Tech et IA
L’architecture traditionnelle des ordinateurs se heurte aujourd’hui à un mur physique fondamental. Alors que la taille et la complexité des modèles de calcul ne cessent de croître, la capacité des processeurs électroniques classiques à suivre ce rythme s’essouffle. Face à cette impasse, une nouvelle génération de composants informatiques utilisant des faisceaux laser pour traiter l’information vient de franchir un cap décisif. Le 9 avril, deux publications distinctes parues dans la revue Nature ont dévoilé des dispositifs photoniques capables de résoudre des problèmes spécifiques plus rapidement et avec une meilleure efficacité énergétique que les machines conventionnelles.
- Deux entreprises américaines ont conçu des processeurs utilisant la lumière pour effectuer des opérations mathématiques complexes au cœur des algorithmes modernes.
- Ces dispositifs hybrides surmontent les limites physiques actuelles des semi-conducteurs électroniques tout en corrigeant les problèmes de précision liés aux signaux analogiques.
- Compatibles avec les infrastructures de fabrication existantes, ces puces pourraient intégrer les centres de données d’ici seulement cinq ans.
Dépasser les limites de la miniaturisation électronique
Le calendrier de ces annonces n’est pas anodin. Le développement de l’intelligence artificielle et de ses applications exige une puissance de calcul colossale, tandis que la progression des puces traditionnelles ralentit drastiquement. Historiquement, le nombre de transistors intégrés sur une puce doublait environ tous les deux ans, une tendance connue sous le nom de loi de Moore. Cette dynamique garantissait des ordinateurs toujours plus rapides et moins coûteux.
Cependant, la loi de Moore a atteint ses limites physiques. Nick Harris, fondateur et PDG de l’entreprise Lightmatter, souligne que les lois fondamentales régissant le déplacement de l’électricité à travers les transistors empêchent désormais de les rétrécir davantage. Selon lui, les ordinateurs fondés exclusivement sur des puces électroniques classiques ne connaîtront plus d’améliorations significatives de leurs performances brutes.
Tout comme l’ordinateur quantique promet une rupture fondamentale en informatique pour certains types de calculs, l’informatique photonique se présente aujourd’hui comme une solution alternative mature et immédiatement applicable aux architectures matérielles.
De la transmission des données au calcul matriciel
L’utilisation de la lumière en informatique n’est pas une nouveauté absolue. Les lasers transmettent déjà des données à travers le monde via des câbles à fibre optique, et la photonique joue un rôle clé dans la circulation de l’information au sein des grands centres de données. En mars dernier, l’entreprise NVIDIA (basée à Santa Clara, en Californie) a d’ailleurs présenté une technologie employant la lumière pour faire communiquer différents composants matériels entre eux.
Néanmoins, Anthony Rizzo, ingénieur en photonique au Dartmouth College qui n’a pas participé à ces nouvelles recherches, précise que ces faisceaux lumineux habituels ne calculent rien en eux-mêmes. Dans un ordinateur classique, les signaux lumineux entrants doivent être convertis en signaux électroniques plus lents (les fameux 0 et 1) avant de traverser de minuscules transistors.
La grande avancée des dispositifs conçus par Lightelligence (Boston) et Lightmatter (Mountain View) réside dans le fait que la lumière effectue elle-même les opérations mathématiques. Plus spécifiquement, les deux systèmes utilisent la lumière pour réaliser des multiplications matricielles, une opération mathématique fondamentale au cœur des traitements de l’IA et de nombreux autres domaines algorithmiques. Dans ces nouvelles architectures hybrides, toutes les autres étapes du calcul continuent de se dérouler au sein de composants électroniques classiques.
Deux architectures hybrides à l’épreuve du réel
Les deux entreprises ont opté pour des approches distinctes. Le dispositif de Lightelligence, baptisé PACE, combine une puce photonique et une puce électronique afin d’accélérer les calculs liés aux problèmes d’optimisation. Ces derniers sont cruciaux pour des industries complexes telles que la finance, l’industrie manufacturière, le transport maritime ou encore lors de la conception d’algorithmes pointus comme ceux utilisés pour l’IA en médecine et le diagnostic.
De son côté, le système de Lightmatter se veut un processeur plus généraliste. Il intègre quatre puces photoniques couplées à deux puces électroniques. L’équipe a testé ce système en y faisant tourner des technologies d’intelligence artificielle grand public, incluant les vastes modèles de langage qui propulsent des outils comme ChatGPT ou Claude. Ils ont également exécuté avec succès un algorithmeAlgorithme Algorithme désigne une suite ordonnée et finie d'instructions ou de règles opératoires destinées à résoudre un problème précis ou à obtenir un résultat déterminé à partir de données initiales. Dans… d’apprentissage profond capable de s’entraîner sur des jeux vidéo Atari, dont le célèbre Pac-Man. Une performance inédite pour une technologie de traitement alternative, selon Nick Harris.
Contourner l’obstacle de la précision analogique
Jusqu’à présent, les ingénieurs avaient déjà construit des processeurs photoniques expérimentaux capables de réaliser des calculs, mais ceux-ci n’avaient jamais réussi à rivaliser avec les performances d’un ordinateur standard sur des problèmes concrets. Le principal frein technique demeurait la précision des calculs.
Contrairement à un signal informatique binaire strictement défini par 0 ou 1, les signaux lumineux adoptent une vaste plage de valeurs continues. Si l’une de ces valeurs subit une altération lors de sa transmission, cette infime erreur peut s’accumuler en cascade et fausser massivement le résultat final du calcul.
Les deux entreprises ont trouvé des parades ingénieuses. Pour les problèmes d’optimisation testés par Lightelligence, l’entreprise explique qu’une certaine dose d’aléatoire s’avère bénéfique, aidant le système à explorer un panel de solutions plus vaste et de manière plus efficace. Du côté de Lightmatter, le problème de précision a été résolu en empilant directement les puces électroniques au-dessus des puces photoniques. Cette architecture tridimensionnelle permet de contrôler rigoureusement les flux de données entrants et sortants, endiguant ainsi le taux d’erreur.
Une industrialisation attendue dans les cinq ans
Loin de rester de simples curiosités scientifiques, ces avancées sont conçues pour le marché. Nick Harris affirme avec fermeté que leur nouveau processeur n’est plus un simple prototype de laboratoire, mais constitue le point de départ d’une nouvelle catégorie d’ordinateurs d’ores et déjà opérationnels.
Le passage à l’échelle industrielle s’annonce d’autant plus prometteur que les composants photoniques de ces deux appareils peuvent être fabriqués au sein des mêmes usines et via les mêmes procédés que ceux produisant actuellement nos puces électroniques. Selon Anthony Rizzo, cette compatibilité matérielle facilitera grandement le déploiement technologique à grande échelle, ouvrant la voie à une intégration de ces puces photoniques dans les grands centres de données d’ici seulement cinq ans.
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