La start-up Cortical Labs franchit une étape décisive dans le domaine du biocomputing en déployant ses unités de calcul hybrides, intégrant des neurones humains, au sein d'un centre de données à Singapour. Ce projet, soutenu par des investisseurs internationaux de premier plan, interroge les capacités de traitement de l'information biologique face aux modèles d'intelligence artificielle traditionnels.
Un soutien financier stratégique pour le biocomputing
Le développement de cette technologie a bénéficié d'une levée de fonds de 11 millions de dollars, attirant des acteurs variés tels que le fonds de capital-risque In-Q-Tel, lié au renseignement américain, ainsi que des structures comme Horizons Ventures et Blackbird Ventures. Ces ressources permettent à Cortical Labs de passer d'une phase de recherche expérimentale à une mise en œuvre opérationnelle concrète, avec l'installation de ses unités CL1 dans des infrastructures de serveurs à Singapour et à Melbourne.
Des performances neuronales en accélération
La technologie repose sur l'utilisation de cultures de neurones capables de répondre à des stimulations électriques. En convertissant des flux d'images en signaux, les ingénieurs parviennent à traduire les décharges neuronales en commandes numériques. Si l'entraînement initial sur le jeu Pong avait nécessité dix-huit mois en 2022, les progrès sont fulgurants : une unité CL1, composée d'environ 800 000 neurones, a récemment été entraînée à piloter le jeu Doom en moins d'une semaine. Cette capacité d'apprentissage rapide souligne le potentiel de ces systèmes biologiques pour des tâches spécifiques.
Vers un déploiement à grande échelle
L'infrastructure actuelle, qui compte 120 unités à Melbourne, est désormais complétée par le rack singapourien. En collaboration avec DayOne, Cortical Labs ambitionne de monter en puissance avec un déploiement progressif visant un millier d'unités. Si l'efficacité énergétique de ce modèle reste à démontrer par rapport aux processeurs classiques, l'enjeu réside désormais dans la capacité de ces systèmes hybrides à passer à une échelle industrielle, transformant ainsi la manière dont les centres de données traitent l'information complexe.