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Robots, puces, GPU, datacenters, véhicules autonomes et énergie : la face matérielle de l’intelligence artificielle. 390 articles
TSMC a lancé à Dresde, en Allemagne, la construction de sa première usine européenne de semi-conducteurs. Attendu en production en 2027, le site doit créer environ 2 000 emplois et renforcer l’approvisionnement des industriels européens, notamment dans l’automobile. Mais il ne suffira pas, à lui seul, à rendre le continent autonome.
La montée de l’intelligence artificielle augmente les besoins en puces de calcul sophistiquées, dont une large part passe par les usines de TSMC. À l’approche de ses résultats trimestriels du 17 octobre 2024, le groupe taïwanais cristallise les attentes du marché, mais aussi les interrogations sur la concurrence, les chaînes d’approvisionnement et la géopolitique.
Remplacer une partie des multiplications en virgule flottante par des additions d’entiers pourrait alléger fortement la facture énergétique de l’IA. Une méthode évoque jusqu’à 95 % d’énergie économisée, sous des conditions expérimentales précises. Derrière ce chiffre spectaculaire, la question est aussi celle de l’adaptation des modèles et des puces.
Au cours de l’événement We, Robot organisé par Tesla, l’humanoïde Optimus a échangé avec le public, joué et servi des boissons. Sa phrase, « J’essaie d’apprendre à être humain », illustre autant les ambitions de Tesla que les limites d’une démonstration : imiter une interaction ne signifie pas ressentir ni comprendre comme une personne.
En octobre 2024, Amazon présente VAPR, un dispositif qui associe intelligence artificielle, signaux sonores et repères lumineux pour aider ses livreurs à retrouver un colis. L’objectif n’est pas de rendre les camionnettes autonomes, mais de fluidifier une étape très concrète : le prélèvement dans l’espace de chargement.
Lancée le 11 octobre 1999, la GeForce 256 a fait entrer la carte graphique dans une nouvelle dimension en confiant davantage de calculs 3D à un processeur dédié. Vingt-cinq ans plus tard, son héritage se lit autant dans les jeux vidéo photoréalistes que dans les GPU devenus essentiels à l’informatique moderne.
Tesla a dévoilé le Cybercab le 10 octobre 2024, avec l’ambition d’en faire un taxi autonome à deux places et sans commandes manuelles. Mais l’annonce américaine ne vaut ni lancement commercial en Europe ni plateforme financière. Voici ce qui est confirmé, et les étapes qui restent à franchir.
China Telecom a présenté un modèle de langage doté de 1 trillion de paramètres, entraîné à partir de puces fabriquées en Chine. Au-delà du chiffre, cette annonce illustre la stratégie d’autonomie technologique de Pékin, alors que l’accès aux composants de calcul les plus avancés est devenu un enjeu géopolitique majeur.
Tesla doit dévoiler son projet de robotaxi le 10 octobre 2024, après avoir repoussé une première échéance. Mais le calendrier ne résume pas l’enjeu : pour rivaliser avec l’écosystème chinois, le constructeur doit démontrer une conduite sans chauffeur sûre, autorisée et économiquement viable.
Annoncé le 8 octobre 2024 à Taïwan, le projet réunit 64 racks GB200 NVL72 pour une puissance annoncée de 90 exaflops en IA. Nvidia et Foxconn veulent aussi accroître la fabrication des systèmes GB200, un maillon décisif pour les futurs centres de données.
Submer annonce avoir sécurisé 55,5 millions de dollars pour accélérer ses solutions de refroidissement par immersion. Alors que l’IA densifie les centres de données et accroît leurs besoins électriques, cette technologie consiste à plonger les équipements dans un fluide afin d’évacuer plus efficacement leur chaleur.
Des millions de mines terrestres restent enfouies dans plus de 50 pays et continuent de frapper les civils après les conflits. Drones, robots et capteurs peuvent aider à repérer les zones dangereuses et à réduire l’exposition des démineurs, mais ces outils ne dispensent pas d’un travail humain rigoureux sur le terrain.
Les 10 et 11 février 2025, Paris accueillera le Sommet pour l’action sur l’IA. Au-delà des promesses technologiques, la France veut y placer une question décisive : comment limiter la consommation d’énergie et l’empreinte carbone de systèmes d’intelligence artificielle en plein essor, tout en exploitant leur potentiel pour la transition écologique ?
Pour agir seuls dans un entrepôt, un logement ou un site industriel, les robots doivent d’abord comprendre l’espace qui les entoure. Une méthode combinant cartographie par laser, reconnaissance d’objets et apprentissage automatique vise à leur permettre de mieux explorer, décider et accomplir plusieurs tâches.
Pour accomplir une tâche utile, un robot doit d’abord savoir sur quoi porter son attention. De la reconnaissance d’objets aux pinces souples, en passant par l’apprentissage par observation, la robotique développe des moyens de mieux saisir, utiliser et déplacer les éléments pertinents de son environnement.
Huawei a lancé l’échantillonnage de l’Ascend 910C, une puce destinée aux calculs d’intelligence artificielle. Testée par de grandes entreprises chinoises, elle incarne l’ambition du groupe de réduire la dépendance du pays aux fournisseurs étrangers, à commencer par Nvidia.
Huawei a commencé à faire tester l’Ascend 910C, une puce d’intelligence artificielle que le groupe chinois présente comme une rivale de la H100 de Nvidia. Derrière cette offensive se joue bien plus qu’un duel de performances : la capacité des entreprises chinoises à s’équiper localement malgré les restrictions américaines.
Jony Ive, l’ancien grand designer d’Apple, échange avec Sam Altman autour d’un appareil pensé pour l’intelligence artificielle. Mais l’expression « iPhone de l’IA » masque une réalité bien moins définie : aucun produit, format ou calendrier n’a encore été annoncé publiquement.
Face aux restrictions américaines et à l’offensive industrielle de Pékin, Nvidia voit sa position se compliquer en Chine. Les entreprises locales sont poussées vers des accélérateurs nationaux, tandis que le groupe américain adapte son offre. Cette bataille dépasse les ventes de puces : elle concerne la maîtrise de toute la chaîne de l’IA.
Un article évoque un schéma informatique capable d’améliorer l’apprentissage automatique tout en réduisant l’énergie nécessaire aux traitements de données. Faute de détails techniques publiés, cette promesse doit être mise en perspective : matériel, algorithmes, centres de données et méthodes de mesure déterminent l’impact réel.
Sous les éoliennes offshore, les fondations et le fond marin doivent être surveillés régulièrement dans des conditions difficiles. Des véhicules sous-marins autonomes, comme celui déployé par Beam au parc écossais de Seagreen, entendent automatiser cette tâche grâce à des capteurs, des modèles 3D et des logiciels d’intelligence artificielle.
Intel met en vente les processeurs Core Ultra 200V, connus sous le nom de Lunar Lake, conçus pour accélérer l’IA directement sur les PC portables. Le même jour, l’intérêt prêté à Qualcomm pour Intel alimente les spéculations. Entre produit concret et rumeur de marché, les enjeux sont très différents.
Microsoft s’engage à acheter pendant 20 ans l’électricité du réacteur 1 de Three Mile Island, que Constellation prévoit de redémarrer en 2028. L’accord illustre l’appétit énergétique grandissant des data centers et de l’IA générative, tout en ravivant le débat sur la place du nucléaire dans une électricité bas carbone.
Google DeepMind présente ALOHA Unleashed et DemoStart, deux systèmes conçus pour améliorer la manipulation d’objets par les robots. Le premier cible la coordination de deux bras, le second le contrôle de mains à plusieurs doigts. Leur ambition : apprendre des gestes humains pour exécuter des tâches physiques plus fines.
