L’essor de l’intelligence artificielle pose un défi de plus en plus visible : son appétit énergétique. Les modèles d’IA nécessitent d’énormes quantités de calculs informatiques, et ces calculs demandent à la fois de l’électricité pour alimenter les serveurs… et encore plus d’énergie pour refroidir les centres de données où ces machines fonctionnent en continu.

Pour tenter de réduire cette consommation, des chercheurs de l’université de Sydney explorent une piste radicalement différente : remplacer l’électricité par la lumière pour effectuer certains calculs. Dans une étude publiée dans la revue Nature Communications, ils présentent un prototype de puce photonique, spécialement conçue pour l’intelligence artificielle. Le principe repose sur une idée simple mais ambitieuse. Dans les processeurs traditionnels, les calculs sont réalisés grâce au déplacement d’électrons dans des circuits électriques. La puce développée par les chercheurs, elle, utilise des photons, les particules de lumière, pour traiter l’information.

Cette approche présente plusieurs avantages. D’abord la vitesse : la lumière se déplace extrêmement rapidement, ce qui permet d’effectuer certains calculs en quelques picosecondes, c’est-à-dire en un millième de milliardième de seconde. Ensuite l’efficacité énergétique : contrairement aux électrons, les photons ne rencontrent quasiment pas de résistance lorsqu’ils circulent. Résultat, beaucoup moins d’énergie est dissipée sous forme de chaleur, ce qui réduit fortement les besoins en refroidissement.

Pour construire cette puce, les chercheurs ont gravé de minuscules structures optiques appelées nanostructures photoniques. Chacune mesure seulement quelques dizaines de micromètres, soit une fraction de millimètre. Lorsque la lumière traverse ces structures, sa trajectoire et ses propriétés sont modifiées de manière très précise.

En combinant des milliers de ces nanostructures, les scientifiques ont créé un système capable de reproduire le fonctionnement d’un réseau neuronal, c’est-à-dire l’architecture mathématique utilisée par de nombreux modèles d’intelligence artificielle. La densité de calcul obtenue est impressionnante : environ 400 millions de paramètres par millimètre carré. Pour tester leur prototype, les chercheurs l’ont entraîné à analyser plus de 10 000 images médicales, notamment des IRM. Les résultats sont prometteurs : selon les expériences, la précision de classification se situe entre 90 et 99 %.

Si cette technologie devait un jour être industrialisée, elle pourrait transformer l’infrastructure de l’IA. En intégrant directement des réseaux neuronaux dans des circuits optiques, il serait possible de réduire considérablement la consommation énergétique des centres de données. Dans un contexte où la demande en puissance de calcul explose, certains experts évoquent même le risque d’une pénurie d’énergie liée à l’IA. Les puces photoniques pourraient donc représenter l’une des clés pour continuer à développer ces technologies… sans faire exploser la facture énergétique mondiale.

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