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Robots, puces, GPU, datacenters, véhicules autonomes et énergie : la face matérielle de l’intelligence artificielle. 391 articles
Des ingénieurs du MIT ont mis au point un robot capable d’anticiper la trajectoire d’une balle de ping-pong et de la renvoyer avec une grande précision. Fixé à une table, son bras robotisé atteint jusqu’à 20 mètres par seconde et réussit près de 88 % de ses retours lors des essais.
Apple travaillerait sur une puce conçue sur mesure pour de futures lunettes intelligentes, pensées d’abord sans réalité augmentée complète. L’objectif serait de réunir commandes vocales, photos et audio dans un appareil très économe en énergie. Ce projet s’inscrit dans une stratégie plus vaste, des AirPods aux Mac.
Une équipe du MIT, d’Amazon Robotics et de l’Université de la Colombie-Britannique propose une méthode pour estimer la masse ou la souplesse d’un objet en le manipulant. Sans caméra ni instrument de mesure externe, le robot s’appuie sur les mouvements de son bras et sur une simulation différentiable.
L’administration Trump prépare l’abandon du cadre de diffusion de l’IA élaboré sous Joe Biden, qui devait classer les pays selon leur accès aux puces avancées. Washington promet des règles plus simples, possiblement fondées sur des accords entre gouvernements. Mais la sécurité nationale et l’accès de la Chine aux technologies américaines restent au centre de l’équation.
Microsoft élargit sa famille de PC Copilot+ avec un Surface Laptop de 13 pouces et un Surface Pro de 12 pouces. Positionnés sous les modèles premium, ils reposent sur des puces Snapdragon et une unité dédiée aux tâches d’intelligence artificielle, sans pour autant devenir des appareils à bas prix.
Développé par des chercheurs de l’Université Brown, MotionGlot transforme une consigne écrite en séquences de mouvements. Le modèle vise aussi bien les avatars humains que les robots quadrupèdes, en cherchant à transmettre une même intention malgré des corps et des façons de se déplacer très différents.
Inspirée du cerveau humain, l’informatique neuromorphique promet de traiter certaines tâches d’intelligence artificielle avec beaucoup moins d’énergie. Des puces dédiées arrivent progressivement sur le marché, mais cette rupture technologique doit encore prouver sa compatibilité avec les usages et logiciels actuels.
Face aux besoins massifs de calcul de l’IA, Kubernetes devient un outil central pour répartir les ressources et piloter des clusters complexes. GPU coûteux, sécurité des modèles, politiques communes et observabilité : voici les pratiques qui permettent de rendre cette infrastructure plus efficace sans la transformer en usine à gaz.
Toyota et Waymo ont annoncé un accord préliminaire pour étudier une collaboration autour de la conduite autonome. Le constructeur japonais pourrait à terme s’appuyer sur le Waymo Driver, tandis que les deux groupes veulent accélérer le déploiement d’une mobilité plus sûre. Aucun véhicule, calendrier ou lancement commercial n’est toutefois confirmé.
L’IA générative n’est ni une technologie immatérielle, ni un désastre écologique automatique. Son bilan dépend de l’électricité, des équipements, de l’ampleur des usages et des gains réellement obtenus. Décryptage des idées reçues, des coûts souvent invisibles et des pistes pour concilier innovation numérique et sobriété.
Des chercheurs de l’Université de Konstanz utilisent la réalité virtuelle pour isoler les règles qui permettent aux poissons zèbres de nager en groupe. Leur résultat central, fondé sur la position des voisins plutôt que leur vitesse, a ensuite été transposé à des essaims de véhicules autonomes, de drones et de bateaux.
ARX Robotics a obtenu 31 millions d’euros pour accélérer le développement de véhicules militaires autonomes. Au-delà du montant, cette annonce illustre la montée de la robotique de défense et pose une question décisive : quelles tâches peuvent être confiées à une machine, et sous quel contrôle humain ?
L’Union européenne veut porter sa part de la production mondiale de puces à 20 % en 2030. Mais un audit de la Cour des comptes européenne estime cette ambition largement hors de portée, face à des financements fragmentés, une course industrielle mondiale accélérée et une dépendance qui fragilise l’automobile comme l’intelligence artificielle.
Huawei travaille sur l’Ascend 910D, une nouvelle puce destinée aux calculs d’intelligence artificielle. Le groupe chinois cherche des partenaires locaux pour la tester, avec l’ambition de proposer une alternative au H100 de Nvidia dans un contexte de restrictions américaines renforcées sur les semi-conducteurs.
Huawei met en avant un nouveau processeur d’intelligence artificielle Ascend, avec l’ambition de gagner du terrain face à Nvidia en Chine. Au-delà de l’annonce, l’enjeu porte sur les performances réelles, les logiciels, les partenaires et la réduction de la dépendance aux fournisseurs étrangers.
L’intelligence artificielle ne se joue pas seulement dans les laboratoires et les usines de puces : elle dépend aussi d’une électricité abondante, fiable et bas carbone. Face à la puissance industrielle chinoise, l’Europe peut faire des énergies renouvelables un atout, à condition d’investir tout autant dans les réseaux, le stockage et l’innovation locale.
Face à l’appétit électrique des centres de données, Amazon et Nvidia défendent une approche ouverte à toutes les sources d’énergie, y compris le gaz naturel. Les deux groupes maintiennent leurs engagements climatiques, mais soulignent que les renouvelables, le nucléaire et la capture du carbone ne peuvent pas, à eux seuls, répondre immédiatement à la hausse de la demande.
Waymo, filiale d’Alphabet, exploite déjà des robotaxis sans conducteur dans plusieurs villes américaines. En avril 2025, le groupe a évoqué la propriété individuelle comme une option à long terme, sans annoncer de modèle à vendre ni de calendrier. Une nuance essentielle dans un secteur où la technologie avance plus vite que son cadre commercial.
Pour l’intelligence artificielle, déplacer les données entre la mémoire et le processeur coûte du temps et de l’énergie. Des chercheurs de POSTECH ont étudié en détail une mémoire électrochimique, l’ECRAM, qui permettrait d’effectuer certains calculs là où les données sont stockées. Une avancée fondamentale, encore éloignée d’un produit grand public.
À l’Université Cornell, des chercheurs ont conçu RHyME, un système qui permet à un robot de s’inspirer d’une seule vidéo montrant une tâche. En associant cette démonstration à des expériences déjà mémorisées, la méthode réduit les données nécessaires et améliore la réussite des robots en laboratoire.
Huawei prévoit de démarrer en mai 2025 les livraisons massives de son processeur d’IA Ascend 910C. Cette puce et l’infrastructure CloudMatrix 384 doivent offrir aux entreprises chinoises une alternative locale aux produits de Nvidia, alors que Washington renforce les contrôles sur les exportations de semi-conducteurs avancés.
Le 22 avril 2025, Overland AI a présenté Ultra, un véhicule autonome conçu pour évoluer dans des environnements militaires difficiles. La jeune pousse met en avant la navigation assistée par IA, le soutien logistique et la réduction de l’exposition des soldats. Mais plusieurs caractéristiques déterminantes restent à documenter.
Dans son rapport annuel, TSMC admet qu’elle ne peut pas toujours identifier l’utilisateur final de ses composants. Alors qu’une amende américaine pouvant atteindre 1 milliard de dollars est évoquée dans un dossier lié à Huawei, cette limite illustre la difficulté de contrôler une chaîne mondiale des semi-conducteurs.
Racheté par Hugging Face, Pollen Robotics place Reachy 2 au cœur d’une stratégie de robotique ouverte. Vendu environ 70 000 euros et déjà commercialisé à une centaine d’exemplaires, ce robot humanoïde apprend par imitation et vise d’abord les laboratoires. Ses promesses de productivité doivent toutefois être distinguées des résultats mesurés.
Le 19 avril 2025, des robots humanoïdes ont pris part à un semi-marathon organisé dans l’E-Town de Pékin. Derrière l’image spectaculaire, l’épreuve était surtout un test d’endurance grandeur nature pour les batteries, les moteurs, l’équilibre et les systèmes de contrôle de machines encore fragiles.
Le 19 avril 2025, des robots humanoïdes sont attendus au semi-marathon de Pékin aux côtés de 12 000 coureurs. L’événement teste leur équilibre, leur endurance mécanique et leur autonomie sur 21 km. Une vitrine spectaculaire pour la robotique, mais pas encore une menace crédible pour les performances humaines.
Avec son CloudMatrix 384 Supernode, Huawei annonce une puissance de calcul de 300 petaflops, contre 180 pour le système NVL72 de Nvidia. Au-delà du chiffre, cette architecture illustre l’effort de la Chine pour construire une filière d’IA moins dépendante des technologies américaines, malgré les restrictions commerciales.
L’administration américaine impose une licence pour exporter la puce H20 de Nvidia vers la Chine. Le groupe prévoit 5,5 milliards de dollars de charges, tandis que les tensions commerciales et l’essor des concurrents chinois redessinent un marché stratégique des semi-conducteurs.
Hugging Face annonce l’acquisition de Pollen Robotics afin d’étendre son ambition d’accessibilité au champ des robots. L’opération rapproche les outils d’intelligence artificielle et la robotique collaborative, avec l’objectif affiché de simplifier la création d’applications capables d’agir dans le monde physique.
Nvidia annonce deux sites texans destinés à assembler des supercalculateurs pour l’intelligence artificielle, à Houston avec Foxconn et à Dallas avec Wistron. L’entreprise veut rapprocher aux États-Unis plusieurs étapes de sa chaîne de production, des puces Blackwell fabriquées en Arizona jusqu’aux systèmes de calcul complets.
Nvidia veut faire produire aux États-Unis des puces Blackwell, puis des supercalculateurs d’IA complets. Annoncé le 14 avril 2025, ce dispositif mobilise TSMC, Foxconn, Wistron, Amkor et SPIL, de l’Arizona au Texas. L’enjeu est industriel autant que technologique : répondre à une demande mondiale de calcul toujours plus forte.
Face au durcissement des politiques tarifaires américaines, Nvidia veut renforcer la production de matériel d’intelligence artificielle aux États-Unis. Cette stratégie vise à mieux sécuriser des chaînes d’approvisionnement mondiales très complexes, sans faire disparaître d’un coup les contraintes de coûts, de composants et de capacités industrielles.
Dans son rapport publié en avril 2025, l’Agence internationale de l’énergie mesure la montée en puissance électrique des data centers. Elle souligne aussi le potentiel de l’IA pour fiabiliser les réseaux, intégrer les renouvelables et réduire certaines émissions, à condition de résoudre les contraintes d’infrastructures, de données et de cybersécurité.
Face à la hausse des besoins de calcul de l’intelligence artificielle, une plateforme photonique sur silicium ouvre une voie vers des accélérateurs plus économes. Elle combine des composants optiques et des semi-conducteurs III-V sur une même puce afin de faire évoluer les réseaux neuronaux optiques, sans dépendre uniquement des GPU.
Publié le 10 avril 2025, le rapport Energy and AI de l’Agence internationale de l’énergie refuse les raccourcis sur l’empreinte climatique de l’IA. Les data centers vont accroître leur demande électrique, mais les usages de l’IA peuvent aussi alléger des émissions dans l’énergie, l’industrie et les transports, sous conditions.
L’intelligence artificielle transforme les centres de données en nouveaux poids lourds du système électrique. D’après l’Agence internationale de l’énergie, la consommation des installations optimisées pour l’IA devrait être multipliée par plus de quatre d’ici 2030, posant la question des réseaux, des sources d’énergie et de leur impact climatique.
L’intelligence artificielle accroît rapidement les besoins de calcul et, avec eux, la facture électrique des centres de données. L’Agence internationale de l’énergie prévoit une consommation mondiale de 945 TWh en 2030, contre 415 TWh en 2024. Une transformation qui met sous pression les réseaux, l’approvisionnement et les objectifs climatiques.
L’intelligence artificielle accélère la construction de centres de données toujours plus puissants, et donc plus gourmands en électricité. L’Agence internationale de l’énergie anticipe un quadruplement de la demande des installations optimisées pour l’IA d’ici 2030. Cette croissance pose un défi majeur aux réseaux, au climat et à la gestion de l’eau.
Kawasaki a présenté Corleo, une monture robotique à quatre pattes qui associe moteurs électriques et moteur à hydrogène. Dévoilé comme une vision de mobilité pour 2050, ce prototype spectaculaire ne dispose pas encore de fiche technique complète ni de calendrier de commercialisation.
Donald Trump a signé quatre décrets destinés à soutenir l’industrie américaine du charbon et à prolonger l’activité de certaines centrales. La Maison-Blanche invoque la hausse des besoins électriques, notamment ceux des centres de données et de l’intelligence artificielle. Mais cette stratégie se heurte au déclin économique du charbon et aux impératifs climatiques.
IBM a présenté le 8 avril 2025 z17, un nouveau mainframe destiné à traiter davantage d’inférences d’IA au plus près des systèmes critiques. Avec ce lancement, le groupe défend une approche hybride : garder la maîtrise des données sensibles sans renoncer aux services cloud. Reste à distinguer les promesses techniques des garanties de sécurité.
OpenAI envisagerait de reprendre io Products, une jeune pousse de matériel d’intelligence artificielle associée à Jony Ive et Sam Altman. Une opération d’environ 500 millions de dollars est évoquée, sans confirmation officielle. Au-delà du montant, le projet pose une question centrale : comment concevoir un appareil d’IA moins envahissant que le smartphone ?
Une équipe de ValeroLab montre, en simulation, qu’une main robotique peut apprendre à saisir et tourner des objets sans toucher. Le facteur décisif est l’ordre des expériences et des récompenses reçues pendant l’entraînement, le curriculum, selon les résultats rapportés dans Science Advances.
Tenstorrent présente Blackhole, une nouvelle gamme d’accélérateurs orientée vers l’inférence des modèles d’IA générative. Derrière cette promesse matérielle, l’enjeu est d’exécuter plus efficacement des assistants, générateurs d’images ou outils vocaux. Les spécifications et mesures comparatives restent toutefois déterminantes pour juger ses performances réelles.
Les investissements dans l’énergie propre ont atteint des niveaux inédits aux États-Unis en 2024. Mais, à la MIT Energy Conference, industriels, chercheurs et responsables publics ont rappelé qu’une transition durable ne se résume pas à supprimer les aides : elle impose aussi de moderniser les réseaux et d’accélérer l’innovation.
L’essor des centres de données, porté par l’intelligence artificielle et le cloud, ouvre un nouveau marché aux producteurs et transporteurs de gaz américains. Selon une enquête d’Oil Change International et du Guardian, des intérêts du secteur fossile ayant soutenu Donald Trump espèrent profiter d’un cadre politique moins contraignant pour répondre à cette demande énergétique.
Ant Group expérimente l’entraînement de modèles d’IA sur des puces chinoises, notamment associées à Alibaba et Huawei. Avec une architecture dite Mixture of Experts, le groupe affirme abaisser le coût du traitement d’un trillion de tokens de 6,35 à 5,1 millions de yuans, tout en visant des performances comparables à celles obtenues avec des puces Nvidia H800.
AMD a finalisé l’acquisition de ZT Systems, spécialiste des systèmes informatiques destinés notamment à l’intelligence artificielle, pour 4,9 milliards de dollars. Le groupe veut mieux associer ses puces, ses GPU et ses logiciels à des infrastructures complètes, pensées pour les grands opérateurs de cloud.
