M2 - Systèmes Electroniques Intégrés et Embarqués

La conception et la fabrication des circuits intégrés numériques figurent parmi les plus grands défis auxquels l’industrie technique mondiale est confronté. Pour illustrer la situation, citons par exemple les circuits intégrés fabriqués actuellement pour l’industrie de la téléphonie. Pour les plus avancés d’entre eux, il est possible de dénombrer pas moins d’une dizaine de milliards de transistors. Gérer une telle masse d’informations impose la mise en œuvre de méthodes et d’outils de conception complexes.

Le paradigme actuel des méthodes de conception s’appuie sur l’utilisation de librairies de portes logiques pré-caractérisées. Ces librairies considèrent aussi bien l’environnement extérieur comme la tension d’alimentation (V) et la température (T) que le contexte de fabrication des circuits au travers de la variabilité du procédé de fabrication (P). C’est seulement à partir des informations contenues dans celles-ci qu’il sera possible i) d’établir les performances en termes de fréquence et de consommation des circuits en cours de conception et ii) de garantir un rendement de fabrication élevé. L’ensemble de ces contraintes, dites « PVT », est pris en compte à travers une méthode de conception dite : méthode des CORNERS.

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Programmation Avancée

• programmation orientée objets (C++)
• classes
• attributs/méthodes
• héritage
• pointeurs
• templates
• standards C++11

Intelligence Artificielle

• apprentissage: Etat de l’art, problématique, applications
• PCA (Principal Component Analysis)
• SVM (Support Vector Machines)
• générations 1 2 et 3 de réseaux de neurones (technologies spike, etc)
• apprentissage par réseaux de neurones
• réseaux de neurones convolutionnels
• apprentissage par renforcement
• algorithmes génétiques

Travaux Pratiques

• Mise en place d’un simulateur logique pour la microélectronique
• Implémentation (en C++) puis intégration (en ROS) d'algorithmes de robotique
• Initiation aux outils de classification basés sur l’intelligence artificielle
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• Advanced Programming

  • object oriented programming (C++)
  • classes
  • attributes/methods
  • heritage
  • pointers
  • templates
  • C++11 standards

  Artificial Intelligence

  • Machine Learning: State of art, problems, applications
  • PCA (Principal Component Analysis)
  • SVM (Support Vector Machines)
  • Neural networks generations 1, 2 and 3 (spike technologies, etc)
  • Convolutional neural networks
  • Reinforcement learning
  • Genetic Algorithms

  Laboratory Practicals

  • Implementation of a logical simulator for microelectronics
  • Implementation (in C++) and integration (in ROS) of robotic algorithms
  • Introduction to classification tools based on artificial intelligence

   

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• Objectifs et enjeux de de la sécurité matérielle
• Chiffrement symétrique (DES, AES) et architectures microélectroniques associées
• Calcul modulaire et multiplication des grands nombres
• Chiffrement asymétrique (RSA) et architectures microélectroniques associées
• Principe d'Authentification
• Génération de nombres aléatoires
• Attaques par canaux cachés
• Attaques en fautes

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Les premières séances du cours sont consacrées aux rappels des modèles de transistor grand et petit-signal ainsi qu'aux techniques de modélisation petit-signal de circuits intégrés analogiques élémentaires. La deuxième partie est consacrée à la description des blocs de base dont l’interconnexion permet de réaliser les circuits intégrés analogiques : référence de courant/tension, miroirs et sources de courant, amplificateurs à charge active à un transistor, paire différentielle. Les principes fondamentaux de conception d’amplificateurs CMOS sont examinés dans la troisième partie. L’accent est mis sur la liaison performance-dimensionnement des transistors dans le cadre de la conception d'un amplificateur Miller à deux étages. Quelques architectures d'amplificateurs avancés sont présentées en fin de cours afin de mettre en évidence l'intérêt de maîtriser les blocs de base.

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Ce cours aborde un éventail large de connaissances allant des fondements de la logique booléenne jusqu’à l’architecture de Systèmes sur puces (SoC : Systems-on-Chips), en passant par les flots de synthèse logiques, l’architecture de processeurs et des bases sur les aspects logiciels embarqués. Le VHDL, langage de description matériel, occupe également une place importante dans cette UE et sera étudié en cours et utilisé en TP, ainsi que dans le cadre d’un projet « Systèmes embarqués ».

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This course covers a wide range of topics ranging from fundamentals of Boolean logic to digital SoC (Systems-on-Chips) architecture, including digital design flows, computer architecture and embedded software basics. VHDL will be studied in this lecture, for both logic synthesis and modelling / simulation purposes. Labs include hands-on VHDL exercices (design of a simple stack processor), and an “Embedded system” student project makes it possible to deepen knowledge in the area.

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• Test des circuits intégrés numériques.
• Modèles de fautes.
• Génération de vecteurs de test.
• Conception pour le test (DFT).
• Test intégré autonome (BIST).
• Test des Circuits Intégrés Analogiques.
• Test industriel (tests fonctionnels et paramétriques, caractérisation).

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- Connaître les caractéristiques des environnements radiatifs de l'espace et de l'avionique, les quantités importantes et l'interaction entre les rayonnements et la matière

- Comprendre et évaluer les différents effets des rayonnements sur les composants et systèmes électroniques.

- Connaître et comprendre les méthodes de test

- comprendre les défis industriels futurs : fiabilité des véhicules électriques et autonomes, espace de presse, démantèlement nucléaire, ...

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• Know the characteristics of space and avionics radiative environments, important quantities and radiation matter interaction
• Understand and evaluate the different effects of radiation on electronic components and systems.
• Know and understand test methods
• understand future industrial challenges: reliability of electric and autonomous vehicles, newspace, nuclear dismantling, …

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Projet en partenariat avec un laboratoire de recherche et/ou une entreprise, mettant en avant les compétences scientifiques, l'autonomie et adaptabilité de l’étudiant.

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Stage de 5 à 6 mois à effectuer en laboratoire de recherche ou au sein d'une entreprise, mettant en avant les compétences scientifiques, l'autonomie et l’adaptabilité de l'étudiant.

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Préparation à l'insertion professionnelle.

Enseignement assuré par une consultante RH senior, ancienne RRH de grands groupes, qui mobilise au service de son enseignement sa riche expérience du recrutement.

Approche pédagogique favorisant le partage d'expérience et la réponse aux situations et questions des étudiants.

Apports généraux sur le recrutement de A à Z, comment être plus efficace dans sa recherche, vision sur les approches des recruteurs finaux, des cabinets de recrutement, des sociétés de service.

Simulations d'entretiens de recrutement en petits-groupes avec debriefing personnalisé orchestré par l'enseignante.

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Cours TD d’anglais de spécialité et anglais de communication et qui vise l’autonomie professionnelle en langue anglaise.

Renforcer et consolider les acquis de Master 1.

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