L’IA pourrait devenir jusqu’à 2 000 fois plus efficace en copiant le cerveau : étude

En bref

• Une nouvelle puce inspirée par le fonctionnement du cerveau pourrait rendre l’IA beaucoup plus efficace pour des tâches spécifiques, selon des chercheurs de l’Université de Loughborough.
• Elle pourrait jouer un rôle déterminant dans la réduction de la consommation d’énergie liée aux systèmes météorologiques, aux processus biologiques et plus encore, lorsque l’IA est impliquée.
• L’équipe a mis l’accent sur des processus physiques plutôt que sur le matériel lors de la conception de cette IA, suggérant la possibilité de repenser la façon dont l’IA est construite.

Les systèmes d’IA, comme ChatGPT ou Claude, sont connus pour leur consommation d’énergie intensive. Ils doivent stocker les données à un endroit puis les traiter ailleurs, en les déplaçant constamment d’un côté à l’autre. Il s’agit d’un problème qui pourrait désormais être résolu grâce à de nouvelles recherches. Une équipe de physiciens de l’Université de Loughborough a conçu un dispositif capable de traiter des données qui changent dans le temps directement à l’intérieur du matériel. Les systèmes traditionnels se sont appuyés, par le passé, sur des méthodes basées sur le logiciel pour le faire.

Puce inspirée du cerveau développée par des chercheurs de @LboroScience pourrait rendre certaines tâches d’IA jusqu’à 2,000x plus efficaces sur le plan énergétique ⚡🧠

Le dispositif traite les données directement dans le matériel — offrant une nouvelle voie vers des systèmes d’IA moins énergivores et plus durables.

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— Service de presse de l’Université de Loughborough (@LboroPR) le 2 avril 2026

Avec cette nouvelle puce, l’équipe de chercheurs affirme qu’elle pourrait être 2 000 fois plus économe en énergie que les méthodes existantes. « C’est excitant parce que cela montre qu’on peut repenser la manière dont les systèmes d’IA sont conçus », a déclaré le Dr. Pavel Borisov, auteur principal de l’étude, dans un communiqué. « En utilisant des processus physiques au lieu de s’appuyer entièrement sur le logiciel, nous pouvons réduire de manière spectaculaire l’énergie nécessaire pour ce type de tâches. » Là où les systèmes d’IA conventionnels ressemblent à l’envoi de documents à répétition entre deux bureaux (mémoire et processeur), avec cette nouvelle puce, ce pourrait être comme d’avoir un bureau plus intelligent, qui s’occupe de tout au même endroit. Le bénéfice neuronal Au cœur de la puce se trouve une mémoire à résistance, une puce mémoire qui conserve les signaux passés. Cette mémoire modifie la manière dont elle réagit aux nouveaux signaux — autrement dit, ce n’est pas seulement suivre des instructions, mais apprendre de l’historique. C’est une idée modélisée sur le cerveau humain. « Inspirés par la façon dont le cerveau humain forme d’innombrables connexions neuronales très nombreuses et apparemment aléatoires entre tous ses neurones, nous avons créé des connexions physiques complexes et aléatoires dans un réseau neuronal artificiel en concevant des pores dans des films ultrafins de niobium-oxyde comme partie d’un dispositif électronique nouveau », a déclaré le Dr. Borisov.

« Nous avons montré comment on peut prédire l’évolution future d’une série temporelle complexe grâce à ces dispositifs, avec une consommation d’énergie jusqu’à deux mille fois plus faible que par rapport à une solution logicielle standard. » L’IA est souvent utilisée pour traiter des données qui changent dans le temps, comme des bulletins météorologiques, le suivi du marché boursier ou l’analyse des ondes. Elles ne sont peut-être pas aléatoires, mais elles sont sensibles aux petites variations.  Pour ce type de mesures plus chaotiques, les systèmes d’IA traditionnels doivent utiliser d’énormes quantités d’énergie pour suivre toutes les petites variations, en envoyant l’information d’avant en arrière. Cette nouvelle puce pourrait être parfaitement conçue pour ces systèmes plus chaotiques. En analysant les mesures et les expériences passées, la puce apprend mieux à suivre et à comprendre ces types de mesures chaotiques, réduisant ainsi la quantité d’énergie nécessaire. Même si nous pensons souvent à l’IA comme quelque chose de semblable à ChatGPT, ou à des logiciels d’images faciales, elle se retrouve dans la plupart des applications de nos jours. Cet outil ne vise pas une information statique, comme un chatbot, mais une information dépendant du temps. « Fréquences des battements cardiaques, activité électrique du cerveau, température extérieure. Tout change chaque jour. Il existe des applications capables de suivre cela, mais elles sont gourmandes en énergie et nécessitent une connexion en ligne stable à un serveur », a déclaré le Dr. Borisov à Decrypt. Ce sont les types de domaines dans lesquels cette puce pourrait être déployée, en créant des systèmes plus intelligents pour des données qui ne sont pas stables, changeant souvent au cours du temps.

« Mon objectif final serait que ce type de technologie soit utilisé pour un signal dépendant du temps. Que ce soit dans une voiture, un robot, une centrale nucléaire, ou une montre connectée », a-t-il ajouté. « Par exemple, pour surveiller si quelqu’un a ou non un AVC, pour surveiller la santé du moteur d’une voiture, ou pour vérifier si le réacteur nucléaire fonctionne normalement, ce genre de choses. »