Rubrique
Robots, puces, GPU, datacenters, véhicules autonomes et énergie : la face matérielle de l’intelligence artificielle. 390 articles
Cerebras et Compute Nordic Finland ont annoncé la construction d’un centre de données dédié à l’IA à Mikkeli, en Finlande. Le site doit atteindre 165 MW de capacité informatique contractée, après une première phase de 50 MW déjà en chantier. Le projet mise aussi sur un refroidissement en boucle fermée et la valorisation de chaleur.
Une information évoque le départ d’expéditions Apple depuis le Texas. Au 25 octobre 2025, les annonces officielles documentent surtout le Mac Pro assemblé à Austin et une future usine de serveurs à Houston, pas un iPhone texan.
Apple annonce les premières expéditions de serveurs d’intelligence artificielle depuis son installation de Houston, au Texas. Le groupe prévoit aussi d’étendre ce site industriel, appelé à soutenir ses capacités de calcul à distance. Une étape importante pour comprendre l’infrastructure discrète qui accompagne Apple Intelligence.
À Carnegie Mellon, des chercheurs développent des drones autonomes capables d’assembler des structures dans des lieux difficiles d’accès. Leur système combine des blocs magnétiques, une caméra et des modèles de langage pour transformer un objectif de construction en instructions adaptables. Les premiers essais atteignent 90 % de réussite.
Arm élargit son programme Flexible Access pour aider les startups à concevoir des puces d’IA de périphérie sans supporter d’emblée les coûts habituels de licence. La combinaison annoncée du Cortex-A320 et de l’Ethos-U85 doit permettre d’exécuter localement des modèles dépassant un milliard de paramètres, avec des mécanismes de sécurité matériels.
Face aux restrictions américaines sur les technologies de pointe, la Chine intensifie ses investissements dans l’intelligence artificielle et les semi-conducteurs. L’« effet DeepSeek » symbolise cette volonté de transformer une contrainte d’accès aux puces en accélérateur d’innovation locale, avec des conséquences industrielles, financières et géopolitiques.
Google et le groupe de Gautam Adani annoncent un projet de centre de données consacré à l’intelligence artificielle en Andhra Pradesh. Chiffré à 15 milliards de dollars sur cinq ans, il doit associer capacité de calcul, connexions sous-marines et électricité renouvelable pour accompagner la croissance numérique de l’Inde.
Des humanoïdes capables de ranger des courses aux robots d’usine, l’IA générative promet de changer la robotique. Les modèles qui relient vision, langage et gestes rendent ces machines plus adaptables, mais l’apprentissage des actions physiques reste coûteux, fragile et très dépendant des données.
Oracle prévoit d’intégrer 50 000 GPU AMD Instinct MI450 à son cloud OCI à partir du troisième trimestre 2026. L’accord mise sur une mémoire très rapide, des racks refroidis par liquide et une interconnexion conçue pour l’IA à grande échelle. Voici ce que cette annonce peut changer pour les entreprises utilisatrices du cloud.
Google prévoit de bâtir à Visakhapatnam, sur la côte est de l’Inde, un vaste campus de centres de données consacré à l’intelligence artificielle. Doté d’une capacité de plusieurs gigawatts et soutenu par des partenaires locaux, le projet représente environ 15 milliards de dollars d’investissement sur cinq ans.
Google prévoit d’investir 10 milliards de dollars sur cinq ans dans des infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle en Inde. Les trois campus envisagés à Visakhapatnam doivent former le plus important hub IA du groupe hors des États-Unis, dans un marché du cloud devenu hautement stratégique.
Pour entraîner des modèles toujours plus vastes, Meta et Oracle renforcent le réseau qui relie leurs processeurs graphiques. Les deux groupes adoptent Spectrum-X, l’architecture Ethernet de NVIDIA pensée pour les charges d’IA, tandis que le fabricant prépare l’arrivée de Vera Rubin en 2026.
L’intelligence artificielle peut améliorer l’efficacité de nombreuses activités, mais elle accroît aussi la demande en calcul et en électricité. Alors que la consommation des datacenters pourrait fortement progresser, les entreprises ont intérêt à sélectionner leurs projets, interroger leurs fournisseurs cloud et rendre leurs arbitrages environnementaux transparents.
Pour apprendre à saisir, déplacer ou contourner des objets, les robots ont besoin de multiplier les situations d’entraînement. Des chercheurs du MIT et de l’institut de recherche Toyota proposent d’utiliser l’IA générative pour fabriquer des scènes virtuelles plus diverses, pilotées par des objectifs précis et adaptées aux tâches à apprendre.
Avec son système 8223, Cisco cible un obstacle discret mais décisif pour l’intelligence artificielle : la congestion des réseaux entre data centers. Débit de 51,2 Tb/s, mémoire tampon profonde et chiffrement intégré, ce nouvel équipement veut relier plus efficacement des clusters de GPU parfois séparés par des centaines de kilomètres.
Figure AI met en avant un robot humanoïde pensé pour aider aux corvées, du pliage du linge à la vaisselle. L’ambition est forte, mais la publication d’origine laisse en suspens des informations décisives, comme le modèle exact, le prix et les conditions réelles d’utilisation. Voici ce que ces promesses impliquent concrètement.
Au MIT, le laboratoire CSAIL explore une manière d’entraîner les robots dans des environnements virtuels bien plus diversifiés. Baptisée Steerable Scene Generation, cette approche combine IA générative et recherche algorithmique pour composer des scènes 3D adaptées à des tâches concrètes, de la cuisine au restaurant.
Des réseaux électriques aux centres de données, l’intelligence artificielle peut aider à mieux prévoir, distribuer et consommer l’énergie. En Suède, Norvège, Danemark, Islande et Finlande, l’abondance des renouvelables et les outils numériques dessinent des pistes concrètes, mais soulèvent aussi la question des équipements et des déchets électroniques.
Des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley présentent un outil d’IA destiné à concevoir des robots capables de changer de forme. Leur objectif n’est pas seulement de rendre ces machines plus mobiles : il s’agit aussi de réduire le nombre d’unités de contrôle nécessaires pour les piloter efficacement.
BlackRock, via GIP, est en discussions autour d’un accord de construction de data centers évalué à près de 40 milliards de dollars. Aucun partenaire, calendrier ni périmètre technique n’a été rendu public, mais le projet illustre l’attrait croissant des infrastructures numériques, portées notamment par l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle peut aider à optimiser des systèmes énergétiques, mais elle accélère aussi la construction de data centers très gourmands en électricité. À l’heure où tous les secteurs doivent réduire leurs émissions, le sujet n’est plus seulement l’efficacité des modèles : c’est le choix des usages, des infrastructures et de l’énergie qui les alimente.
Le Laboratoire Lincoln du MIT a installé TX-GAIN, un système de calcul annoncé comme le plus puissant dédié à l’IA parmi les universités américaines. Avec plus de 600 GPU NVIDIA et une puissance de deux exaflops IA, il doit soutenir la recherche générative, les simulations physiques et l’analyse de données à grande échelle.
La course aux modèles d’IA pousse les États-Unis à bâtir des centres de données d’une puissance inédite. Entre projets de plusieurs gigawatts, réseau local sous tension et besoins en eau, la question n’est pas seulement de produire plus d’électricité, mais de l’acheminer au bon endroit et au bon moment.
Des chercheurs de KAIST proposent une impression 3D qui module la résistance d’une même pièce avec la lumière et l’apprentissage automatique. Leur résine photocurable, conçue pour mieux absorber chocs et vibrations, pourrait simplifier la fabrication d’objets techniques en évitant le recours à plusieurs matériaux.
