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Ce projet de recherche est consacré au calcul, simulation et modélisation des propriétés physiques des matériaux massifs et en couches minces à l’aide des codes de calcul et des outils de simulation numérique.Le travail que nous présentons dans ce projet comprend deux parties.Dans la première partie, nous rappelons le principe des méthodes ab-initio dans le cadre de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT). Ainsi que le calcul des :?propriétés structurales: paramètre de réseaux, module de rigidité et sa première dérivée.?propriétés électroniques à savoir les structures de bandes, densités d'états totales/ partielles, facteur d'ionicité et densité de charge.?propriétés optiques telles que la fonction diélectrique, l’indice de réfraction, le coefficient d’extinction, le coefficient d'absorption, la réflectivité, la conductivité et les pertes d'énergie. Les propriétés élastiques: les constantes élastiques Cij, la stabilité mécanique, l’anisotropie élastique et les vitesses d’ondes élastiques.?propriétés élastique en phase poly-cristalline: vitesses d’ondes acoustiques isotropes, température de Debye et l’effet de la pression.?propriétés thermodynamiques: paramètre de maille sous température, module de compressibilité, coefficient d’expansion thermique, la capacité calorifique à volume constant et la capacité calorifique à pression constante.?propriétés vibrationnels : les modes de vibration acoustiques ; des composées binaires, ternaires et quaternaires à base des matériaux massifs et en couches minces à l’aide des codes de calcul du premier principe (ab-initio) pour des applications optoélectroniques.Dans la seconde partie, nous effectuons une étude de simulation et de conception d’une structure de cellules photovoltaïques en couches minces à base des matériaux semi-conducteurs.Cette démarche a pour but d’acquérir un rendement de conversion électrique optimale, en utilisant des logiciels de simulation numérique. Ceci permet également d'obtenir les caractéristiques électriques et le point maximal de puissance (MPP) pour l'analyse et l'évaluation des performances des cellules solaires à l'aide de la modélisation via les approches algorithmiques de l'intelligence artificielle, tels que; les réseaux de neurones artificiels, la logique floue et les algorithmes génétiques.