La thématique abordée porte sur la métrologie virtuelle (VM) pour estimer les données manquantes durant les processus de fabrications des semi-conducteurs. L'utilisation de la métrologie virtuelle permet également de fournir les mesures logicielles (estimations) des sorties pour alimenter les régulateurs run-to-run (R2R) mis en place pour le contrôle de la qualité des produits fabriqués. Pour remédier aux problèmes liés au retard de mesures causé par l'échantillonnage statique imposé par la stratégie et les équipements mis en place, notre contribution dans cette thèse est d'introduire la notion de l'échantillonnage dynamique intelligent. Cette stratégie est basée sur un algorithme qui prend en compte la condition de voisinage permettant d'éviter la mesure réelle même si l'échantillonnage statique l'exige. Cela permet de réduire le nombre de mesures réelles, le temps du cycle et le coût de production. Cette approche est assurée par un module de métrologie virtuelle (VM) que nous avons développé et qui peut être intégré dans une boucle de régulation R2R. Les résultats obtenus ont été validés sur des exemples académiques et sur des données réelles fournies par notre partenaire STMicroelectronics de Rousset concernant un processus chemical mechanical planarization (CMP). Ces données réelles ont permis également de valider les résultats obtenus de la métrologie virtuelle pour les fournir ensuite aux régulateurs R2R (ayant besoin de l'estimation de ces données). / The addressed work is about the virtual metrology (VM) for estimating missing data during semiconductor manufacturing processes. The use of virtual metrology tool also makes it possible to provide the software measurements (estimations) of the outputs to feed the run-to-run (R2R) controllers set up for the quality control of the manufactured products.To address these issues related to the delay of measurements caused by the static sampling imposed by the strategy and the equipments put in place, our contribution in this thesis is to introduce the notion of the dynamic dynamic sampling. This strategy is based on an algorithm that considers the neighborhood condition to avoid the actual measurement even if the static sampling requires it. This reduces the number of actual measurements, the cycle time and the cost of production. This approach is provided by a virtual metrology module (VM) that we have developed and which can be integrated into an R2R control loop. The obtained results were validated on academic examples and on real data provided by our partner STMicroelectronics of Rousset from a chemical mechanical planarization (CMP) process. This real data also enabled the results obtained from the virtual metrology to be validated and then supplied to the R2R regulators (who need the estimation of these data).

Dans le processus d'industrialisation d'un produit, l'étude de la cotation de fabrication est une étape de l'élaboration de la gamme de fabrication des pièces à produire. Grâce à la simulation d'usinage, elle met en évidence les variations dimensionnelles et géométriques probables des pièces tout le long de leur processus de fabrication, c'est à dire phase après phase. Ces écarts, dus à la fabrication, doivent être tolérés afin de respecter l'ensemble des contraintes fonctionnelles et manufacturières du produit. On distingue généralement deux étapes lors de la cotation de fabrication : • Tout d'abord, la simulation dimensionnelle et géométrique d'usinage qui permet l'expertise et la validation d'un avant projet d'étude de fabrication par la prédiction des variations géométriques des surfaces réalisées. • Puis, l'optimisation qui permet l'augmentation potentielle des tolérances de fabrication afin de respecter l'ensemble des contraintes associées au produit et d'intégrer au plus tôt, dès la conception, les contraintes de fabrication et de constater leurs effets sur les caractéristiques du produit. L'objectif principal de ce travail est d'aboutir à un modèle global réaliste des défauts fabriqués afin de mener à bien la simulation d'usinage. Dans un premier temps, une modélisation des phases d'usinage et, une représentation graphique des gammes de fabrication sont proposées. Une première approche de la simulation d'usinage est présentée en intégrant les écarts de fabrication sur un logiciel de FAO afin de générer une pièce simulée avec défauts. Sur cette maquette numérique, est effectuée la métrologie virtuelle qui caractérise grâce à un modeleur volumique, les défauts de la pièce simulée. Dans un second temps, une approche formelle de la simulation d'usinage est proposée. Des relations sont crées entre les défauts des pièces fabriquées et les écarts de fabrication. Des travaux de recherche initiés dans le domaine de la cotation fonctionnelle ont montré que l'utilisation des torseurs permet une modélisation tridimensionnelle des défauts géométriques. En considérant une phase d'usinage comme un empilage de composants, c'est à dire comme un mécanisme, il est possible de modéliser les défauts de fabrication inhérents à chaque phase puis de les cumuler suivant le processus de fabrication. Une démarche méthodologique permet de générer automatiquement les chaînes de torseurs relatifs à l'ensemble des défauts de fabrication de la pièce brute à la pièce finie. Suite à une étude de cas, les deux approches convergent vers des résultats comparables. Un bilan des apports des deux méthodes de simulation est présenté afin de les associer et de les rendre complémentaires. Enfin, pour permettre de valider expérimentalement les modèles et les approches, un processus opératoire de mesure des défauts tridimensionnels de fabrication est proposé. Il identifie les types de dispersions de fabrication et établit leurs contributions et leurs effets sur la géométrie des pièces. Ces méthodes et les moyens de mesure associés ont été développés dans l'optique d'être adaptés au contexte industriel afin de favoriser la capitalisation du savoir-faire.