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Robots, puces, GPU, datacenters, véhicules autonomes et énergie : la face matérielle de l’intelligence artificielle. 390 articles
Pour entraîner Optimus à reproduire des gestes humains, Tesla recherche des opérateurs de collecte de données équipés d’une combinaison de capture de mouvement et d’un casque de réalité virtuelle. Le poste exige une forte endurance physique et illustre un enjeu central de la robotique humanoïde : transformer des démonstrations humaines en actions utiles pour une machine.
Les smartphones intégrant davantage de fonctions d’intelligence artificielle pourraient devenir un relais de croissance pour les semi-conducteurs. Selon un fournisseur de Nvidia, ce marché grand public pourrait amortir un ralentissement des investissements dans les centres de données. Mais les deux segments ne répondent ni aux mêmes besoins, ni aux mêmes cycles.
Les autorités américaines ont demandé à Nvidia d’examiner les failles qui pourraient permettre à ses GPU d’intelligence artificielle d’arriver en Chine. L’affaire illustre la difficulté de contrôler des chaînes de distribution mondiales, entre serveurs revendus, intermédiaires régionaux et règles d’exportation toujours plus strictes.
Dans les entrepôts, les drones autonomes promettent de relever les stocks sans immobiliser durablement les opérations. Caméras, vision artificielle et connexion au logiciel de gestion permettent de repérer les marchandises et les écarts plus vite. Cette automatisation exige toutefois un déploiement rigoureux et des données fiables.
Le MIT présente une méthode de fabrication de puces 3D qui fait croître des couches de semi-conducteurs les unes sur les autres. En supprimant les substrats intermédiaires en silicium et en limitant la chaleur, l’équipe vise des circuits plus denses pour l’IA, la logique et la mémoire.
Les restrictions américaines sur les puces de pointe doivent empêcher la Chine et la Russie d’acquérir des technologies à usage militaire. Mais une enquête du Sénat juge leur application insuffisante, notamment en raison du manque de moyens du Bureau de l’industrie et de la sécurité et de circuits de contournement à l’international.
Nvidia commercialise le Jetson Orin Nano Super Developer Kit à 249 dollars, soit près de moitié moins que le précédent kit. Cette carte compacte promet jusqu’à 67 TOPS grâce à une mise à jour logicielle et vise les prototypes de robots, de vision par ordinateur et d’IA générative locale.
Pour Hock Tan, le patron de Broadcom, l’essor de l’IA ne profite pas uniquement aux GPU généralistes : les grands groupes du cloud veulent aussi des accélérateurs conçus pour leurs besoins. Cette bascule vers des puces sur mesure, plus complexes à développer, redessine les rapports de force dans les centres de données.
Deux chercheurs des universités de Leeds et de Londres proposent une approche zéro-shot pour la locomotion des robots quadrupèdes. Leur système sélectionne des démarches inspirées des animaux, comme le trot, la course ou le saut, afin de s’adapter à des terrains variés sans entraînement spécifique sur chaque nouvel environnement.
Face aux besoins électriques des centres de données d’IA, Exxon Mobil et Chevron avancent leurs solutions au gaz naturel. Les groupes technologiques restent engagés dans le solaire, l’éolien et le nucléaire, mais l’urgence de disposer d’une puissance fiable ouvre un nouveau terrain d’alliance.
Face à une consigne imprécise, un robot ne doit pas seulement trouver une action : il doit savoir ce qu’il ne peut pas faire. Au MIT, la méthode PRoC3S associe modèle de langage, vision et simulation pour vérifier un plan avant son exécution. Une piste prometteuse, encore testée dans des cadres contrôlés.
L’arrivée de la génération Z dans les usines ne se résume pas à un renouvellement des effectifs. Elle pousse les entreprises à rendre la vision industrielle plus simple à utiliser, plus collaborative et plus utile au quotidien. L’intelligence artificielle et le cloud peuvent accompagner ce changement, à condition de placer les équipes au centre.
Pour accomplir une consigne aussi large que « prépare-moi le petit déjeuner », un robot doit faire davantage que comprendre les mots. Avec PRoC3S, des chercheurs du MIT proposent de tester ses plans dans une simulation afin d’identifier ce qui est physiquement réalisable, avant d’agir.
Apple aurait renoncé à une déclinaison hors norme de sa famille M4, appelée « Extrême » dans les informations de presse. Conçue autour de quatre blocs M4 Max, elle aurait visé 64 cœurs CPU et 160 cœurs GPU pour le Mac Pro. Les équipes concernées seraient désormais orientées vers l’IA serveur.
Nvidia intensifie son recrutement en Chine afin de développer les technologies d’intelligence artificielle destinées aux véhicules. En s’appuyant sur ses liens avec BYD, GAC et Xpeng, le spécialiste des puces et du calcul accéléré veut s’installer au cœur d’un marché automobile chinois très compétitif, entre conduite assistée, logiciels embarqués et autonomie.
Des ingénieurs de l’Université technologique de Nanyang ont conçu une chaîne robotisée pour équiper des cafards vivants de dispositifs électroniques. Le système réduit l’assemblage à 68 secondes par insecte, contre près de 30 minutes à la main. Une accélération qui ouvre des pistes pour les opérations de recherche, de sauvetage et l’observation de milieux difficiles d’accès.
L’Université de Pékin présente MP1R, une plateforme neuromorphique qui rapproche la détection de la lumière et le calcul au sein d’un même dispositif. Grâce à un réseau de phototransistors et à des memristors, cette recherche veut limiter les transferts de données, accélérer l’analyse visuelle et réduire la dépense énergétique.
Nvidia et TSMC envisagent de fabriquer aux États-Unis une partie des puces Blackwell, conçues pour les grands calculs d’intelligence artificielle. L’usine de TSMC en Arizona doit ouvrir début 2025, mais l’assemblage avancé indispensable à ces processeurs resterait, lui, concentré à Taïwan.
Développé à Caltech, l’algorithme SETS aide des robots à choisir rapidement une trajectoire sûre dans des environnements changeants. Testé sur un drone, un véhicule terrestre et des engins spatiaux, il combine simulations et sélection des options les plus prometteuses pour décider en temps réel.
Avec DrivAerNet++, des chercheurs du MIT mettent à disposition 8 000 représentations 3D de voitures accompagnées de données aérodynamiques. Ce jeu de données peut aider les ingénieurs à entraîner des outils d’IA, à évaluer plus vite des formes automobiles et à explorer des pistes pour réduire la consommation d’énergie.
AWS vient de présenter Trainium2, une nouvelle puce conçue pour entraîner les grands modèles d’intelligence artificielle. Avec ses serveurs géants et le soutien d’Anthropic, Amazon veut offrir une alternative moins coûteuse aux GPU Nvidia. Mais la puissance matérielle ne suffit pas à détrôner un écosystème logiciel solidement installé.
Nvidia domine les puces qui font tourner l’intelligence artificielle, mais son avance attire des concurrents déterminés. Groq et Cerebras misent sur l’inférence, Huawei avance dans un contexte géopolitique tendu, tandis qu’Amazon et Intel développent leurs propres solutions. La bataille se joue autant sur les performances que sur les prix, les logiciels et la capacité à produire.
Intel doit simultanément restaurer sa discipline financière, réussir ses nouvelles générations de puces et trouver sa place dans l’essor de l’IA. Le départ de son dirigeant Pat Gelsinger, annoncé le 2 décembre 2024, rappelle l’ampleur du chantier face à Nvidia, AMD et aux exigences de la fabrication avancée.
Des chercheurs de la Queensland University of Technology s’inspirent des cerveaux d’animaux et d’insectes pour aider les robots à mieux reconnaître les lieux. Leur système fondé sur des réseaux de neurones à impulsions exploite des séquences d’images et promet une navigation plus précise, tout en visant une consommation énergétique réduite.
