FR 2941802 A1 20100806 FR 0900424 A 20090202 1 � Procédé de détection de composants électroniques atypiques� La présente invention appartient au domaine du contrôle de qualité de pièces et en particulier de composants électroniques. L'industrie des semi-conducteurs produit des circuits intégrés, dits composants électroniques, qui sont fabriquées sur des groupes de plaquettes de silicium, chaque plaquette comprenant plusieurs centaines de composants. Afin de garantir le fonctionnement de ces composants électroniques, une première série de tests qu'on appelle tests sous pointe (ou probe) est effectuée sur chacune des composants alors qu'elles font encore partie d'une plaquette. A chacun de ces tests qui sont constitués respectivement d'une mesure électronique est associée une limite de spécification déterminée, entre autres, avec le client à qui ces composants électroniques sont destinés. Les composants électroniques, dont la réponse à au moins un test est non conforme à la spécification de ce test de cette première série de tests (probe), sont alors considérées comme défectueux, rejetées lors de leur séparation d'avec la plaquette. Au contraire, les composants électroniques dont les réponses sont conformes pour tous les tests sont assemblés dans un boîtier puis de nouveau testées 20 par une deuxième série de tests. Comme dans la première série de tests, des limites de spécification ont été déterminées avec le client à qui ces composants électroniques sont destinés, et les composants électroniques dont au moins une réponse à un test est non conforme à la spécification de ce test de cette deuxième série de tests sont rejetés. Cette deuxième 25 série de tests peut être dupliquée à plusieurs températures (-40°C, +90° C par exemple). Ainsi par ce procédé couramment utilisé, un composant est rejeté et donc non livrée au client si au moins une réponse à un test (appartenant à la première série de test ou à la deuxième série de tests) est en dehors des limites de spécification 30 associées à ce test. Or il arrive que des pièces livrées donc qui ont passé tous les tests avec succès présentent un défaut latent qui va se révéler lors de la mise en oeuvre de la pièce dans le cadre de l'application du client, dès livraison ou même plus tard dans l'application finale (un frein de type ABS par exemple). 35 Ce contrôle qualité, tel qu'il est actuellement pratiqué de façon usuelle, se révèle donc insuffisant et quelques méthodes complémentaires sont déjà à l'ceuvre, 2 par exemple dans les composants destinés à l'industrie automobile, pour minimiser ces problèmes de qualité vus par le client. Ces méthodes complémentaires sont effectuées sur les composants électroniques, en général après la première série de tests et/ou après la deuxième série de tests et utilisent les distributions des résultats à chacun de ces tests pour éliminer des composants électroniques atypiques appelées outliers. Elles sont donc utilisées test par test pour chacun des tests ou pour une partie des deux séries de tests. Par exemple une méthode appelée Part Average Testing (PAT) compare la réponse d'un test d'un composant électronique à la distribution moyenne des réponses de ce test des autres composants électroniques et considère comme composant électronique atypique, un composant électronique admettant une réponse à un test trop distante de la répartition des réponses à ce test des autres composants électroniques. De même, une méthode appelée Part Average Testing Geographique considère comme composant électronique atypique, un composant électronique entourée, lors du test par exemple sur une plaquette silicium, de composants non conformes. On tend alors à considérer que le composant entouré de composants défectueux est probablement défectueux par proximité "géographique". Une autre méthode complémentaire consiste à créer des modèles mathématiques de régression, c'est à dire de corrélation entre les résultats des composants aux différents tests, et à considérer comme atypiques et donc potentiellement défectueuses, les composants électroniques dont la corrélation entre deux tests n'est pas conforme à la moyenne obtenue pour les autres composants électroniques. Toutefois ces méthodes complémentaires, bien que constituant des améliorations vis à vis des méthodes de tests antérieures, présentent encore des inconvénients. Typiquement, elles permettent toujours à des composants électroniques présentant un défaut latent, d'être considérées comme fiables et livrables au client. Cet inconvénient est gênant, d'une part, parce qu'il oblige le fabricant à renvoyer au client un nouveau lot de pièces de remplacement, et diminue son niveau de qualité perçu par le client, mais, plus encore, parce que certaines de ces composants, bien que d'un coût unitaire faible, sont des composants critiques dans le fonctionnement d'un système plus complexe, par exemple un contrôleur moteur ou un système de freinage ABS. Dans ce cas, une panne du composant peut conduire à un accident grave, dont les conséquences vont très au delà de la simple valeur financière 3 du composant. Ce risque amène les fabricants à choisir de rejeter trop de composants, dont de nombreux composants corrects, car ils utilisent les méthodes univariées (PAT ...) ou bivariées (régression ...) sur un très grand nombre de tests, ce qui les prive de quelques pourcents de leur production, tout en ne leur garantissant cependant pas d'éliminer toutes les composants potentiellement défectueuses. Quoique déjà dotées d'une certaine performance, ces méthodes sont donc insuffisantes pour atteindre le zéro défaut. L'objectif de cette invention est donc de proposer un procédé permettant d'affiner la détection des composants électroniques atypiques (et donc potentiellement défectueuses) dans un ensemble de composants électroniques soumis à un nombre important de tests afin de tendre vers le zéro défaut, conformément à l'exigence par exemple de l'industrie automobile. Selon un second objectif de cette invention, celle-ci ne nécessite pas la 15 réalisation de nouveaux tests sur les composants électroniques déjà testés par les méthodes classiques. Un troisième but de l'invention est de ramener, dans la catégorie des composants conformes aux spécifications et donc vendables, des composants qui auraient été éliminés de façon erronée (faux négatif) par les méthodes précédentes. 20 Selon un quatrième but de l'invention, celle-ci peut permettre dans certains cas aux fabricants de composants électroniques de supprimer des tests de fiabilité couteux, dits � burnin �, les pièces rejetées lors de ce burnin étant captés par notre invention. A cet effet, l'invention vise un procédé de détection de composants 25 électroniques atypiques, destiné au contrôle qualité d'un ensemble de n composants électroniques en fin de fabrication, lesdits composants étant soumis à un nombre p de tests unitaires fournissant des données numériques, cet ensemble de n composants étant constitué des composants électroniques dont la réponse à chacun des p tests unitaires est contenue dans des limites prédéterminées appelées limites de 30 spécifications client, et propres à chacun des p tests, utilisant l'information multidimensionnelle des réponses de dimension p de ces n composants électroniques On comprend que contrairement à l'état de l'art qui travaille en une dimension ou en deux dimensions, ce procédé va travailler en p dimensions et donc va pouvoir utiliser toute l'information des p tests, et conséquemment identifier plus de 35 composants atypiques ou remettre en cause certains composants rejetés. En effet, pour la majorité des composants atypiques, leur défaut latent est détectable dans l'atypie de ces composants électroniques, si on considère l'ensemble des réponses aux tests sur l'ensemble des composants électroniques à tester. Selon un mode préféré de réalisation, le procédé de l'invention comporte une proposition d'un nombre q inférieur à p de combinaisons linéaires pertinentes des p tests qui comportent une part arbitrairement grande de l'information présente dans les p tests. L'utilisation d'une Analyse en Composante Principale, réduit de façon considérable le nombre de dimensions de travail, tout en conservant une part très significative de l'information présente dans le nuage de points initial, chaque point correspondant à un résultat d'un test pour un composant électronique. Les informations extraites vont suffire à caractériser une structure des n composants électroniques et donc à révéler les composants électroniques atypiques. Selon un mode préféré de réalisation, le choix des q combinaisons linéaires des p tests s'effectue en établissant une Analyse en Composantes Principales Généralisée avec un choix de métrique M adaptée aux p tests des n composants électroniques. On choisit ici de s'orienter vers un type particulier d'Analyse en Composantes Principales, dit Analyse en Composantes Principales Généralisée, quelle que soit la métrique utilisée. Si par exemple, les p tests ont une unité de mesure commune, on peut utiliser par exemple la métrique euclidienne et effectuer une Analyse en Composantes Principales avec cette métrique. Selon un mode avantageux de réalisation, la métrique M est choisie telle que M = W-' (inverse de la matrice W) avec n 2 Z,exp( r ~X, ùXn ~n 1)(X ùXn)`(X _ ùXn) W= `-' 2 n E exp(û2 p. exp représente la fonction exponentielle et X, vecteur colonne associé à un composant électronique i parmi les n composants électroniques, de dimension p correspondant aux p réponses respectives à chacun des p tests sur ce composant électronique i. 30 où ` i - 1 2 ) matrice carrée d'ordre _ n Xn =-EX, vecteur des moyennes empiriques n (X, ùXi) est le vecteur transposé de (X, ù Xn ) IIXIIvn-'= n 5 = ùE (X, ù Xn )�x 1 ù .-f,, ) , la matrice des variances et n covariances empiriques usuelles Vn qui est une matrice carrée d'ordre p V;1 est la matrice inverse de la matrice des variances et covariances empiriques usuelles Vä . /3 étant un nombre réel petit. 10 On comprend qu'en utilisant une telle métrique, on s'affranchit du problème de centrage des données, l'ensemble des vecteurs (X, ùXn) étant par définition centré et qu'on s'affranchit du problème des différences des unités de mesure ou échelles des p tests entre eux en utilisant la norme X vn' Selon un mode préféré de réalisation, les vecteurs principaux sont choisis 15 égaux aux q premiers vecteurs propres associés aux plus grandes valeurs propres parmi l'ensemble des vecteurs propres obtenus par l'Analyse en Composantes Principales, le nombre q étant déterminé en utilisant un critère préalablement choisi. On détermine par le procédé un critère de calcul automatique du nombre q de vecteurs principaux qui vont être utilisées pour évaluer chaque composant. 20 Préférentiellement, ce critère est tel que la valeur propre associée à une composante principale est supérieure strictement à 1 + fi. Selon un mode préféré de réalisation, on utilise au moins une projection sur un sous espace vectoriel engendré par une sous famille des vecteurs principaux et au moins un critère pour identifier les composants électroniques atypiques. 25 Plus particulièrement en dimension 2, ce ou ces sous-espaces vectoriels sont des plans vectoriels et le critère pour un plan vectoriel, pour identifier les composants atypiques se fait en considérant la projection des vecteurs X, sur ce plan vectoriel, et en définissant un cercle de confiance de rayon r englobant un nuage dit � majoritaire � contenant par définition la projection de l'ensemble des composants 30 électroniques typiques, et en déclarant qu'un composant électronique i est dite 1X 6 atypique si la projection de X, sur le plan vectoriel est en dehors du cercle de confiance. Encore plus particulièrement, le rayon r du cercle de confiance pour un niveau de signification a, est défini par la racine carrée du quantile d'ordre 1û a d'une loi de x2 à (2 x .J1 +,13) degrés de liberté. Pour un vecteur X, , la norme de sa projection sur le plan vectoriel définit un score. Les composants électroniques sont ensuite ordonnés selon ce score et éliminés si leur score est supérieur à un seuil préalablement calculé ou choisi. Selon un mode particulier de réalisation, le critère pour identifier les composants électroniques atypiques utilise le calcul d'un score correspondant à sa norme pour chaque composant, et une limite statistique pour ce score. L'invention vise également un logiciel mettant en oeuvre le procédé tel qu'exposé. Les buts et avantages de l'invention seront mieux compris à la lecture de la 15 description qui suit faite en référence aux dessins dans lesquels : - la figure 1 représente une projection des vecteurs caractérisant les composants électroniques et les réponses respectives à des tests sur un sous espace de dimension deux, engendré par les deux premières composantes principales du système, dans cette figure, les composants atypiques éloignés du nuage de points 20 central, détectés par le procédé selon l'invention, sont marqués par des étoiles, - la figure 2 illustre l'insertion des étapes d'élimination de pièces atypiques par le procédé selon l'invention, au sein du procédé connu de contrôle de composants avant livraison à un client. L'invention est mise en oeuvre par un logiciel informatique exécuté sur un 25 micro-ordinateur ou autre ordinateur de type standard. L'invention est destinée à être utilisée lors d'un contrôle qualité de fabrication des composants électroniques et ceci : 1/ à la fin des tests sous pointe (probe) qui sont constitués de plusieurs mesures électroniques et qu'on appellera première série de tests après avoir rejeté les 30 composants électroniques dont au moins une réponse à au moins un test faisant partie de cette première série de tests est en dehors des limites de spécification liées à ce test 2/ puis à la fin des tests qui sont réalisés (deuxième série de tests) après avoir assemblé les composants électroniques corrects, c'est à dire les composants 35 électroniques ayant passé les tests sous pointe et le test du procédé de l'invention, 7 dans un boîtier. Le procédé selon l'invention, peut être utilisé après la première série ou après les deux séries de tests, de façon indifférente. II utilise en fait un nombre quelconque de tests réalisés sur les composants électroniques considérés. Le procédé selon l'invention peut aussi être utilisé pour les tests de modules électroniques contenant des composants : modules ABS, Airbag, cartes à puce ... On note n le nombre de composants électroniques de la série en cours à étudier et p le nombre de tests de la série en cours. On considère que, parmi les n composants électroniques, on a déjà éliminé les composants électroniques dont une réponse à au moins un test est en dehors des limites de spécification de ce test. On obtient donc un tableau de données composé de n individus (les composants électroniques) et de p variables (correspondant à chacun des p tests de la série en cours) pour chacun des individus. Les valeurs associées à ces p variables sont des données numériques quantitatives et réelles. A chaque individu i (i E [1,n]), on associe un vecteur-individu X. (qu'on appellera par abus de langage dans la suite de la description individu X,) de dimension p ayant pour coordonnées sur chaque axe i la réponse obtenue au test d'indice i. Le but de l'invention est de déterminer les individus atypiques parmi l'ensemble des individu X, IR' . Pour atteindre ce but, on va utiliser des techniques dites de � projections révélatrices �. Une projection révélatrice est une projection du nuage des individus X, sur un sous espace de dimension q ( q Dans le cas des composants électroniques, p étant un grand nombre (plusieurs centaines de tests sont typiquement effectuées pour la validation d'un composant électronique), il est intéressant de chercher si on peut définir q combinaisons linéaires indépendantes (au sens de l'algèbre linéaire) des p variables qui permettent de restreindre l'étude de l'ensemble des individus X. (de dimension p) à un nombre q sensiblement plus petit que p, sans perdre d'information présente dans les p variables initiales, ou avec une perte d'information estimable en proportion de l'information totale contenue dans les p variables. Afin de déterminer ces q combinaisons linéaires indépendantes, on effectue une Analyse en Composantes Principales Généralisée (ACPG). On rappelle qu'une Analyse en Composante Principale (ACP) permet de visualiser et résumer en quelques dimensions (q) la structure globale du nuage des individus au lieu de la visualiser en dimension p. Sans entrer dans les détails de cette technique, connue en soi, on rappelle qu'elle consiste à déterminer les axes d'inertie d'un nuage de points (les individus) dans un espace de p dimensions (les variables), ces axes (orthogonaux par construction) étant des combinaisons linéaires des axes d'origine, mais supportant, par définition, une part significative de l'inertie des points du nuage (ici les individus), c'est à dire de l'information contenue dans ces individus. Il y a autant d'axes d'inertie que d'axes initiaux, mais cette analyse en composante principale permet de connaître la quantité d'information présente sur chacun de ces axes. En classant les axes d'inertie par quantité d'information contenue, on obtient les axes principaux d'inertie, et on constate généralement que quelques axes principaux d'inertie contiennent de fait une part considérable de l'information totale des individus. Typiquement, quelques dizaines d'axes principaux d'inertie comportent plus de 99.9% de l'information totale des quelques centaines d'axes initiaux. Dès lors, il est possible de restreindre l'étude des individus, qui devait être réalisée sur p axes ou dimensions (quelques centaines), à une valeur arbitraire q de dimensions, selon la part d'information que l'on est prêt à ne pas utiliser. Les q combinaisons linéaires indépendantes des axes d'origine (les variables) seront alors les axes principaux (composantes principales) déduites de l'Analyse en Composantes Principales. Afin d'affiner les q composantes principales, au lieu de sélectionner une Analyse en Composante Principale classique, on choisit d'utiliser ici une Analyse en Composantes Principales Généralisée (ACPG), laquelle consiste à faire un choix de métrique (c'est à dire de mode de calcul de distance entre individus, de nombreuses distances pouvant être définies mathématiquement sur un même espace), optimisé dans le procédé selon l'invention, au cas particulier de composants électroniques. On rappelle que dans l'Analyse en Composante Principale (ACP) classique, la métrique utilisée M est soit la métrique euclidienne (M=ld) soit la métrique de la variance inverse M=Dies, (matrice diagonale S=écart type). Les étapes du procédé selon l'invention sont les suivantes : Etape 1 : Constitution des n vecteurs X, de dimension p. Cette étape est 35 supposée connue, les fichiers de résultats des n composants électroniques lors des p tests formant une donnée d'entrée du procédé. Les vecteurs X, sont stockés dans une base de données ad hoc. Etape 2 : Utilisation de la métrique choisie. Le choix de la métrique utilisé dans le présent procédé, est particulièrement important. Dans la mise en oeuvre préférée, on a choisi une métrique M inspirée des travaux de H Caussinus et Anne Ruiz-Gazen, et en particulier inspirée d'un article publié dans la revue de statistiques appliquée, tome 50 n° 4 (2002) p81-94. Cette métrique est adaptée à la mise en évidence d'individus atypiques dans la mesure où elle dépend de la dispersion des données, chaque individu ayant une influence d'autant plus faible qu'il est atypique. Lors de l'Analyse en Composantes Principales, ces individus atypiques auront donc des coordonnées encore plus extrêmes qu'avec une ACP classique (norme euclidienne) pour les différents axes principaux. Cette métrique est définie par : M = W-1 (inverse d'une matrice W) dans laquelle West définie par : ù~ _ 11 2 ù exp(2 ùXn v,,-, ùXn)`(Xi ùXn) w n ù ex =1 p( 2 et est une matrice carrée d'ordre p. et : _ n Xn = EX1 est le vecteur des moyennes empiriques des n i-1 vecteurs Xi , (X; ù Xn) est le vecteur transposé de (X; ùIn), la norme utilisée est définie par : IIX v, =`XVn 1X , n _ V,, = ùE (X1 ù X_n )�X. ù z) , la matrice des variances et n r-1 covariances empiriques usuelles Vn qui est une matrice carrée d'ordre p, V; l est la matrice inverse de la matrice des variances et covariances empiriques usuelles Vn . 2 X, Xn ) 25 exp est la fonction exponentielle. Dans la formule définissant la matrice W, on a donc introduit une fonction poids K(x) =exp(ûx/2) qu'on a appliqué à x = /.3 2 ,, avec f , un réel donné petit (en fait très proche de 0 : on recommande une valeur de l'ordre de 1/p mais un choix arbitraire peut être fait avec un f compris entre 0.01 et 0.1 û voir les travaux d'H. Caussinus et A. Ruiz-Gazen), pour chaque vecteur X,. On peut donc écrire en utilisant la fonction poids : W= Sn(fi) = r=' n �K(fiX;ùXn VR,) Etape 3 : Diagonalisation de la matrice VnM où Vn est la matrice des variances obtenue plus haut, et M la métrique utilisée également obtenue à l'étape 1 (des méthodes de diagonalisation de matrice sont connues de l'homme de l'art, et éventuellement disponibles sous forme de bibliothèques informatiques), recherche des valeurs propres de cette matrice. Cette étape est classique lors d'une Analyse en Composante Principale. Etape 4 : Calcul de la dimension q utile de l'espace de projection. On rappelle que la dimension q détermine le nombre d'axes principaux auxquels on réduit l'analyse, et détermine donc quelle quantité d'information on utilise parmi l'ensemble de l'information contenue dans les tests initiaux. Cette dimension q (le nombre d'axes) doit alors être suffisamment grande pour capter la structure recherchée (donc pouvoir déterminer les individus atypiques, c'est à dire les composants électroniques vraisemblablement défectueux) et suffisamment petite pour ne pas exhiber d'éventuels artefacts (fausse détermination d'une puce comme défectueuse). On rappelle que si on ordonne les valeurs propres selon un ordre décroissant, les premiers vecteurs propres (selon cet ordre) associés à ces valeurs propres seront alors les vecteurs principaux du système. Dans cette étape 4, on choisit un critère qui permettra de déterminer le nombre q de z ( EK(N/~IXÎ ùXn 17;1�(x. ùXn)t(X. ùn) 11 vecteurs propres parmi les vecteurs propres qui vont suffire à caractériser les individus atypiques de notre espace d'individus et qui vont donc constituer les vecteurs principaux du système. La projection, obtenue en projetant les individus M-orthogonalement sur le sous-ensemble de dimension q grâce au choix de la métrique M, est invariante par transformation affine des vecteurs X,. Ceci fait bien ressortir qu'elle concerne seulement la structure du nuage des individus, au delà des divers aspects de centrage et d'échelle. On utilise le critère de choix suivant : on garde les vecteurs propres tels que leur valeur propre associée respective est supérieure strictement à 1+p. Si l'on considère un modèle de valeurs atypiques où X, est supposé être un vecteur aléatoire dont la loi de probabilité est un mélange de q +1 lois normales (en proportions différentes) de moyenne variables : la loi majoritaire, et q possibilités de contamination de la moyenne, alors, certaines propriétés théoriques sont vérifiées et présentées dans ce qui suit. Pour n assez grand, et de faibles proportions associés aux q contaminations, les valeurs atypiques (c'est à dire les composants vraisemblablement défectueux) ressortent au mieux sur les sous-espaces de projection engendrés par les q moyennes (associées aux contaminations). De plus, pour n grand, les q plus grandes valeurs propres de VnM convergent vers un nombre strictement supérieur à 1+p , les suivantes convergent vers 1+,6 . Par choix, dans le présent procédé décrit à titre nullement limitatif, on ne considère donc pas les dimensions pour lesquelles les valeurs propres sont inférieures à 1+ f3 . Etape 5 : Détermination de la dimension de représentation. Afin de simplifier la représentation du nuage des points Xi, on choisit d'effectuer les projections sur des plans vectoriels, donc sur des espaces en deux dimensions. Ces plans vectoriels sont donc engendrés par un choix de deux vecteurs propres parmi les q vecteurs propres choisis (qui sont les q vecteurs principaux). L'ensemble des vecteurs propres d'un système forme, de façon connue, une famille libre (indépendante) au sens de l'algèbre linéaire. Les q vecteurs choisis parmi cet ensemble de vecteurs propres forment donc une sous famille 12 libre de cette famille au sens de l'algèbre linéaire. Ainsi, si par exemple q est égal à 6 et que l'on note (Prinl, Prin2, Prin3, Prin4, Prin5, Prin6) ces six vecteurs propres (vecteurs principaux), on peut représenter graphiquement les projections des X,, sur les trois plans vectoriels engendrés respectivement par (Prinl, Prin2), (Prin3, Prin4) et (Prin5, Prin6), les autres combinaisons de ces six vecteurs pouvant d'ailleurs apporter de l'information supplémentaire. On détermine de même les plans vectoriels à utiliser pour une valeur quelconque du nombre q de composantes principales choisi. Etape 6 : Utilisation du critère de détermination des individus atypiques. On choisit, dans chacun des plans vectoriels définis lors de l'étape 5, de définir un cercle de confiance. La détection des composants électroniques atypiques se fait alors grâce à ce cercle de confiance (pour un niveau de signification a fixé) englobant le nuage majoritaire (2) et en dehors duquel se situent les individus déclarés atypiques. La figure 1 illustre ainsi une projection sur deux axes principaux (Prinl, Prin2). Sur cette figure 1, deux éléments (1) s'éloignent graphiquement du nuage majoritaire (2). Dans cet exemple illustré par la figure 1, on n'a retenu que les deux premiers axes principaux c'est à dire ceux qui sont associées aux deux plus grandes valeurs propres (et qui comportent donc le maximum d'information). La distance entre les points sur ces représentations graphiques correspond ici à une approximation de la distance de Mahalanobis au sens de la métrique M . Le rayon du cercle de confiance correspond à la racine carrée du quantile d'ordre l û a d'une loi de x2 à (2 x.jl + f) degrés de liberté (cette loi du chi-deux intervient sous l'hypothèse que les données suivent une loi normale et ce cercle est en quelque sorte le pendant d'un intervalle de confiance). La valeur du niveau de signification a peut être laissée au choix de l'utilisateur du procédé de l'invention, en général a varie de 1% à 5 %. Les individus atypiques déterminés à l'issue du procédé sont alors listés dans une table ad hoc destinée à l'opérateur. On note que pour des questions de réduction de coût (prix de l'assemblage et prix du boîtier) il est préférable d'éliminer les composants électroniques atypiques 13 avant l'assemblage dans un boîtier et donc il est avantageux de lancer le procédé de l'invention après les tests sous pointe afin d'essayer de détecter le plus de composants électroniques atypiques lors de cette phase de production. L'intérêt du procédé tel qu'exposé est de passer de p variables continues à q Les composantes principales sont des variables non corrélées. Elles sont moins sensibles à des fluctuations aléatoires que les variables initiales Il est à noter que ceci est vrai uniquement dans le cas d'une Analyse en Composante Principale utilisant la métrique euclidienne (M = id). ce n'est plus vrai dans le cas d'une Analyse en Composante Principale Généralisée, utilisant une autre métrique. La portée de la présente invention ne se limite pas aux détails des formes de réalisation ci-dessus considérées à titre d'exemple, mais s'étend au contraire aux modifications à la portée de l'homme de l'art. Dans une variante, on utilise la métrique M = W . Les valeurs propres à considérer pour déterminer les composantes principales (vecteurs propres associées à ces valeurs propres) sont donc dans ce cas les valeurs propres strictement supérieures à 1. Dans une autre variante, on utilise toute métrique M convenant aux types de mesures réalisées. Par exemple la métrique M peut être égale à la matrice identité, si on choisit la métrique euclidienne, dans le cas de p mesures avec la même unité de mesure. De même, on peut choisir une métrique M égale à l'inverse des variances lorsque les unités de mesure ne sont pas les mêmes pour toutes les variables. Dans ce cas, on diagonalise durant l'Analyse en Composante Principale la matrice des corrélations. Une manière alternative pour définir les individus atypiques est de calculer un score pour chaque point, correspondant à sa norme calculée avec ses q composantes principales sélectionnées, et de définir une limite statistique par une méthode usuelle, 14 connue en soi, (exemple : une limite de contrôle) pour déterminer quels individus sont hors-distribution, et donc atypiques, pour ce score (étape 6). REVENDICATIONS1. Procédé de détection de composants électroniques atypiques, destiné au contrôle qualité d'un ensemble de n composants électroniques en fin de fabrication, lesdits composants étant soumis à un nombre p de tests unitaires fournissant des données numériques, cet ensemble de n composants étant constitué des composants électroniques dont la réponse à chacun des p tests unitaires est contenue dans des limites prédéterminées et propres à chacun des p tests, caractérisé en ce qu'il utilise l'information multidimensionnelle des réponses de 10 dimension p de ces n composants électroniques. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en qu'il comporte une proposition d'un nombre q inférieur à p de combinaisons linéaires pertinentes des p tests qui comportent une part arbitrairement grande de l'information présente dans les p tests. 15 3. Procédé selon la revendication 2 caractérisé en que le choix des q combinaisons linéaires des p tests s'effectue en établissant une Analyse en Composantes Principales avec un choix de métrique M adaptée aux p tests des n composants électroniques. 4. Procédé selon la revendication 3 caractérisé en que la métrique M est 20 choisie telle que : M = W-' (inverse de la matrice W) avec )(X. ùXn)t(X. ùXv) matrice carrée d'ordre n ex W=~ p~ 2 X Xn 2 Vn ~ n ex i=l p(_ 2 Xi Xn 2 P, 25 où exp représente la fonction exponentielle, et X. vecteur colonne associé à un composant électronique i parmi les n composants électroniques, de dimension p correspondant aux p réponses respectives 30 à chacun des p tests sur ce composant électronique i, n X n = ùEX, vecteur des moyennes empiriques, n i=1 (X; ù Xn) est le vecteur transposé de (X; ù Xi) , ~~X~~ ä, =`XVn IX n _ V=1(X1 ù Xn )` (X1--Xi) , la matrice des variances et n t_, covariances empiriques usuelles Vn qui est une matrice carrée d'ordre p, Vn I est la matrice inverse de la matrice des variances et covariances empiriques usuelles Vn , fi étant un nombre réel petit. 5. Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que fi est de l'ordre de 1/p ou arbitrairement choisi compris entre 0.01 et 0.1. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que les vecteurs principaux sont choisies égales aux q premiers vecteurs principaux associés aux plus grandes valeurs propres parmi l'ensemble des vecteurs principaux obtenus par l'analyse en composantes principales, le nombre q étant déterminé en utilisant un critère optimisé. 7. Procédé selon la revendication 6 caractérisé en ce que le critère est tel que la valeur propre associée à une composante principale est supérieure strictement à 1 +/3. 8. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en que il utilise au moins une projection sur un sous espace vectoriel engendré par une sous famille des composantes principales et au moins un critère pour identifier les composants électroniques atypiques. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en que : - ce ou ces sous espaces vectoriels sont des plans vectoriels, - le critère pour identifier les composants atypiques est vérifié en considérant la projection des vecteurs X. sur chaque plan vectoriel, et en définissant un cercle de confiance d'un rayon r englobant un nuage dit � majoritaire � contenant par définition la projection de l'ensemble des composants électroniques typiques, et en déclarant qu'un composant électronique i est atypique si la projection de X. sur le plan vectoriel est en dehors du cercle de confiance. 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en que le rayon r du cercle deconfiance pour un niveau de signification �Z, est définie par la racine carrée du quantile d'ordre 1ùa d'une loi de f à (2x.J1+f)degrés de liberté. 11. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que le critère pour identifier les composants électroniques atypiques utilise le calcul d'un score correspondant à sa norme pour chaque composant, et une limite statistique pour ce score. 12. Logiciel, caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en oeuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes.