Contexte
Le stage se déroulera au sein d’une équipe de recherche et développement en charge de la vérification de circuits intégrés dans un environnement de simulation mixte, combinant électronique analogique et digitale.
Dans ce contexte, la réutilisation de modèles existants issus de technologies anciennes et leur adaptation vers des technologies plus récentes représentent un levier important pour accélérer les activités de vérification, améliorer la qualité des environnements de simulation et réduire les efforts manuels de développement.
La vérification pré-silicium de circuits intégrés au travers de simulations analogiques, digitales ou mixtes.
La création et la maintenance de modèles comportementaux utilisés pour accélérer les simulations et valider les fonctionnalités attendues.
L’adaptation de modèles d’une technologie ancienne vers une technologie plus récente, en tenant compte des différences d’interfaces, de paramètres, de contraintes électriques et de méthodologie.
La génération de stimuli, de tests et de testbenches permettant de vérifier automatiquement le comportement des modèles migrés.
L’exploration d’approches basées sur l’intelligence artificielle et les agents IA pour assister les ingénieurs dans les tâches répétitives de modélisation, d’analyse, de génération de code et de validation.
Vos missions
Le/la stagiaire aura pour objectif d’étudier, prototyper et évaluer une approche de génération semi-automatique permettant de migrer des modèles issus d’une technologie ancienne vers une technologie plus récente, tout en générant les stimuli et testbenches associés.
Cette approche s’appuiera sur la création d’agents IA spécialisés capables d’analyser des modèles existants, d’identifier les adaptations nécessaires et de proposer du code ou des éléments de vérification exploitables.
Analyser des modèles existants développés pour une technologie ancienne afin d’identifier leur structure, leurs paramètres, leurs interfaces et leurs dépendances.
Définir une méthodologie de migration semi-automatique vers une technologie plus récente, en séparant les parties génériques, les règles de transformation et les adaptations spécifiques au projet.
Créer un ou plusieurs agents IA capables d’assister l’analyse des modèles, la génération de code, la proposition de paramètres et la production de documentation associée.
Générer automatiquement ou semi-automatiquement des stimuli représentatifs permettant de vérifier le comportement des modèles migrés.
Développer les testbenches associés afin de comparer le comportement attendu, détecter les régressions et valider la cohérence des modèles générés.
Mettre en place des métriques d’évaluation : taux de génération automatique, qualité du code produit, couverture des scénarios de test, gain de temps et robustesse de la méthodologie.
Documenter la solution, ses limites, les bonnes pratiques d’utilisation et les pistes d’industrialisation dans un flot de vérification existant.
Votre profil
Université ou école d’ingénieur en électronique, microélectronique, informatique industrielle, intelligence artificielle appliquée ou domaine équivalent .
Bonnes compétences en programmation, idéalement en Python, et intérêt pour l’automatisation de flots techniques.
Bases en électronique analogique et/ou digitale, avec une capacité à comprendre des modèles comportementaux et des environnements de simulation.
Connaissances en langages de description matérielle ou de modélisation tels que Verilog, SystemVerilog, VHDL, Verilog-AMS ou équivalent appréciées.
Intérêt pour les méthodologies de vérification, la génération de stimuli, les testbenches, les assertions et l’analyse de résultats de simulation.
Curiosité pour les technologies d’intelligence artificielle générative, les agents IA, les approches de génération de code et l’évaluation automatique de résultats.
Rigueur, autonomie, esprit d’analyse et capacité à formaliser une méthodologie réutilisable.
Un bon niveau d’anglais technique est requis pour lire…