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Robots, puces, GPU, datacenters, véhicules autonomes et énergie : la face matérielle de l’intelligence artificielle. 391 articles
Des chercheurs allemands présentent une IA dite super-Turing, inspirée de la communication par impulsions du cerveau humain. La publication d’origine avance une baisse pouvant atteindre 95 % de la consommation des grands modèles de langage. Derrière cette promesse, l’informatique neuromorphique ouvre une piste sérieuse, mais encore exigeante, pour une IA plus sobre.
Les robots de laboratoire peuvent réaliser des manipulations répétitives avec une grande régularité, tandis que l’intelligence artificielle aide à exploiter les données expérimentales. Cette évolution promet d’accélérer certains travaux scientifiques, mais son déploiement dépend encore des investissements, des compétences et d’un cadre de confiance.
Face aux pénuries récentes et à la course mondiale aux puces pour l’intelligence artificielle, l’Europe veut consolider son industrie des semi-conducteurs. Le Chips Act mobilise investissements, recherche et coopération industrielle, avec une ambition claire : réduire les vulnérabilités sans prétendre produire seule toutes les puces dont elle a besoin.
Portés par les progrès de l’intelligence artificielle, les robots humanoïdes quittent progressivement les laboratoires pour l’industrie, les services et, à terme, les foyers. Les prévisions de marché sont ambitieuses, mais leur déploiement à grande échelle dépend encore de défis techniques, économiques et éthiques majeurs.
Faire évoluer un robot à pattes sur une planche à roulettes relève moins du spectacle que d’un défi de contrôle très exigeant. En s’appuyant sur l’apprentissage par renforcement, les machines peuvent améliorer leur équilibre et leurs mouvements par essais répétés. Ces travaux éclairent les progrès attendus de la robotique mobile.
L’engouement pour l’intelligence artificielle provoque une ruée mondiale vers les centres de données. Le 25 mars 2025, le président d’Alibaba, Joe Tsai, a toutefois alerté sur le risque de projets construits sans demande client suffisamment garantie. Derrière la course aux GPU, c’est la rentabilité de milliards d’investissements qui est en jeu.
Dans les usines, l’analyse vidéo par réseaux neuronaux peut repérer une anomalie visible, suivre une opération et alerter plus vite les équipes. Cette vision par ordinateur promet des contrôles plus continus et une meilleure anticipation des arrêts, à condition de l’intégrer à des données fiables et à des règles claires.
Ant Group aurait entraîné des modèles d’intelligence artificielle en combinant des puces chinoises, notamment liées à Alibaba et Huawei, avec des GPU Nvidia. L’objectif évoqué est une baisse de 20 % des coûts de formation, dans un contexte où l’accès chinois aux accélérateurs les plus avancés est plus contraint.
Apple étudierait l’intégration d’une caméra à une future Apple Watch, selon les informations rapportées par Mark Gurman. L’objectif ne serait pas seulement de prendre des photos : ce capteur pourrait servir à comprendre l’environnement grâce à l’intelligence artificielle. Le projet resterait toutefois lointain et non confirmé.
Les ordinateurs équipés d’intelligence artificielle ne se limitent plus à exécuter des instructions : ils peuvent analyser des données, produire des contenus et assister des décisions. Cette évolution transforme l’organisation du travail, les services et certains usages de santé, tout en posant des questions essentielles sur les compétences, la fiabilité et la protection des données.
Dans une vidéo publiée en mars 2025, Atlas impressionne par ses sauts, ses pirouettes et ses enchaînements inspirés du parkour. Derrière le spectacle, Boston Dynamics et le RAI Institute explorent surtout une question concrète : comment donner à un robot humanoïde la mobilité et l’adaptation nécessaires au travail industriel ?
NVIDIA a présenté Dynamo, un logiciel open-source destiné à mieux faire fonctionner les modèles d’IA une fois entraînés. Compatible avec plusieurs outils majeurs du secteur, il promet d’améliorer la vitesse de réponse, le débit et l’utilisation des GPU, un enjeu clé pour les services d’IA à grande échelle.
Nvidia ne vend plus seulement des puces graphiques : l’entreprise fournit une plateforme complète devenue centrale pour entraîner et faire fonctionner l’IA générative. Entre écosystème logiciel, cadence de produits et demande industrielle, sa position reste très difficile à contester, malgré des risques bien réels.
Les robots baristas font entrer l’automatisation dans les cafés, des bornes de commande aux bras capables de préparer des boissons. Leur promesse est simple : gagner en régularité et en rapidité. Mais la qualité d’un café ne dépend pas seulement d’une machine, et l’enjeu humain reste central.
Nvidia a dévoilé le 18 mars 2025 sa nouvelle DGX Station, un système de bureau destiné aux équipes qui développent et exécutent des modèles d’IA exigeants. Avec sa puce GB300 Grace Blackwell Ultra, 784 Go de mémoire cohérente et une connectivité pouvant atteindre 800 Gb/s, la machine veut rapprocher la puissance d’un centre de données des postes de travail.
Meta se projette sur le marché naissant des robots humanoïdes domestiques. Joëlle Pineau, qui dirige la recherche en intelligence artificielle du groupe, estime qu’une commercialisation pourrait devenir réaliste dans un délai de cinq à dix ans. Entre promesse d’assistance au quotidien et obstacles techniques, le chemin reste considérable.
Décrite comme capable de détecter des mots en langue des signes américaine, cette bague connectée ambitionne de les restituer sous forme de texte ou d’audio. Son principe pourrait faciliter certains échanges du quotidien, mais la traduction d’une langue des signes ne se réduit pas aux mouvements des doigts.
Un robot ne se résume ni à sa forme ni à son niveau d’intelligence apparente. Son autonomie, ses capteurs, sa précision et son environnement de travail permettent de mieux comprendre ses capacités. Ce guide explique les principales catégories de robots et les critères utiles pour les comparer.
Les entreprises d’intelligence artificielle voient dans la robotique une étape décisive : faire passer les algorithmes du monde numérique au monde physique. De la logistique aux blocs opératoires, ces machines gagnent en perception et en autonomie. Mais leur déploiement pose aussi des questions concrètes de sécurité, d’emploi et de responsabilité.
Le chien-robot Aibo de Sony pourrait enrichir son répertoire avec des déplacements plus discrets et des routines de danse sophistiquées. Ces évolutions, encore présentées comme des pistes en cours de test le 15 mars 2025, illustrent l’ambition de faire du robot un compagnon domestique plus expressif et plus personnalisé.
Amazon, Google et Meta font partie des entreprises qui appellent à tripler la capacité nucléaire mondiale d’ici 2050. Leur objectif est de sécuriser une électricité abondante, pilotable et bas carbone pour des datacenters en forte expansion. Ce soutien ne construit pas de réacteurs à lui seul, mais il change le rapport de force énergétique.
La société américaine Dexterity annonce un financement de 95 millions de dollars, sur une valorisation post-money de 1,65 milliard de dollars. L’entreprise développe des robots destinés au tri et à l’emballage dans les entrepôts, un marché où l’IA promet d’apporter davantage de souplesse que l’automatisation classique.
Google DeepMind présente Gemini Robotics et Gemini Robotics-ER, deux modèles conçus pour relier compréhension du langage, vision et actions physiques. Adossés à Gemini 2.0, ils doivent aider les robots à manipuler des objets et à évoluer dans des environnements variés. Une avancée prometteuse, encore réservée à des partenaires de confiance.
Meta a lancé un déploiement préliminaire de sa propre puce d’intelligence artificielle et annonce un premier tape-out réussi avec TSMC. Derrière ce jalon industriel, le groupe cherche à mieux maîtriser l’explosion de ses dépenses en centres de données, tout en soutenant son ambition dans l’IA générative.
Des chercheurs du MIT et de l’université de Boston ont imaginé une interface qui repère, via un casque à électrodes, la réaction d’une personne face à l’erreur d’un robot. L’objectif n’est pas de lire les pensées, mais de transformer ce signal de désaccord en correction exploitable par la machine.
Au Mobile World Congress 2025 de Barcelone, les smartphones n’étaient que la partie visible d’une transformation plus profonde. Les puces électroniques, indispensables à l’IA, aux réseaux et aux objets connectés, concentrent désormais les enjeux d’innovation, de chaînes d’approvisionnement et de souveraineté technologique.
xAI, l’entreprise d’intelligence artificielle fondée par Elon Musk, a acquis un site d’un million de pieds carrés à Memphis, dans le Tennessee. Cette opération illustre l’importance croissante des infrastructures physiques dans la course à l’IA, entre puissance de calcul, besoins énergétiques et attraction des talents.
Les Émirats arabes unis ont annoncé un investissement de 30 à 50 milliards d’euros dans un campus français dédié à l’intelligence artificielle. Pièce maîtresse du projet, un datacenter pouvant atteindre 1 gigawatt viserait une échelle inédite en Europe. Mais le lieu, le calendrier et les modalités concrètes restaient à préciser début mars 2025.
Les processeurs de Nvidia sont devenus l’infrastructure centrale de l’intelligence artificielle mondiale. Mais la domination du groupe américain le place aussi entre les restrictions de Washington et la volonté de Pékin de bâtir une filière autonome, avec des conséquences directes sur ses ventes, ses chaînes d’approvisionnement et sa Bourse.
Saisir sans écraser, distinguer une surface lisse d’une texture rugueuse : une main bionique mise au point avec des chercheurs de l’EPFL ambitionne de restituer une partie du toucher. Grâce à des capteurs et à des électrodes reliées aux nerfs résiduels, elle améliore le contrôle des gestes chez des personnes amputées.
STMicroelectronics estime que l’Europe dispose encore de solides leviers pour peser dans les semi-conducteurs. Entre un projet d’usine de 5 milliards d’euros en Sicile, une aide publique de 2,9 milliards et le Chips Act, le groupe franco-italien mise sur l’innovation, malgré un marché automobile en difficulté.
En Chine, plusieurs constructeurs ont annoncé en février 2025 intégrer les modèles de DeepSeek à leurs véhicules connectés. Cette percée concerne d’abord l’assistant embarqué, pas la conduite autonome ni la batterie. Pour les trottinettes, les promesses circulent, mais les preuves publiques restent limitées.
Face à la domination américaine et asiatique, l’Europe vise 20 % du marché mondial des semi-conducteurs d’ici à 2030. Mais les puces ne sont qu’une partie du problème : cloud, données et intelligence artificielle dessinent une dépendance plus vaste. Décryptage des ambitions, des limites et des leviers de la souveraineté numérique.
La Corée du Sud veut accueillir un centre de données conçu pour les besoins de l’IA, annoncé comme le plus grand au monde une fois achevé. Le projet, prévu dans la province de Jeollanam-do, illustre l’ambition technologique de Séoul, mais soulève aussi des questions décisives sur l’énergie, le financement et le calendrier.
Un jeu de données consacré à la manipulation de textiles doit aider les robots à mieux reconnaître et traiter des tissus variés. Images, vidéos, simulations et annotations détaillées visent des tâches comme le pliage, le tri ou le rangement. Mais la souplesse imprévisible des vêtements reste un défi majeur pour l’automatisation.
L’intelligence artificielle dépend de puces capables d’exécuter des calculs toujours plus complexes, rapidement et avec une consommation maîtrisée. Leur conception ne relève plus d’un seul acteur : industriels, chercheurs et pouvoirs publics doivent coordonner leurs compétences, leurs investissements et leurs règles pour transformer les découvertes en technologies utiles.
Indispensable à la fabrication des appareils électroniques, le montage en surface évolue avec l’intelligence artificielle. Vision par ordinateur, maintenance prédictive et simulation des lignes promettent de réduire les défauts, d’améliorer la planification et d’aider les opérateurs à piloter des productions plus flexibles.
Des informations de presse ont attribué à Meta un projet de centre de données de plus de 200 milliards de dollars. Mais l’entreprise a démenti construire une installation unique de cette ampleur. Au 27 février 2025, il faut distinguer cette rumeur des investissements, bien réels, du groupe dans les infrastructures nécessaires à l’IA.
Une voiture autonome ne s’appuie pas seulement sur ses propres caméras et radars. En échangeant des alertes sur le trafic, les obstacles ou la météo, les véhicules connectés peuvent élargir leur perception de la route. Cette coopération numérique reste toutefois conditionnée par des infrastructures fiables, des règles communes et une cybersécurité solide.
Se relever seul après une chute est une capacité décisive pour les robots humanoïdes. Des travaux fondés sur l’apprentissage par imitation, des capteurs avancés et une vision 3D visent à rendre cette récupération plus rapide et plus fiable, notamment avec le robot chinois Tiangong.
STMicroelectronics prépare une puce photonique sur silicium destinée aux communications des data centers, développée avec Amazon Web Services. L’industriel vise des débits de 800 Gbps à 1,6 Tbps et prévoit une montée en production à Crolles au second semestre 2025. L’enjeu : faire circuler davantage de données avec une meilleure efficacité énergétique.
Et si un robot pouvait enrichir progressivement son répertoire de gestes et s’adapter à son environnement ? Un cadre d’apprentissage continu, inspiré de la façon dont les humains accumulent l’expérience, ouvre cette perspective. Il promet davantage de flexibilité, mais soulève aussi des questions concrètes de sécurité, de données et de contrôle.
Figure AI a présenté Helix, un modèle d’intelligence artificielle conçu pour donner à ses robots humanoïdes une compréhension plus souple du langage et de leur environnement. La promesse : exécuter des consignes domestiques en manipulant des objets parfois jamais rencontrés, sans programmer chaque geste à l’avance.
Apptronik annonce une levée de fonds de série A de 350 millions de dollars pour faire passer Apollo, son robot humanoïde, à l’échelle industrielle. Menée par B Capital et Capital Factory, avec la participation de Google, l’opération doit financer la production, les équipes et le développement de cas d’usage professionnels.
Des ingénieurs d’Apple ont détaillé un prototype de lampe robotique dont les gestes rappellent le personnage Luxo Jr. de Pixar. Dotée de moteurs, d’un microphone et d’un haut-parleur, elle ne cherche pas seulement à accomplir des tâches : elle les accompagne de mouvements expressifs destinés à rendre l’interaction plus naturelle.
La start-up Figure serait en discussions pour réunir 1,5 milliard de dollars et atteindre une valorisation de 39,5 milliards, selon Bloomberg. Après avoir déjà séduit Microsoft, OpenAI et Nvidia, elle veut accélérer le développement de robots humanoïdes destinés d’abord aux entreprises, puis, à terme, aux foyers.
Pour alléger la facture énergétique de l’intelligence artificielle, des chercheurs de l’Université Tsinghua ont conçu une architecture mêlant calcul analogique et numérique. Testée sur des réseaux neuronaux, elle atteint une efficacité énergétique mesurée jusqu’à 39,2 fois supérieure à celle de multiplicateurs FP-32 standard, tout en visant des tâches exigeantes comme la détection d’objets.
Une réponse produite par ChatGPT ne fait pas fondre, à elle seule, une calotte glaciaire. Mais derrière chaque interaction se trouvent des centres de données, de l’électricité, de l’eau et du matériel informatique. Ce coût environnemental, difficile à mesurer requête par requête, devient un enjeu majeur à mesure que l’IA générative se généralise.
