Les inductances et interconnexions des composants passifs intégrés pour la téléphonie mobile, sont sujettes à des défaillances dues à l’électromigration et l’auto-échauffement. L’électromigration n’est pas un risque majeur, au regard des grandes dimensions de cuivre de la technologie étudiée et de l’application. L’auto-échauffement est, en revanche, le principal phénomène qui limite le choix des dimensions des inductances et interconnexions lors de leurs conceptions.L’effet Joule pour les interconnexions et les inductances, a été étudié par le biais de caractérisations et de simulations électrothermiques. La méthodologie des plans d’expériences a été utilisée afin de modéliser le comportement électrothermique des inductances et des interconnexions. Un modèle prédictif de l’auto-échauffement en fonction des dimensions et de l’intensité, a été déterminé permettant d’étudier et de déterminer l’influence de chaque facteur dimensionnel, en régime continu. En radiofréquence, une méthodologie de mesure de l’auto-échauffement a été déterminée permettant sa caractérisation sur des composants sur plaquette. Une corrélation entre les régimes continus et alternatifs ne donnant pas de résultat concluant, une méthodologie de couplage faible, entre un simulateur électromagnétique et électrothermique a été effectuée, permettant la simulation du phénomène d’auto-échauffement sous contrainte radiofréquentielle. / Electrothermal and electromigration failure are likely to occur on copper inductor and interconnection in integrated passive devices for wireless telephony application. Electromigration is not a concern considering the high thickness of the copper and the application but the Joule heating is the main restriction on the dimensions during the component design. Joule heating on interconnections and inductors has been studied by electrothermal characterization and simulation. We have shown that Joule heating depends of several parameters such as material layers parameters and component dimensions. Design of experiments methodology has been used in order to model the inductor and interconnection electrothermal behavior. A self-heating predictive model has been determined allowing the study and the determination of dimensions impact in direct current.In radiofrequency, a self-heating measurement methodology has been determined allowing its characterization at wafer level. A correlation between direct current and radiofrequency is not satisfactory and a weak coupling between an electromagnetic and electrothermal simulator has been performed, providing the self-heating simulation under radiofrequency stress.

La tomographie optique diffuse (TOD) est une modalité d’imagerie biomédicale 3D peu dispendieuse et non-invasive qui permet de reconstruire les propriétés optiques d’un tissu biologique. Le processus de reconstruction d’images en TOD est difficile à réaliser puisqu’il nécessite de résoudre un problème non-linéaire et mal posé. Les propriétés optiques sont calculées à partir des mesures de surface du milieu à l’étude. Dans ce projet, deux méthodes de reconstruction non-linéaire pour la TOD ont été développées. La première méthode utilise un modèle itératif, une approche encore en développement qu’on retrouve dans la littérature. L’approximation de la diffusion est le modèle utilisé pour résoudre le problème direct. Par ailleurs, la reconstruction d’image à été réalisée dans différents régimes, continu et temporel, avec des mesures intrinsèques et de fluorescence. Dans un premier temps, un algorithme de reconstruction en régime continu et utilisant des mesures multispectrales est développé pour reconstruire la concentration des chromophores qui se trouve dans différents types de tissus. Dans un second temps, un algorithme de reconstruction est développé pour calculer le temps de vie de différents marqueurs fluorescents à partir de mesures optiques dans le domaine temporel. Une approche innovatrice a été d’utiliser la totalité de l’information du signal temporel dans le but d’améliorer la reconstruction d’image. Par ailleurs, cet algorithme permettrait de distinguer plus de trois temps de vie, ce qui n’a pas encore été démontré en imagerie de fluorescence. La deuxième méthode qui a été développée utilise l’apprentissage machine et plus spécifiquement l’apprentissage profond. Un modèle d’apprentissage profond génératif est mis en place pour reconstruire la distribution de sources d’émissions de fluorescence à partir de mesures en régime continu. Il s’agit de la première utilisation d’un algorithme d’apprentissage profond appliqué à la reconstruction d’images en TOD de fluorescence. La validation de la méthode est réalisée avec une mire aux propriétés optiques connues dans laquelle sont inséres des marqueurs fluorescents. La robustesse de cette méthode est démontrée même dans les situations où le nombre de mesures est limité et en présence de bruit. / Abstract : Diffuse optical tomography (DOT) is a low cost and noninvasive 3D biomedical imaging technique to reconstruct the optical properties of biological tissues. Image reconstruction in DOT is inherently a difficult problem, because the inversion process is nonlinear and ill-posed. During DOT image reconstruction, the optical properties of the medium are recovered from the boundary measurements at the surface of the medium. In this work, two approaches are proposed for non-linear DOT image reconstruction. The first approach relies on the use of iterative model-based image reconstruction, which is still under development for DOT and that can be found in the literature. A 3D forward model is developed based on the diffusion equation, which is an approximation of the radiative transfer equation. The forward model developed can simulate light propagation in complex geometries. Additionally, the forward model is developed to deal with different types of optical data such as continuous-wave (CW) and time-domain (TD) data for both intrinsic and fluorescence signals. First, a multispectral image reconstruction algorithm is developed to reconstruct the concentration of different tissue chromophores simultaneously from a set of CW measurements at different wavelengths. A second image reconstruction algorithm is developed to reconstruct the fluorescence lifetime (FLT) of different fluorescent markers from time-domain fluorescence measurements. In this algorithm, all the information contained in full temporal curves is used along with an acceleration technique to render the algorithm of practical use. Moreover, the proposed algorithm has the potential of being able to distinguish more than 3 FLTs, which is a first in fluorescence imaging. The second approach is based on machine learning techniques, in particular deep learning models. A deep generative model is proposed to reconstruct the fluorescence distribution map from CW fluorescence measurements. It is the first time that such a model is applied for fluorescence DOT image reconstruction. The performance of the proposed algorithm is validated with an optical phantom and a fluorescent marker. The proposed algorithm recovers the fluorescence distribution even from very noisy and sparse measurements, which is a big limitation in fluorescence DOT imaging.