Pas moins de 6 000 joulesjoules, soit 1,6 Wh, c’est l’énergieénergie nécessaire à un modèle d’IAIA pour générer une seule réponse par texte. En comparaison, notre cerveaucerveau ne consomme que 20 joules par seconde pour nous maintenir en vie et en activité. Alors pour rendre les IA plus vertueuses en consommation d’énergie, des chercheurs de l’Université de Buffalo, aux États-Unis, se sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain.

Ils sont partis du constat qu’il n’y a rien de plus efficace qu’un cerveau. Il maximise le stockage et le traitement de l’information, tout en minimisant la consommation d’énergie. Les scientifiques se sont donc essentiellement penchés sur la façon dont le cerveau stocke et traite les informations pour l’imiter. C’est ce que l’on appelle « l’informatique neuromorphique ».

Ce qui fait économiser de l’énergie au cerveau, c’est qu’il stocke l’information au même endroit qu’elle est traitée. De son côté, l’ordinateur sépare les deux et doit acheminer les données pour qu’elles soient traitées. Cette architecture est de facto énergivore. Pour imiter ce fonctionnement du cerveau et réduire à néant la circulation des données, les chercheurs ont misé sur des matériaux à changement de phase (PCM).

Les chercheurs ont joué sur les variations de température et de tension des matériaux pour observer la modification de leur conductivité. © J. Am. Chem. Soc

Des synapses artificielles

Ces PCM peuvent basculer entre leurs phases conductrices et résistives sans forcément changer d’état, grâce à des impulsions électriques contrôlées. Avec ce procédé quantique, les chercheurs ont constaté qu’ils parviennent à conserver la mémoire des phases précédentes. Au final, ces synapsessynapses artificielles « apprennent » au fil des impulsions électriques. Là où une puce classique va toujours produire les mêmes réponses à une question donnée, ce « cerveau » artificiel va être capable de résoudre des problèmes flous ou mal définis.

Les PCM envisagés reposent sur de l’oxyde de cuivrecuivre–vanadiumvanadium–bronzebronze, de l’oxyde de niobiumniobium et d’autres composés connus sous le nom de structures organométalliques. Pour mener les premières expérimentations, les chercheurs ont modulé la tension et la température pour modifier la conductivitéconductivité des matériaux et ont analysé le comportement des PCM.

Pour le moment, il ne s’agit que de modèles très expérimentaux et l’on est encore loin de recréer les capacités d’un cerveau humain. En revanche, si elles aboutissent un jour à des modèles stabilisés, ces puces neuromorphiques pourraient effectivement consommer moins et fonctionner de façon plus efficace, un peu comme nous.

Les chercheurs imaginent que ces puces pourraient être dédiées à des tâches très précises, comme la prise de décision pour une voiture autonomevoiture autonome par exemple.