ladite base de données, on détermine un modèle statistique (M1) reliant auxdits paramètres de fabrication (Fl, F2, Fk) des composantes principales (Pl, P2, Pj) qui correspondent à des paramètres décorrélés ; et c) à partir de ladite base de données, on détermine un modèle de simulation (M2) reliant auxdits paramètres de fabrication (Fl, F2, Fk) des paramètres de simula tion (Si, S2, S1) II/ ensuite, pour chaque circuit intégré (CI), dont on évalue les performances, on réalise une seconde série d'étapes d) on détermine au moins une cible de simulation (C1, C2, Ci) correspondant à une grandeur caractéristique des performances évaluées dudit circuit intégré (CI) e) on détermine tous les composants et toutes les connexions dudit circuit intégré (CI), ainsi qu'un modèle élémentaire de chacun desdits composants f) on modifie lesdits modèles élémentaires pour les adapter au modèle de simulation (M2) et les intégrer dans ce dernier g) à partir dudit modèle statistique (M1) et dudit modèle de simulation (M2), on détermine un modèle mathématique (M3) qui relie ladite cible de simula tion (C1, C2, Ci) auxdites composantes principales (P1, P2, Pj) ; et h) à partir d'évaluations réalisées au moyen dudit modèle mathématique (M3), on détermine des informa tions relatives au spectre de dispersion de ladite cible de simulation (C1, C2, Ci), qui sont représen tatives des performances dudit circuit intégré (CI). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'à l'étape d), on détermine une pluralité de cibles de simulation (Cl, C2, Ci) et en ce que l'on réalise les étapes g) et h) pour chacune desdites cibles de simulation (Cl, C2, Ci). 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que l'on choisit la cible de simulation (C1, C2, Ci) parmi l'un des paramètres suivants : une tension, un courant, une puissance et un temps de propagation. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, pour évaluer les performances d'une pluralité de circuits intégrés différents, fabriqués à partir d'un même processus de fabrication, caractérisé en ce que l'on réalise une seule fois la première série d'étapes I, et en ce que l'on réalise la seconde série d'étapes II pour chacun desdits circuits intégrés (CI). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'à l'étape a), pour créer ladite base de données, on mesure lesdits paramètres de fabrication (F1, F2, Fk) à partir de motifs de test directement diffusés sur ledit circuit intégré (CI). 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'on utilise comme paramètres de fabrication (F1, F2, Fk) au moins certains des paramètres suivants : les dimensions géométriques du circuit intégré, l'épaisseur d'oxyde de grille, la longueur de diffusion sous grille et le dopage. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour déterminer ledit modèle statistique (M2), on met en oeuvre une méthode d'analyse par composantes principales. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'on utilise comme paramètres de simulation (S1, S2, S1) au moins certains des paramètres suivants : une tension de seuil, une transconductance et une mobilité d'électrons. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données déterminées à l'étape e) sont extraites d'un fichier décrivant ledit circuit intégré (CI). 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'à l'étape g), pour déterminer ledit modèle mathématique (M3) a) on réalise des simulations à partir dudit modèle statis tique (M1) et dudit modèle de simulation (M2) ; et ss) on détermine un polynôme de composantes principales (P1, P2, Pj) qui reproduit, à une marge d'erreur prédéfinie près, les résultats desdites simulations, ledit polynôme formant ledit modèle mathématique (M3). 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'à l'étape a), pour chacune desdites simulations - on choisit arbitrairement des valeurs desdites composantes principales (P1, P2, Pj) - à partir dudit modèle statistique (M1) et des valeurs ainsi choisies, on détermine les valeurs correspondantes des paramètres de fabrication (F1, F2, Fk) ; et - à partir dudit modèle de simulation (M2) et des valeurs ainsi déterminées des paramètres de fabrication (F1, F2, Fk), on détermine les valeurs correspondantes des paramè tres de simulation (S1, S2, S1), ces dernières valeurs représentant le résultat de ladite simulation. 12. Procédé selon l'une des revendications 10 ou 11, caractérisé en ce qu'à l'étape h), on réitère une pluralité de n fois les opérations suivantes, n étant un entier prédéfini a) on détermine aléatoirement des valeurs des composantes principales (P1, P2, Pj) du polynôme associé à ladite cible de simulation (C1, C2, Ci) ss) on calcule, à partir desdites valeurs, la valeur corres pondante dudit polynôme ; et y) on enregistre ladite valeur du polynôme, les valeurs dudit polynôme obtenues pour les n réitérations donnant des informations relatives au spectre de dispersion de ladite cible (C1, C2, Ci). 13. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'à l'étape a), pour déterminer aléatoirement des valeurs desdites composantes principales (P1, P2, Pj), on met en oeuvre une analyse dite de Monte-Carlo. 14. Procédé selon l'une des revendications 12 ou 13, caractérisé en ce qu'à l'étape y), on détermine la moyenne et l'écart type de la gaussienne (G) qui représente le spectre de dispersion de ladite cible de simulation (Ci). 15. Dispositif pour la mise en oeuvre du procédé spécifié sous l'une quelconque des revendications 1 à 14, caractérisé en ce qu'il comporte - des moyens (2) pour créer ladite base de données - des moyens (4) pour déterminer ledit modèle statistique (M1) ; - des moyens (6) pour déterminer ledit modèle de simulation (M2) - des moyens (8) pour déterminer au moins une cible de simulation (C1, C2, Ci) - des moyens (8) pour déterminer lesdits composants et lesdites connexions du circuit intégré (CI), ainsi que lesdits modèles élémentaires - des moyens (6, 8) pour intégrer lesdits modèles élémentai- res dans ledit modèle de simulation (M2) - des moyens (10) pour déterminer ledit modèle mathématique (M3) ; et - des moyens (14) pour déterminer lesdites informations relatives au spectre de dispersion de la cible (CI).