Le nerf de la guerre : calcul, puces et datacenters

Sa domination ne tient pas qu'au silicium : elle repose aussi sur CUDA, la couche logicielle que tout l'écosystème de l'IA utilise pour programmer ses puces, un « fossé » concurrentiel difficile à franchir. Au CES de janvier 2026, NVIDIA a détaillé sa nouvelle génération Vera Rubin (succédant à l'architecture Blackwell) : chaque GPU Rubin délivre environ 50 pétaFLOP en précision FP4, embarque de la mémoire ultrarapide HBM4, et s'assemble dans des armoires « NVL72 » réunissant 72 GPU et 36 processeurs Vera. La génération suivante, « Feynman », est déjà annoncée.

Comment entraîne-t-on des neurones vivants ? Le procédé n'a rien à voir avec l'entraînement d'une IA en silicium : ni rétropropagation ni descente de gradient (chapitre 2). Les neurones sont cultivés sur une grille d'électrodes qui leur sert à la fois de sens et de muscle, capable de les stimuler et de lire leur activité. Pour Pong, la position de la balle est traduite en stimulations électriques ; puis, selon que les neurones renvoient la bonne activité (la raquette intercepte la balle) ou non, on leur adresse en retour un signal soit régulier et prévisible, soit un bruit chaotique. Suivant le principe dit d'énergie libre (formulé par le neuroscientifique Karl Friston), un réseau de neurones cherche à minimiser l'imprévisibilité de ce qu'il perçoit : les cultures se réorganisent donc spontanément pour fuir le chaos, c'est-à-dire pour mieux jouer, et y parviennent en quelques minutes. On ne programme rien : on façonne un environnement, et le tissu s'y adapte de lui-même.

Deux réserves majeures s'imposent alors. D'abord la maturité : ces systèmes sont très lents, minuscules en capacité, et les cultures ne survivent que quelques mois ; plusieurs neuroscientifiques de premier plan jugent prématurée, voire vouée à l'échec, l'idée de rivaliser ainsi avec le silicium.

Le vertige éthique. La seconde réserve est plus profonde (chapitre 23). L'horizon assumé par certains est de remplacer un jour, pour faire de l'IA, les neurones artificiels (de simples nombres dans une matrice) par de véritables neurones biologiques, bien plus économes en énergie. Mais cet horizon ouvre un abîme : à mesure que ces cultures grossiraient, pourraient-elles développer une forme de conscience, voire de souffrance ? Personne ne sait aujourd'hui définir ni mesurer la conscience d'un tel système, et c'est précisément ce flou qui inquiète (lorsque le mot « sentience » a été employé à propos de Pong, des dizaines de chercheurs ont publié une réfutation). Trois questions concrètes en découlent. Le consentement d'abord : ces neurones proviennent de cellules de donneurs humains, qui n'ont pas nécessairement accepté de devenir un ordinateur pensant. Le statut moral ensuite : si une telle culture pouvait éprouver quoi que ce soit, aurait-on le droit de l'exploiter, et de l'éteindre ? Couper le courant d'un serveur est anodin ; débrancher un tissu cérébral potentiellement sensible ne le serait plus. L'encadrement enfin : faute de consensus scientifique, des chercheurs réclament dès maintenant des garde-fous inspirés des comités d'éthique de la recherche animale. À ce stade, l'informatique biologique relève donc moins d'une alternative crédible aux puces que d'un champ de recherche fascinant et inconfortable, à suivre avec autant de prudence que de curiosité.

• ASML (Pays-Bas) détient un monopole mondial sur les machines de photolithographie à ultraviolets extrêmes (EUV), seules capables de graver les circuits les plus fins. Sans ASML, pas de puces de pointe.
• TSMC (Taïwan) fabrique environ 90 % des puces les plus avancées au monde (gravées à 3 nanomètres et au-delà) et détient les deux tiers du marché mondial de la fonderie. Sa concentration géographique à Taïwan en fait un point névralgique de l'économie mondiale.
• NVIDIA (États-Unis) conçoit les GPU mais ne les fabrique pas elle-même (modèle dit « fabless ») : elle confie leur gravure à TSMC.

À l'échelle mondiale, la puissance dédiée aux datacenters atteindrait environ 132 GW en 2026, et l'on estime qu'environ 10 GW de nouvelle capacité de calcul IA (soit 13 à 15 millions d'accélérateurs) seront ajoutés sur la seule année.

La séquence de 2025-2026 illustre une partie d'échecs mouvementée. Après l'abrogation, en 2025, du cadre réglementaire hérité de l'administration précédente (créant une période de moindre contrôle pendant laquelle des centaines de milliers de puces auraient transité par des pays tiers), l'administration américaine a resserré les règles fin mai 2026 : toute vente d'accélérateurs avancés (gammes Blackwell et Rubin de NVIDIA, MI350x d'AMD) à une filiale étrangère d'une entreprise chinoise nécessite désormais une licence. En parallèle, le feuilleton de la puce H200 (autorisée, puis bloquée tantôt par Washington, tantôt par Pékin qui pousse vers l'autosuffisance) a conduit NVIDIA à réaffecter ses capacités chez TSMC vers la nouvelle génération Vera Rubin. Plus récemment, mi-2026, la pression américaine s'est portée plus haut dans la chaîne, sur ASML elle-même, soupçonnée par Washington d'avoir laissé une machine de pointe parvenir en Chine.

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À retenir (chapitre 8)

• L'IA est d'abord une affaire de calcul : on entraîne les modèles sur des dizaines de milliers de GPU, et l'inférence (chaque requête) domine la facture sur la durée.
• NVIDIA domine grâce à ses puces (génération Vera Rubin en 2026) et surtout à son logiciel CUDA ; Google (TPU), AMD et les géants du cloud développent des alternatives.
• La chaîne de valeur est ultra-concentrée : ASML (machines EUV, Pays-Bas), TSMC (fabrication, Taïwan, ~90 % des puces de pointe), NVIDIA (conception, modèle « fabless »).
• Les méga-datacenters se chiffrent en gigawatts (Stargate 10 GW, Colossus, Hyperion) ; le capex mondial dépasse 400 milliards de dollars par an.
• Une piste de frontière consiste à placer des datacenters en orbite (énergie solaire quasi continue, refroidissement par rayonnement) : premiers démonstrateurs en 2025 (un GPU H100 en orbite, le projet Suncatcher de Google), mais des obstacles majeurs (coût de lancement, chaleur, radiations).
• Une piste plus radicale encore, l'informatique biologique (calculer avec des neurones vivants, ou « wetware »), s'inspire de l'efficacité du cerveau (environ 20 W) mais reste lente, minuscule et lourde de questions éthiques.
• La « guerre des puces » sino-américaine, fondée sur une « stratégie des points d'étranglement », fragmente le monde en deux blocs technologiques.

Face à cette dépendance à quelques géants et à leurs immenses datacenters, une alternative monte en puissance : faire tourner l'IA chez soi, avec des modèles ouverts. C'est l'objet du chapitre 9.

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