Dans cette thèse, nous proposons une démarche méthodologique permettant de simuler le besoin en équipement de rechange pour une flotte de véhicules. Les systèmes se dégradent avec l’âge ou l’usage, et sont défaillants lorsqu’ils ne remplissent plus leur mission. L’usager a alors besoin d’une assurance que le système soit opérationnel pendant sa durée de vie utile. Un contrat de soutien oblige ainsi l’industriel à remédier à une défaillance et à maintenir le système en condition opérationnelle durant la durée du contrat. Ces dernières années, la mondialisation et l’évolution rapide des technologies obligent les constructeurs à proposer des offres de contrat de maintenance bien au-delà de la vie utile des équipements. La gestion de contrat de soutien ou d’extension de soutien requiert la connaissance de la durée de vie des équipements, mais aussi des conditions d’usages des véhicules, dépendant du client. L’analyse des retours clientèle ou des RetEx est alors un outil important d’aide à la décision pour l’industriel. Cependant ces données ne sont pas homogènes et sont très fortement censurées, ce qui rend les estimations difficiles. La plupart du temps, cette variabilité n’est pas observée mais doit cependant être prise en compte sous peine d’erreur de décision. Nous proposons dans cette thèse de modéliser l’hétérogénéité des durées de vie par un modèle de mélange et de concurrence de deux lois de Weibull. On propose une méthode d’estimation des paramètres capable d’être performante malgré la forte présence de données censurées.Puis, nous faisons appel à une méthode de classification non supervisée afin d’identifier des profils d’utilisation des véhicules. Cela nous permet alors de simuler les besoins en pièces de rechange pour une flotte de véhicules pour la durée du contrat ou pour une extension de contrat. / This thesis gathers methodologicals contributions to simulate the need of replacement equipment for a vehile fleet. Systems degrade with age or use, and fail when they do not fulfill their mission. The user needs an assurance that the system is operational during its useful life. A support contract obliges the manufacturer to remedy a failure and to keep the system in operational condition for the duration of the MCO contract.The management of support contracts or the extension of support requires knowledge of the equipment lifetime and also the uses condition of vehicles, which depends on the customer. The analysis of customer returns or RetEx is then an important tool to help support the decision of the industrial. In reliability or warranty analysis, engineers must often deal with lifetimes data that are non-homogeneous. Most of the time, this variability is unobserved but has to be taken into account for reliability or warranty cost analysis.A further problem is that in reliability analysis, the data is heavily censored which makes estimations more difficult. We propose to consider the heterogeneity of lifetimes by a mixture and competition model of two Weibull laws. Unfortunately, the performance of classical estimation methods (maximum of likelihood via EM, Bayes approach via MCMC) is jeopardized due to the high number of parameters and the heavy censoring.To overcome the problem of heavy censoring for Weibull mixture parameters estimation, we propose a Bayesian bootstrap method, called Bayesian RestorationMaximization.We use an unsupervised clustering method to identify the profiles of vehicle uses. Our method allows to simulate the needs of spare parts for a vehicles fleet for the duration of the contract or for a contract extension.

Cette thèse est consacrée à la caractérisation et la modélisation du transport électronique dans des matériaux et dispositifs SOI avancés pour la microélectronique. Tous les matériaux innovants étudiés(ex: SOI fortement dopé, plaques obtenues par collage etc.) et les dispositifs SOI sont des solutions possibles aux défis technologiques liés à la réduction de taille et à l'intégration. Dans ce contexte,l'extraction des paramètres électriques clés, comme la mobilité, la tension de seuil et les courants de fuite est importante. Tout d'abord, la caractérisation classique pseudo-MOSFET a été étendue aux plaques SOI fortement dopées et un modèle adapté pour l'extraction de paramètres a été proposé. Nous avons également développé une méthode électrique pour estimer la qualité de l'interface de collage pour des plaquettes métalliques. Nous avons montré l'effet bipolaire parasite dans des MOSFET SOI totalement désertés. Il est induit par l’effet tunnel bande-à-bande et peut être entièrement supprimé par une polarisation arrière. Sur cette base, une nouvelle méthode a été développée pour extraire le gain bipolaire. Enfin, nous avons étudié l'effet de couplage dans le FinFET SOI double grille, en mode d’inversion. Un modèle analytique a été proposé et a été ensuite adapté aux FinFETs sans jonction(junctionless). Nous avons mis au point un modèle compact pour le profil des porteurs et des techniques d’extraction de paramètres. / This thesis is dedicated to the electrical characterization and transport modeling in advanced SOImaterials and devices for ultimate micro-nano-electronics. SOI technology is an efficient solution tothe technical challenges facing further downscaling and integration. Our goal was to developappropriate characterization methods and determine the key parameters. Firstly, the conventionalpseudo-MOSFET characterization was extended to heavily-doped SOI wafers and an adapted modelfor parameters extraction was proposed. We developed a nondestructive electrical method to estimatethe quality of bonding interface in metal-bonded wafers for 3D integration. In ultra-thin fully-depletedSOI MOSFETs, we evidenced the parasitic bipolar effect induced by band-to-band tunneling, andproposed new methods to extract the bipolar gain. We investigated multiple-gate transistors byfocusing on the coupling effect in inversion-mode vertical double-gate SOI FinFETs. An analyticalmodel was proposed and subsequently adapted to the full depletion region of junctionless SOI FinFETs.We also proposed a compact model of carrier profile and adequate parameter extraction techniques forjunctionless nanowires.

Les architectures des dispositifs Silicium-Sur-Isolant (SOI) représentent des alternatives attractives par rapport à celles en Si massif grâce à l’amélioration des performances des transistors et des circuits. Dans ce contexte, les plaquettes SOI doivent être d’excellente qualité.Dans cette thèse nous développons des nouveaux outils de caractérisation électrique et des modèles pour des substrats SOI avancés. La caractérisation classique pseudo-MOSFET (-MOSFET) pour le SOI a été revisitée et étendue pour des mesures à basses températures. Les variantes enrichies de -MOSFET, proposées et validées sur des nombreuses géométries, concernent des mesures split C-V et des mesures bruit basse fréquence. A partir des courbes split C-V, une méthode d'extraction de la mobilité effective a été validée. Un modèle expliquant les variations de la capacité avec la fréquence s’accorde bien avec les résultats expérimentaux. Le -MOSFET a été aussi étendu pour les films SOI fortement dopés et un modèle pour l'extraction des paramètres a été élaboré. En outre, nous avons prouvé la possibilité de caractériser des nanofils de SiGe empilés dans des architectures 3D, en utilisant le concept -MOSFET. Finalement, le SOI ultra-mince dans la configuration -MOSFET s'est avéré intéressant pour la détection des nanoparticules d'or. / Silicon-On-Insulator (SOI) device architectures represent attractive alternatives to bulk ones thanks to the improvement of transistors and circuits performances. In this context, the SOI starting material should be of prime quality.In this thesis, we develop novel electrical characterization tools and models for advanced SOI substrates. The classical pseudo-MOSFET (-MOSFET) characterization for SOI was revisited and extended to low temperatures. Enriched variants of -MOSFET, proposed and demonstrated on numerous geometries, concern split C-V and low-frequency noise measurements. Based on split C-V, an extraction method for the effective mobility was validated. A model explaining the capacitance variations with the frequency shows good agreement with the experimental results. The -MOSFET was also extended to highly doped SOI films and a model for parameter extraction was derived. Furthermore, we proved the possibility to characterize SiGe nanowire 3D stacks using the -MOSFET concept. Finally thin film -MOSFET proved to be an interesting, technology-light detector for gold nanoparticles.