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Des scientifiques américains et japonais ont utilisé un nouveau type de composant dans les puces d’intelligence artificielle (IA) qui consomme moins d’énergie lors de l’exécution de calculs avancés. Le nouveau système permet à davantage d’opérations de s’exécuter en parallèle, permettant à la puce d’atteindre le meilleur rendement plus efficacement.
La majorité des ordinateurs s’appuient sur des bits – les 0 et les 1 qui représentent des informations numériques et que les programmes utilisent pour exécuter des instructions – mais certaines technologies spécialisées, telles que puces neuromorphiquesutilisez plutôt des bits probabilistes (p-bits).
Bien que le caractère aléatoire des p-bits soit utile, les développeurs doivent toujours contrôler la fréquence à laquelle ils produisent un 0 ou un 1 afin de pouvoir guider leur système vers de meilleures réponses. La plupart des p-bits sont donc construits avec des convertisseurs numérique-analogique (DAC), qui utilisent des tensions analogiques pour les polariser dans un sens ou dans l’autre. Mais ceux-ci sont encombrants et consomment beaucoup d’énergie.
« Le recours aux signaux analogiques freinait les progrès », a déclaré le co-auteur de l’étude. Shunsuke Fukamiprofesseur en science des matériaux, dans un déclaration. « Nous avons donc découvert une méthode numérique pour ajuster le comportement des bits p sans avoir besoin des gros circuits analogiques encombrants généralement utilisés. »
Au lieu de DAC, les scientifiques ont construit leurs p-bits à l’aide de jonctions tunnel magnétiques (MTJ) – de minuscules dispositifs qui basculent naturellement entre 0 et 1 de manière aléatoire – et alimentent ce flux de bits dans un circuit numérique local. En fonction du temps pendant lequel le circuit attend pour combiner ces 0 et 1 aléatoires, et de la façon dont il compte et pèse chacun, les p-bits de sortie finaux peuvent devenir principalement des 0 ou des 1.
Les scientifiques ont présenté leurs résultats dans une étude publiée le 10 décembre 2025 au 71e réunion internationale sur les appareils électroniques à San Francisco. Les travaux ont été menés en collaboration avec Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), la plus grande fonderie de semi-conducteurs au monde.
Les paramètres du circuit peuvent être ajustés par un utilisateur ou un programme, permettant de contrôler dans quelle mesure le bit p favorise une valeur. Surtout, ce contrôle étant entièrement numérique, il nécessite beaucoup moins d’espace et de puissance sur la puce que les DAC classiques.
Un comportement d’auto-organisation ajoute à l’efficacité
Un autre avantage de la nouvelle approche est que les p-bits peuvent démontrer un comportement « auto-organisé », ont indiqué les scientifiques. Avec les DAC, lorsqu’un utilisateur spécifie une préférence pour la plupart des 1 ou des 0, un signal analogique polarise continuellement les p-bits. Ils ressentent tous cette poussée en même temps, ce qui crée le risque qu’ils produisent tous un résultat simultanément.
Idéalement, les sorties p-bits seraient produites de manière échelonnée, afin qu’ils aient la possibilité de lire les sorties des p-bits précédents et d’utiliser ces informations pour décider si le passage à 0 ou 1 sera plus utile pour le calcul global.
Avec le nouveau système, lorsque l’utilisateur ajuste les paramètres pour la polarisation souhaitée, un signal numérique est envoyé au circuit de contrôle local de chaque p-bit. Étant donné que chaque circuit génère sa sortie ultérieure en utilisant son propre timing unique, les bits p évitent naturellement la mise à jour au même moment. Les sorties échelonnées permettent également à plusieurs p-bits de fonctionner en parallèle et d’explorer plusieurs solutions possibles à la fois, permettant ainsi aux puces d’effectuer des calculs plus efficacement.
Jusqu’à présent, les coûts liés à l’utilisation des DAC ont empêché la production en masse et l’utilisation des p-bits dans le matériel d’IA commercial, mais cette avancée pourrait changer cela, estiment les scientifiques. Les gains d’efficacité peuvent contribuer à réduire impact environnemental important des systèmes d’IA actuels.
L’équipe derrière les p-bits basés sur MTJ n’a pas encore publié de références de performances par rapport aux conceptions DAC conventionnelles, ce qui signifie qu’il est incertain de savoir dans quelle mesure la commercialisation est réalisable à ce stade. La stabilité thermique et la fiabilité tout en contrôlant le courant de commutation sont défis connus pour les MTJ. Néanmoins, l’équipe est optimiste quant au fait que leur avancée énergétique rendra le calcul probabiliste plus accessible dans d’autres domaines, notamment la résolution de problèmes de routage dans le domaine de la logistique et l’exploration rapide d’un grand nombre de solutions dans le domaine de la découverte scientifique.
