| Summary: | L’augmentation de la densité d’intégration des circuits intégrés nous a amené à étudier, dans le cadre du développement de la technologie CMOS 45 nm, les sources de variabilité inhérentes aux procédés de fabrication utilisés pour ce nœud technologique, et à en déterminer les composantes principales,dans le but ultime de permettre la simulation précise de l’impact de la variabilité technologique à la fois au niveau transistor et circuit. Après un état de l’art des sources de variabilité du transistor MOS et des moyens de simulation associés,ce travail s'est orienté sur les fluctuations d'un facteur technologique difficilement accessible à la mesure statistique qu'est le dopage canal. Ensuite le nœud 45 nm a été étudié expérimentalement via un plan d'expériences.Ceci a permis de connaitre les variations naturelles des facteurs technologiques mais surtout les sensibilités des performances électriques vis-à-vis de ces facteurs.Nous avons pu ainsi identifier les causes prépondérantes de variabilité dues au procédé.Enfin, nous proposons d’améliorer la prise en compte des déviations des facteurs process dans les simulations Monte-Carlo et pire-cas appliquées aux modèles compacts au regard de ces observations expérimentales. === Continuous improvement in integrated circuits density of integration lead us to study process-induced variations in the framework of the 45 nm node, and to determine their principal contributions with the ultimate goal being to allow an accurate simulation of both transistor and circuit level variability. This work starts with a study of the state of the art of variability sources of the MOS transistor and associated simulation means. Then it focuses on the fluctuations of the channel doping, which is a difficult factor to measure statistically.After that we study the 45 nm node through a design of experiment which let us learn about natural variations of process factors but mostly about electrical performances sensitivity to those factors.Thanks to that we could identify major causes of process-induced variability at this stage of this node development. At last, with respect to those experimental results, we propose to enhance the taking in account of process variations in Monte-Carlo and corner simulations applied to compact models.
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