Modélisation prédictive du transistor MOSFET fortement submicronique

L''industrie des composants ULSI exige des investissements financiers de plus en plus lourds pour mesurer la sophistication grandissante des produits fabriqués ainsi que pour les équipements nécessaires à leur élaboration. De ce fait, la modélisation électrique des composants électriques constitue actuellement un axe de recherche très convoité à travers le monde. Pour suivre cette évolution, les modèles existants doivent être améliorés et de nouveaux modèles doivent être développés. Dans ce travail, on présente l''applicabilité des réseaux de neurones pour le développement d''une approche analytique permettant l''évaluation de dégradation des transistors MOSFETs, le développement d''un modèle neuronal de DG MOSFET qui permet d''étudier les circuits CMOS nanométriques et ainsi la possibilité de produire des abaques graphiques pour l''étude et l''optimisation de la réduction dimensionnelle des transistors DG MOSFETs. Les différents modèles développés dans ce travail peuvent être implémentés dans les simulateurs électroniques (SPICE, CADENCE, . .) afin de tirer des conclusions pratiques qui sont de nature à intéresser tous ceux qui sont appelés à réaliser des circuits de technologie ULSI.