L’intelligence artificielle (IA) devient rapidement plus puissante et omniprésente, mais cette croissance a un coût énergétique élevé. Les centres de données consomment déjà environ 1,5 % de l’énergie mondiale, et ce chiffre augmente de 12 % par an. À mesure que les modèles d’IA comme ChatGPT deviennent plus complexes, la demande en puissance de calcul (et en électricité) ne fera qu’augmenter. Les chercheurs explorent désormais une alternative radicale : les ordinateurs optiques qui utilisent la lumière au lieu de l’électricité pour effectuer des calculs.
La promesse de l’informatique optique
Pendant des décennies, le calcul optique est resté largement théorique. Le défi consiste à imiter les portes logiques des ordinateurs traditionnels avec des photons plutôt qu’avec des électrons. Contrairement à l’électricité, la lumière se déplace naturellement en lignes droites, ce qui rend difficile la création des fonctions non linéaires nécessaires au traitement complexe des données.
Une équipe de Penn State a récemment publié une recherche dans Science Advances décrivant une avancée potentielle. Leur approche utilise une configuration de « miroir infini » – une boucle d’éléments optiques – pour coder les données en faisceaux lumineux, créant ainsi le comportement non linéaire nécessaire sans lasers haute puissance ni matériaux exotiques. Le système capture des modèles de lumière avec une caméra microscopique, effectuant ainsi efficacement des calculs pertinents pour l’IA.
Pourquoi c’est important
La trajectoire actuelle de consommation d’énergie de l’IA n’est pas durable. L’expansion des centres de données met déjà à rude épreuve les réseaux électriques et l’impact environnemental de la production d’électricité est important. Si l’IA veut évoluer de manière responsable, nous avons besoin de méthodes informatiques plus efficaces.
L’informatique optique offre une voie à suivre convaincante. Contrairement aux circuits électriques, les systèmes basés sur la lumière pourraient théoriquement fonctionner à des niveaux de puissance bien inférieurs tout en atteignant des performances comparables, voire supérieures.
« Ce qu’il faut retenir, c’est qu’une structure optique soigneusement conçue peut produire le comportement d’entrée-sortie non linéaire dont l’IA a besoin sans recourir à des matériaux non linéaires solides ou à des lasers haute puissance », explique Xingjie Ni, professeur d’ingénierie à Penn State.
La voie à suivre : les systèmes hybrides
Malgré ces progrès, les ordinateurs optiques ne sont pas prêts de remplacer les puces de silicium traditionnelles de si tôt. La technologie se heurte à des obstacles en matière de fabrication et nécessite des affinements supplémentaires avant son déploiement pratique. Les experts prédisent qu’il faudra encore deux à cinq ans pour que les prototypes soient prêts à être commercialisés, en fonction du financement et des applications spécifiques.
Le scénario le plus probable est une approche hybride : intégrer des puces optiques aux GPU existants pour accélérer les tâches d’IA à forte intensité de calcul. Cela permettrait à l’électronique de gérer le traitement à usage général tandis que l’optique s’attaquerait aux charges de travail gourmandes en énergie.
Francesca Parmigiani de Microsoft Research note que l’informatique optique « a le potentiel d’effectuer efficacement beaucoup plus d’opérations en parallèle et à des vitesses nettement plus élevées que le matériel numérique conventionnel ». Chene Tradonsky, co-fondateur de LightSolver, souligne que l’efficacité énergétique n’est plus secondaire dans le développement de l’IA.
En fin de compte, l’informatique optique représente une étape cruciale vers un avenir plus durable pour l’IA. Même si des défis subsistent, les avantages potentiels (consommation d’énergie réduite, traitement plus rapide et coûts réduits) en font un domaine à surveiller.
