Renforcer la fabrication de puces aux États-Unis – La clé du leadership dans l’IA

Pendant plusieurs semaines, les titres ont crié sur la menace imminente et l’impact potentiel des tarifs d’importation des États-Unis imposés sur les semiconducteurs. Honnêtement, je ne pense pas que la mise en œuvre de ces tarifs se produira jamais, car elle entraînerait une perturbation si importante de la chaîne d’approvisionnement, dont les effets néfastes sont encore trop frais dans nos mémoires en raison de la COVID-19. Qui peut oublier les dizaines de milliers de voitures inachevées laissées stranded dans les parcs des fabricants automobiles. Certainement, personne ne veut une répétition de cela !

Cela étant dit, je crois qu’il est toujours bénéfique pour les entreprises américaines et l’économie américaine dans son ensemble de devenir plus résilients et autosuffisants dans le domaine de la fabrication de semiconducteurs, et je félicite ces efforts. Ici, nous allons examiner pourquoi cette autosuffisance est si importante, en particulier en termes de capacité des États-Unis à maintenir leur (actuelle et étroite) leadership dans l’intelligence artificielle (IA) de pointe.

La course à l’IA est, en son cœur, une course aux puces

Les semiconducteurs sont essentiels pour alimenter les serveurs qui forment les modèles d’IA, car la formation de ces modèles nécessite une force spécialisée que seuls les semiconducteurs (et non les processeurs traditionnels) peuvent fournir. On estime que d’ici la fin de cette année, les semiconducteurs liés à l’IA représenteront 19 pour cent du marché mondial des semiconducteurs, une augmentation significative par rapport aux sept pour cent détenus en 2017.

Une dépendance accrue à l’égard des semiconducteurs pour l’IA signifie que moins les États-Unis dépendent des entités étrangères pour l’approvisionnement en semiconducteurs, mieux cela vaut. Alors que la course mondiale à l’IA s’intensifie, la production de semiconducteurs nationale offre des avantages importants tels que la sécurité économique et nationale renforcée, ainsi que l’indépendance technologique. Actuellement, il y a un projet de loi en cours de passage au Congrès appelé le “Securing Semiconductor Supply Chains Act de 2025“, qui a le soutien bipartisan et vise à réduire la dépendance à l’égard des chaînes d’approvisionnement étrangères imprévisibles.

Comment y parvenons-nous ?

En réponse à la menace de tarifs d’importation des États-Unis possibles, beaucoup ont exprimé des inquiétudes selon lesquelles, dans son état actuel, les États-Unis sont mal équipés pour gérer la demande de semiconducteurs en plein essor, alimentée par l’IA générative et les déploiements de centres de données d’IA. Les utilisations commerciales de l’IA, telles que la programmation et le développement de logiciels, sont particulièrement à risque. Toute perturbation de l’accès aux semiconducteurs pourrait provoquer un effet d’entraînement dans les domaines d’application dépendants, notamment l’IA et les marchés en aval tels que les véhicules autonomes, le calcul de pointe et la robotique.

La capacité des États-Unis à stimuler l’innovation dans les industries qui dépendent des semiconducteurs, y compris l’IA, nécessitera une accélération de la découverte de matériaux. La “vieille méthode” de découverte et d’adoption de matériaux était généralement concentrée dans des fonderies à l’étranger et impliquait des processus multétapes tels que la photolithographie, le gravage, le dépôt et les salles propres. Ceci peut être un processus lent et coûteux, entraînant des cycles de conception longs et une quantité importante de déchets de matériaux.

Pour mieux répondre à la demande de semiconducteurs sur le plan national, les États-Unis doivent tirer parti des progrès réalisés dans la conception de puces, une technique étant le traitement atomique local direct. Il s’agit d’un processus de fabrication numérique et précis au niveau atomique qui construit des appareils directement à partir d’atomes, éliminant ainsi la nécessité des nombreuses étapes impliquées dans le processus de fabrication traditionnel, tout en réduisant la complexité et les déchets. Il offre une flexibilité et une précision sans précédent pour concevoir et créer un large éventail de microdispositifs, y compris les semiconducteurs d’IA.

En permettant une précision et un contrôle à l’échelle atomique sur le traitement des matériaux, des technologies telles que le traitement atomique local direct peuvent accélérer considérablement les cycles de conception et de prototypage, aidant ainsi à trouver de nouveaux matériaux ou combinaisons de matériaux qui peuvent satisfaire les besoins de calcul en constante augmentation de l’IA.

Augmentation de la fabrication nationale tout en restant engagé en faveur de la santé environnementale et humaine

Comme avantage supplémentaire (et non négligeable), les nouvelles techniques peuvent également réduire considérablement l’impact environnemental de la fabrication de semiconducteurs. À ce jour, cette industrie a été confrontée à un dilemme sérieux en raison de son empreinte environnementale excessive, contribuant de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre, à la consommation d’eau et aux déchets chimiques, en particulier les “chimiques éternels” toxiques appelés PFAS. Ce sont des produits chimiques qui polluent l’eau, ne se décomposent pas et restent dans l’environnement (et dans les personnes !) pendant des décennies.

Il n’est pas étonnant que des mesures fédérales récentes telles que la Building Chips in America Act et la CHIPS Act ont soulevé des préoccupations environnementales importantes. En réduisant le temps nécessaire pour concevoir, créer et fabriquer des puces – et en éliminant la nécessité de salles propres à base de produits chimiques – les nouvelles techniques peuvent être la réponse pour satisfaire la demande et évoluer de manière responsable en utilisant des ressources nationales, sans compromettre la santé environnementale et humaine.

Mobiliser les ressources collectives des États-Unis

En plus de déployer de nouvelles techniques de fabrication, les États-Unis doivent mettre à jour leur approche globale. Cela signifie passer d’un modèle de production fortement délocalisée à un petit nombre de fonderies à plusieurs milliards de dollars, à l’utilisation de l’arsenal complet et riche des universités, des startups et des entreprises de R&D industrielles pour collaborer, accélérer la découverte et soutenir l’ensemble du processus “du laboratoire à la fabrication” (recherche, prototypage et fabrication). Tout cela peut être réalisé tout en gardant les coûts sous contrôle et en intégrant les technologies habilitantes directement dans les infrastructures de ces organisations.

Regarder vers l’avenir

La relation entre l’IA et les semiconducteurs est vraiment symbiotique. Comme nous l’avons mentionné, les semiconducteurs sont essentiels pour alimenter les serveurs qui forment les modèles d’IA ; inversement, l’IA accélère considérablement la découverte de matériaux pour semiconducteurs en utilisant l’apprentissage automatique pour prédire les propriétés de nouveaux matériaux et accélérer le processus de conception. Cette approche, appelée conception inverse de matériaux, permet aux chercheurs de concevoir des matériaux avec des propriétés ciblées, telles que l’amélioration de la conductivité, de l’efficacité énergétique et de la durabilité.

L’accélération de la découverte de nouveaux matériaux reste l’un des défis les plus difficiles dans la fabrication de semiconducteurs, bien que cela soit particulièrement exigeant pour les semiconducteurs d’IA, car l’industrie cherche constamment à augmenter la puissance de calcul, l’efficacité et la vitesse, tout en réduisant la taille des puces.

Alors que l’IA peut être utilisée pour prédire les propriétés de nouveaux matériaux théoriques, ces avancées ont traditionnellement été limitées par le rythme lent de la validation physique. Les nouvelles techniques peuvent être utilisées pour soutenir l’expérimentation à haut débit, aidant ainsi à combler le fossé ; permettant un développement de matériaux plus rapide et plus ciblé, et finalement débloquant la prochaine génération de matériaux. Combiner de nouvelles techniques telles que le traitement atomique local direct avec le pouvoir de l’IA a le pouvoir de faire des miracles, accélérant considérablement le développement de percées qui n’auraient jamais été considérées comme possibles, le tout centralisé à l’intérieur des frontières nationales des États-Unis.