Ricursive Intelligence, fondée par Anna Goldie et Azalia Mirhoseini, mise sur une intelligence artificielle capable de concevoir des puces microélectroniques en quelques jours. L’objectif affiché est de répondre à une explosion prévue de la demande de puissance de calcul, tout en limitant la multiplication des centres de données et la consommation de ressources.
Une demande de calcul multipliée par 10 000 dans les cinq prochaines années
Les co‑fondatrices estiment que la consommation de capacité de calcul pourrait augmenter de dix mille fois d’ici le milieu de la décennie, même si ce chiffre reste prudent. Face à ce scénario, la construction massive de nouveaux data‑centers apparaît comme une solution coûteuse et énergivore. Elles proposent donc d’alléger la pression en rendant chaque puce plus performante et moins gourmande, ce qui permettrait de tirer davantage de bande passante et d’énergie déjà disponibles.
L’IA au cœur du processus de conception de puces
Le cœur du projet est AlphaChip, un système d’apprentissage automatique qui génère des architectures de puces sans passer par la décomposition traditionnelle en blocs séparés. En optimisant l’ensemble du circuit, l’IA a déjà proposé des configurations inattendues, comme une disposition circulaire en forme de « donut » qui a d’abord surpris les ingénieurs avant de prouver son efficacité. Cette capacité à explorer des topologies non conventionnelles ouvre la voie à des gains de performance que les méthodes humaines peinent à atteindre.
Implications pour les industries et la rapidité de mise sur le marché
Si la conception d’une puce passe aujourd’hui de plusieurs mois à plusieurs années, Ricursive Intelligence ambitionne de réduire ce cycle à une semaine. Un tel raccourci rendrait économiquement viable la production de puces spécialisées pour des secteurs variés – réalité augmentée, réalité virtuelle, exploration spatiale ou informatique biologique – tout en améliorant l’efficacité énergétique. Les entreprises pourraient ainsi itérer rapidement, tester de nouvelles fonctions et répondre à des besoins très ciblés sans attendre des cycles de développement longs.
Défis et perspectives de l’automatisation du design matériel
Le recours à l’IA pour concevoir du matériel suscite des interrogations, notamment sur la maîtrise du processus et la responsabilité en cas d’erreur. Les fondatrices insistent toutefois que l’intelligence artificielle ne remplace pas la créativité humaine : les idées et les exigences des utilisateurs restent le moteur, tandis que l’IA se charge de l’exécution technique. Elles prévoient de publier davantage de résultats, notamment des motifs ondulés et d’autres formes complexes que l’IA a déjà générées, afin de démontrer la robustesse de cette approche.