Doudna, le supercalculateur américain conçu pour accélérer la science avec l’IA

Le prochain grand outil de calcul scientifique américain portera le nom d’une biologiste. En mai 2025, le ministère américain de l’Énergie a annoncé avoir sélectionné Dell Technologies pour développer Doudna, un supercalculateur qui prendra place au National Energy Research Scientific Computing Center, plus connu sous le sigle NERSC, au Lawrence Berkeley National Laboratory. Sa mise à disposition est prévue en 2026.

Cette annonce ne correspond donc pas encore à l’inauguration d’une machine opérationnelle. Elle fixe plutôt la feuille de route d’une infrastructure appelée à servir des chercheurs dont les travaux reposent sur des simulations, des jeux de données massifs et, de plus en plus, des méthodes d’intelligence artificielle. L’ambition est de faire travailler ensemble deux univers longtemps distincts : le calcul scientifique de très haute performance et l’IA.

Doudna, le prochain supercalculateur du NERSC

Le NERSC est l’un des grands centres de calcul scientifique financés par le ministère américain de l’Énergie. Il met des ressources informatiques à la disposition de communautés de recherche qui ne pourraient pas, seules, acheter ou exploiter de telles machines. Son rôle n’est pas de fournir un ordinateur géant pour des usages ordinaires, mais d’exécuter des programmes capables de répartir un même problème entre un très grand nombre de processeurs et d’accélérateurs.

Doudna doit succéder, à terme, à Perlmutter, le système actuellement exploité par le NERSC. Le nouveau calculateur est conçu pour répondre à une évolution majeure des besoins scientifiques : les chercheurs ne se contentent plus de simuler un phénomène à partir d’équations. Ils utilisent aussi l’apprentissage automatique pour analyser des résultats expérimentaux, repérer des structures dans des données ou proposer des modèles plus rapides à calculer.

Le ministère américain de l’Énergie présente ainsi Doudna comme un système tourné vers la convergence entre l’IA et la science. Cette approche peut concerner des domaines très variés : modélisation du climat, étude de matériaux, recherche en énergie, biologie computationnelle ou physique fondamentale.

Une architecture pensée pour les simulations et l’intelligence artificielle

Doudna reposera sur la plateforme Vera Rubin de Nvidia. Celle-ci associe des processeurs conçus pour orchestrer les calculs et des accélérateurs graphiques, ou GPU, particulièrement efficaces lorsqu’il faut réaliser simultanément un très grand nombre d’opérations similaires. Ce type d’architecture est devenu central autant pour l’entraînement des modèles d’IA que pour de nombreuses simulations scientifiques.

Dans un ordinateur classique, un processeur exécute une suite d’instructions très rapidement, mais avec un nombre limité d’opérations en parallèle. Un supercalculateur rassemble au contraire un grand nombre de nœuds de calcul, reliés par un réseau extrêmement rapide. Chaque nœud combine généralement plusieurs composants spécialisés. Le défi consiste ensuite à découper un problème scientifique de manière à occuper efficacement l’ensemble de la machine.

Les GPU sont adaptés aux calculs matriciels au cœur des réseaux de neurones. Ils peuvent aussi accélérer des tâches scientifiques, par exemple la résolution numérique d’équations décrivant des écoulements d’air, des interactions atomiques ou la propagation d’ondes. Un même système peut donc alterner entre des simulations très détaillées et des étapes d’analyse fondées sur l’IA.

Cette polyvalence ne signifie pas que tous les logiciels pourront instantanément exploiter Doudna. Les équipes scientifiques devront adapter, optimiser ou réécrire une partie de leurs codes afin de tirer parti de la nouvelle architecture. L’efficacité réelle d’un supercalculateur dépend aussi de la circulation des données entre les puces, de la mémoire disponible près des unités de calcul et de la qualité des bibliothèques logicielles.

Aucune puissance de calcul maximale, aucun nombre de nœuds et aucune capacité mémoire globale n’avaient été détaillés dans l’annonce de mai 2025. Il serait donc prématuré de classer Doudna parmi les machines les plus rapides du monde sur la seule base de cette présentation. Les mesures concrètes ne pourront intervenir qu’après son installation et l’exécution de tests représentatifs des usages visés.

Quels travaux scientifiques Doudna pourra-t-il accélérer ?

Le premier intérêt d’un tel équipement est de raccourcir le temps nécessaire pour explorer une hypothèse. Un chercheur peut faire varier des paramètres dans un modèle, comparer de nombreux scénarios ou traiter un volume de données qui serait inaccessible sur un ordinateur conventionnel. Ce gain de temps peut orienter plus vite des expériences, sans pour autant les remplacer.

En climatologie, une puissance de calcul supplémentaire permet notamment d’augmenter la résolution de certaines simulations ou de multiplier les scénarios étudiés. Représenter l’atmosphère, les océans, les sols et leurs interactions exige d’immenses quantités de calcul. L’IA peut compléter ces modèles en accélérant certaines étapes ou en aidant à détecter des signaux dans les données, mais elle ne transforme pas une simulation en prédiction certaine.

Dans le secteur de l’énergie, la modélisation sert à étudier des matériaux, des réactions chimiques ou le comportement de systèmes complexes. L’enjeu peut être de comprendre quelles propriétés rendent un matériau intéressant pour une application énergétique, puis d’orienter le travail expérimental. Le calcul ne remplace pas le laboratoire : il aide à réduire le nombre de pistes à tester et à interpréter les observations.

La biologie est également concernée. L’analyse de données biologiques produit des volumes considérables d’informations, par exemple lorsqu’il faut comparer des séquences, étudier des structures moléculaires ou relier des données expérimentales à des mécanismes cellulaires. Les approches d’apprentissage automatique peuvent assister ces analyses, à condition d’être entraînées et validées avec rigueur.

Enfin, Doudna pourra servir des recherches en physique, notamment lorsque les modèles décrivent un nombre immense d’interactions. Il peut aussi être utile à la simulation de systèmes quantiques. Cette dernière expression mérite une précision : simuler un système quantique avec un supercalculateur classique ne revient pas à disposer d’un ordinateur quantique. Il s’agit de calculer, avec des méthodes numériques, le comportement probable d’objets soumis aux lois de la mécanique quantique.

Doudna et Perlmutter, deux générations de calcul au NERSC

Le remplacement progressif des infrastructures fait partie de la vie normale des centres de calcul. Les machines vieillissent moins parce qu’elles cessent de fonctionner que parce que les méthodes scientifiques, les volumes de données et les architectures de processeurs évoluent rapidement. Perlmutter, entré en service en 2021, a déjà contribué à installer les GPU au cœur du calcul scientifique du NERSC. Doudna doit prolonger ce mouvement avec une génération davantage pensée pour les flux de travail mêlant IA et simulation.

Pourquoi ce nom rend hommage à Jennifer Doudna

Le nom du futur système fait référence à Jennifer Doudna, chercheuse associée au Lawrence Berkeley National Laboratory et professeure à l’université de Californie à Berkeley. Elle a reçu le prix Nobel de chimie en 2020, conjointement avec Emmanuelle Charpentier, pour le développement d’une méthode d’édition du génome fondée sur CRISPR-Cas9.

Ce choix souligne la vocation scientifique du NERSC. Jennifer Doudna est une figure de la biologie moléculaire, tandis que l’infrastructure qui porte son nom doit être utilisée par des disciplines très différentes. Le point commun est la place croissante du calcul dans les découvertes : pour analyser des données biologiques, modéliser des molécules, concevoir de nouveaux matériaux ou étudier des systèmes physiques complexes.

Donner le nom d’une scientifique à un supercalculateur n’est pas seulement symbolique. Cela rappelle qu’une machine, même extrêmement puissante, n’est pas une fin en soi. Sa valeur dépend des questions posées par les chercheurs, des données qu’ils utilisent et de leur capacité à vérifier les résultats obtenus.

Comment les chercheurs pourront-ils l’utiliser ?

Doudna ne sera pas accessible comme un service informatique grand public. Les supercalculateurs nationaux sont attribués à des projets de recherche selon des procédures d’allocation, avec des critères scientifiques et techniques. Les équipes doivent généralement expliquer leur objectif, démontrer que leur code peut tirer parti de la machine et estimer les ressources nécessaires.

Le NERSC accompagne aussi les utilisateurs dans l’adaptation de leurs logiciels. Cet aspect est déterminant : transférer tel quel un programme conçu pour une ancienne machine risque de produire des performances décevantes. Les scientifiques, ingénieurs logiciels et spécialistes des systèmes doivent travailler ensemble pour répartir les calculs, gérer les échanges de données et exploiter correctement les accélérateurs.

À la date de l’annonce, Doudna n’ayant pas encore été installé, aucun résultat scientifique ne pouvait naturellement lui être attribué. Les premiers projets, les modalités précises d’accès et le rythme de migration depuis les systèmes existants dépendront de sa mise en production en 2026.

Ce qu’il faut surveiller avant sa mise en service

L’annonce de Doudna est importante, mais plusieurs éléments permettront d’en mesurer la portée réelle. Le premier sera la publication de caractéristiques techniques plus complètes : nombre de nœuds, organisation de la mémoire, réseau interne, capacité de stockage et puissance mesurée sur des charges de travail pertinentes. Un classement général de supercalculateurs peut être indicatif, mais il ne dit pas tout de l’utilité d’un système pour une discipline donnée.

Il faudra aussi observer la place effective de l’IA dans les projets scientifiques. L’intérêt de cette combinaison est évident lorsque l’apprentissage automatique réduit un calcul coûteux ou aide à extraire une information pertinente. Il reste toutefois nécessaire de vérifier la robustesse des modèles, d’identifier leurs biais éventuels et de conserver des méthodes de validation indépendantes.

Enfin, la question énergétique restera incontournable. Les grands systèmes de calcul exigent une alimentation électrique et un refroidissement considérables. L’annonce initiale ne détaillait pas la consommation de Doudna. Or, pour une infrastructure financée par le ministère américain de l’Énergie et destinée à des recherches liées notamment au climat et aux matériaux, l’efficacité énergétique sera un indicateur aussi important que la vitesse de calcul.

Doudna symbolise ainsi une nouvelle étape : le supercalculateur n’est plus seulement une machine à résoudre des équations, il devient une plateforme où simulations, données et IA doivent coopérer. La promesse est d’accélérer certaines étapes de la recherche. La démonstration viendra avec les outils logiciels, les projets retenus et les découvertes que les scientifiques réussiront réellement à produire à partir de 2026.