Caractérisation avancée des défauts générés par les procédés technologiques pour l’imagerie infrarouge haute-performance
Cette thèse s’inscrit dans le domaine des détecteurs infrarouges refroidis. Le Laboratoire Infrarouge du CEA-LETI-MINATEC est spécialisé dans la conception et la fabrication de prototypes de caméras infrarouges, utilisées en défense, astronomie, surveillance environnementale et météorologie satellitaire.
Dans ce contexte d’imagerie haute-performance, il est crucial d’assurer une qualité optimale des détecteurs. Or, les procédés technologiques de fabrication peuvent introduire des défauts susceptibles de dégrader les performances des capteurs. La compréhension et la maîtrise de ces défauts sont essentielles pour accroître la fiabilité et optimiser les procédés.
L’objectif de la thèse est d’identifier et de caractériser précisément ces défauts à l’aide de techniques de pointe, rarement combinées, telles que la micro-diffraction de Laue et la nano-tomographie FIB-SEM, permettant une analyse structurelle à différentes échelles. En mettant en relation la nature et l’origine des défauts avec les procédés de fabrication et en quantifiant leur impact sur les performances, le ou la doctorant(e) contribuera directement à l’amélioration de la fiabilité et de l’efficacité des capteurs infrarouges de nouvelle génération.
Le/la doctorant(e) intègrera une équipe couvrant l’ensemble de la chaîne de fabrication des détecteurs et participera activement à l’élaboration (salle blanche LETI) et la caractérisation structurale (plateforme CEA-Grenoble, techniques avancées) des échantillons. Il/elle interviendra également dans la caractérisation électro-optique en partenariat avec le Laboratoire Imagerie infrarouge Refroidie (LIR), spécialisé dans l’analyse fine du matériau actif à des températures cryogéniques.
Intelligence Artificielle pour la Modélisation et l'Analyse Topographique des Puces Électroniques
L’inspection des surfaces de wafers est cruciale en microélectronique pour détecter les défauts affectant la qualité des puces. Les méthodes traditionnelles, basées sur des modèles physiques, sont limitées en précision et en temps de calcul. Cette thèse propose d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour caractériser et modéliser la topographie des wafers, en exploitant des techniques d’interférométrie optique et des modèles avancés.
L’objectif est de développer des algorithmes d’IA capables de prédire les défauts topographiques (érosion, dishing) avec une haute précision, en s’appuyant sur des architectures comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les modèles génératifs ou les approches hybrides. Les travaux incluront l’optimisation des modèles pour une inférence rapide et une généralisation robuste, tout en réduisant les coûts de fabrication.
Ce projet s’inscrit dans une démarche d’amélioration des procédés de microfabrication, avec des applications potentielles dans l’industrie des semi-conducteurs. Les résultats attendus contribueront à une meilleure compréhension des défauts de surface et à l’optimisation des processus de production.
Développement du 4D-STEM à inclinaisons variables
Le développement du 4D-STEM (Scanning Transmission Electron Microscopy) a profondément renouvelé la microscopie électronique en transmission (TEM), en permettant l’enregistrement simultané d’informations spatiales (2D) et de diffraction (2D) à chaque position du faisceau. Ces jeux de données dits « 4D » offrent la possibilité d’extraire une grande variété de contrastes virtuels (imagerie en champ clair, champ sombre annulaire, ptychographie, cartographies de déformation ou d’orientation) avec une résolution spatiale nanométrique.
Dans ce contexte, le 4D-STEM à inclinaisons variables (4D-STEMiv) constitue une approche émergente, qui consiste à acquérir séquentiellement des motifs de diffraction électronique pour différentes inclinaisons du faisceau incident. Conceptuellement proche de la microscopie à précession électronique (PED), cette méthode offre une flexibilité accrue et ouvre de nouvelles perspectives : amélioration du rapport signal/bruit, possibilité d’obtenir une imagerie bidimensionnelle rapide à plus haute résolution spatiale, accès à une information tridimensionnelle (orientation, déformation, phase) et optimisation du couplage avec les analyses spectroscopiques (EELS, EDX). Le développement du 4D-STEMiv représente ainsi un enjeu méthodologique majeur pour la caractérisation structurale et chimique de matériaux avancés, notamment dans le domaine des nanostructures, des matériaux bidimensionnels et des systèmes ferroélectriques.