Croissance de GaAs sur silicium par plasma pour des applications photovoltaïques et photoniques : optimisation du procédé par intelligence artificielle // Plasma growth of GaAs-on-Si for cost-effective photovoltaic and photonic applications through AI-dri

Les semi‑conducteurs III‑V tels que le GaAs présentent des performances optoélectroniques exceptionnelles et détiennent des records d'efficacité pour les cellules photovoltaïques. Toutefois, leur déploiement à grande échelle reste limité par le coût élevé des substrats et par les méthodes d'épitaxie conventionnelles nécessitant des températures élevées.
Ce projet de thèse vise à développer une plateforme technologique pour la croissance de GaAs sur silicium à basse température en utilisant une technique d'épitaxie assistée par plasma (Remote Plasma Vapor Phase Epitaxy – RPVPE). L'objectif est de produire des couches de GaAs de haute qualité cristalline compatibles avec des substrats silicium à faible coût.
Afin d'optimiser les nombreux paramètres du procédé plasma, une approche basée sur l'intelligence artificielle et l'analyse de données sera développée. Les paramètres de croissance seront corrélés aux propriétés structurales et optoélectroniques des matériaux afin d'identifier les conditions optimales de dépôt.
Les couches optimisées seront utilisées pour la fabrication de dispositifs photovoltaïques tandem GaAs/Si et pour l'exploration d'applications en photonique intégrée.
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III–V semiconductors such as GaAs exhibit outstanding optoelectronic properties and hold world records in photovoltaic conversion efficiency. However, their large‑scale deployment remains limited due to the high cost of substrates and the high temperatures required by conventional epitaxial techniques.
This PhD project aims to develop a technological platform for low‑temperature GaAs growth on silicon using Remote Plasma Vapor Phase Epitaxy (RPVPE). The goal is to achieve high‑quality GaAs layers compatible with low‑cost silicon substrates.
Because plasma processes involve many coupled parameters, machine learning and data‑driven approaches will be implemented to accelerate process optimization and identify correlations between growth conditions and material properties.
Optimized materials will then be integrated into GaAs/Si tandem solar cells and explored for photonics applications.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Contrat Doctoral M4S*

Institut Polytechnique de Paris École polytechnique

626 Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris

Master en physique, science des matériaux, génie électrique ou domaine connexe. Connaissances de base en semi‑conducteurs et dispositifs optoélectroniques. Un intérêt pour les plasmas basse température, les matériaux pour l'énergie et l'analyse de données est souhaité. Autonomie, esprit d'initiative et capacité à travailler dans un environnement interdisciplinaire.
Master's degree in Physics, Materials Science, Electrical Engineering, or a related field. Basic knowledge of semiconductors and optoelectronic devices is required. An interest in low-temperature plasmas, energy materials, and data analysis is desirable. The candidate should demonstrate autonomy, initiative, and the ability to work in an interdisciplinary research environment.