Les infrastructures de calcul : le socle invisible qui façonne l’intelligence artificielle de demain
Des grands supercalculateurs européens aux plateformes de proximité dans les laboratoires, l’intelligence artificielle repose aujourd’hui sur une architecture complexe de moyens de calcul. Derrière chaque modèle d’apprentissage profond, chaque simulation scientifique ou chaque nouvelle méthode algorithmique se cache un écosystème matériel, humain et organisationnel devenu un enjeu stratégique majeur pour l’Europe, la France et les territoires de recherche comme l’Île-de-France.
Quand l’intelligence artificielle devient une question d’infrastructure
L’intelligence artificielle est souvent racontée à travers ses algorithmes, ses modèles ou ses applications. Les grands modèles de langage, les systèmes de vision par ordinateur ou encore les outils d’aide à la décision occupent naturellement le devant de la scène. Pourtant, une partie essentielle de cette révolution reste largement invisible : la capacité de calcul qui rend ces avancées possibles.
Former un modèle d’intelligence artificielle, tester une nouvelle architecture de réseau de neurones, entraîner un algorithme sur plusieurs milliards de paramètres ou simuler un phénomène physique nécessite aujourd’hui des infrastructures de calcul extrêmement sophistiquées.
Cette capacité de calcul ne se résume pas à la puissance d’une machine. Elle repose sur un ensemble cohérent associant des processeurs spécialisés, des systèmes de stockage capables de gérer des volumes massifs de données. Aussi, des réseaux de communication à très haut débit avec des systèmes de refroidissement et d’alimentation énergétique adaptés. Enfin, des équipes d’ingénieurs assurant le maintien opérationnel, l’optimisation des logiciels et l’accompagnement des utilisateurs. Dans ce contexte, le calcul intensif (ou High Performance Computing (HPC)), est devenu un pilier de la recherche contemporaine.
Calcul intensif, CPU, GPU : comprendre les fondements techniques
Un supercalculateur est une infrastructure capable d’effectuer un nombre extrêmement élevé d’opérations en parallèle. Contrairement à un ordinateur classique, qui possède un nombre limité de processeurs, un supercalculateur associe plusieurs milliers, voire plusieurs centaines de milliers de cœurs de calcul interconnectés.
Historiquement, ces calculs reposaient principalement sur les CPU (Central Processing Units). Les CPU sont conçus pour exécuter une grande diversité d’opérations de manière très efficace, avec une forte capacité de contrôle et une grande flexibilité.
L’essor récent de l’IA a cependant profondément modifié cette architecture. Les modèles d’apprentissage profond réalisent principalement d’immenses séries d’opérations mathématiques répétitives, notamment des multiplications de matrices. Cette caractéristique correspond particulièrement bien au fonctionnement des GPU (Graphics Processing Units).
Initialement développés pour le calcul graphique, les GPU disposent de milliers de cœurs capables d’effectuer simultanément de très nombreuses opérations similaires. Ils sont ainsi devenus l’infrastructure dominante pour l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle modernes.
Un entraînement de modèle ne dépend néanmoins pas uniquement des GPU. Une infrastructure performante nécessite également :
- un stockage rapide permettant d’alimenter continuellement les processeurs en données
- des réseaux très haut débit entre les nœuds de calcul
- une gestion énergétique optimisée
- des environnements logiciels adaptés permettant d’exploiter efficacement les ressources disponibles.
La performance d’une infrastructure de calcul est donc autant une question d’intégration technologique que de puissance brute.
L’Europe face au défi de la souveraineté du calcul
La maîtrise des infrastructures de calcul est aujourd’hui devenue une question stratégique. Les capacités nécessaires à l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle les plus avancés sont extrêmement coûteuses et sont largement concentrées entre les mains de quelques grands acteurs privés internationaux.
Face à cette situation, l’Union européenne a fait du calcul intensif un axe majeur de sa stratégie de souveraineté numérique.
Créée en 2018, l’entreprise commune EuroHPC Joint Undertaking (EuroHPC JU) a pour mission de développer un écosystème européen de calcul haute performance et d’intelligence artificielle capable de rivaliser avec les plus grandes infrastructures mondiales.
Son objectif est double : d’équiper l’Europe de supercalculateurs de classe mondiale et de garantir aux chercheurs, aux industriels et aux institutions publiques un accès à des ressources de calcul stratégiques. EuroHPC a ainsi permis le déploiement de plusieurs supercalculateurs parmi les plus puissants au monde, répartis dans différents pays européens. Parmi eux figurent notamment LUMI en Finlande, Leonardo en Italie ou encore MareNostrum 5 en Espagne et JUPITER en Allemagne, qui fait partie de la nouvelle génération de supercalculateurs européens exascale.
Plus récemment, la stratégie européenne s’est étendue à la création de AI Factories, infrastructures dédiées au développement et à l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle de grande ampleur, associant capacités de calcul, données et compétences d’ingénierie.
Cette politique traduit une évolution profonde : la puissance de calcul est désormais considérée comme une infrastructure stratégique au même titre que les grands équipements scientifiques.
La stratégie française : GENCI et les grands centres nationaux de calcul
En France, l’organisation du calcul intensif repose principalement sur GENCI (Grand Équipement National de Calcul Intensif), société civile détenue majoritairement par l’État, dont la mission est de mettre en œuvre la stratégie nationale en matière de calcul intensif, de simulation et d’intelligence artificielle.
GENCI coordonne l’accès des chercheurs français aux grandes infrastructures nationales, en s’appuyant sur trois grands centres de calcul :
- le TGCC (Très Grand Centre de Calcul) du CEA
- l’IDRIS (Institut du développement et des ressources en informatique scientifique) du CNRS
- le CINES (Centre informatique national de l’enseignement supérieur).
L’accès à ces infrastructures repose sur des procédures d’allocation scientifique évaluées par des experts, garantissant que les ressources de calcul sont attribuées aux projets présentant le plus fort intérêt scientifique.
Jean Zay : un accélérateur majeur de l’IA française
Parmi les infrastructures françaises, le supercalculateur Jean Zay, hébergé par l’IDRIS du CNRS à Orsay, occupe une place particulière.
Mis en service en 2019 et régulièrement étendu depuis, Jean Zay est devenu l’une des infrastructures les plus importantes en Europe pour la recherche en intelligence artificielle.
Son architecture repose sur un très grand nombre de GPU de dernière génération permettant l’entraînement de modèles d’apprentissage profond à grande échelle.
Jean Zay a notamment permet l’entraînement de grands modèles de langage développés par des équipes académiques françaises, aussi des recherches en vision artificielle, des avancées en sciences telles que la biologie computationnelle, des travaux en physique, climatologie et ingénieurie. Son succès illustre l’importance d’une infrastructure nationale capable de fournir des ressources massives aux projets scientifiques les plus exigeants.
Cependant, tous les besoins de recherche ne nécessitent pas une infrastructure de cette échelle.
Les méso-centres : le maillon indispensable entre le laboratoire et le supercalculateur
Entre l’ordinateur d’un laboratoire et les grands centres nationaux existe un niveau intermédiaire essentiel : les méso-centres de calcul.
Ces infrastructures régionales ou institutionnelles mettent à disposition des communautés scientifiques locales des ressources de calcul adaptées à des besoins variés.
Leur rôle est multiple et permet aux chercheurs de tester rapidement de nouveaux algorithmes et de fournir un environnement de développement avant un passage vers des infrastructures nationales comme Jean Zay. Il permet également d'accompagner les doctorants et jeunes équipes dans l’apprentissage du calcul scientifique tout en hébergeant des plateformes logicielles, des environnements de développement et des outils d’intégration continue et ceux afin de répondre à des besoins de proximité nécessitant une forte réactivité. Pour structurer cette communauté, la France s’appuie sur le réseau MesoNET, qui fédère les méso-centres français en lien étroit avec GENCI.
MesoNET joue plusieurs rôles majeurs en permettant le partage de bonnes pratiques techniques et en faisant la coordination des communautés utilisatrices. Ce réseau permet l'échange d’expertise entre ingénieurs et la réflexion sur les stratégies de renouvellement des infrastructures. Cette couche intermédiaire est particulièrement importante pour l’intelligence artificielle moderne. De nombreux projets nécessitent des GPU accessibles rapidement pour développer un prototype, entraîner un premier modèle, maintenir un logiciel scientifique ou former des étudiants, sans mobiliser immédiatement des ressources nationales très sollicitées.
L’Île-de-France : un territoire stratégique pour construire un continuum de calcul en intelligence artificielle
Avec sa concentration exceptionnelle d’universités, d’organismes de recherche, d’écoles d’ingénieurs et d’Instituts interdisciplinaires d’intelligence artificielle, l’Île-de-France constitue l’un des premiers territoires européens de recherche en IA.
Les communautés structurées autour de PRAIRIE, DATAIA, Hi! PARIS et du SCAI rassemblent plusieurs milliers de chercheurs, d’ingénieurs et d’étudiants travaillant sur l’ensemble du spectre de l’IA : apprentissage automatique, optimisation, traitement du langage naturel, robotique, santé numérique ou encore sciences humaines et sociales.
Dans un tel environnement, la question n’est pas uniquement d’acquérir davantage de GPU. L’enjeu est de construire une véritable stratégie territoriale avec une meilleure accessibilité aux ressources de calcul, la mutualisation des infrastructures entre établissements et le développement d’environnements logiciels durables. Par ailleurs, cet environnement facilite l’expérimentation rapide de nouvelles méthodes et d'accompagner la formation des nouvelles générations de scientifiques. Enfin, cette communauté renforce les collaborations inter-institutionnelles. Cette approche est complémentaire des infrastructures nationales comme Jean Zay et des investissements de grande ampleur réalisés dans le cadre d’autres dispositifs nationaux ou régionaux.
Vers une chaîne cohérente des infrastructures de calcul pour l’IA
L’avenir de l’intelligence artificielle ne repose pas sur une seule catégorie de machines. Il dépend d’une articulation cohérente entre plusieurs niveaux d’infrastructure. À l’échelle européenne, les supercalculateurs d’EuroHPC permettent de répondre aux besoins les plus massifs et participent à la souveraineté numérique du continent. À l’échelle nationale, des infrastructures comme Jean Zay offrent aux projets d’excellence un accès à des capacités de calcul de très haut niveau. À l’échelle intermédiaire, les méso-centres assurent la proximité, l’expérimentation, la formation et le développement continu des logiciels scientifiques. Enfin, les plateformes locales permettent aux équipes de disposer d’environnements adaptés à leurs besoins spécifiques et d’innover rapidement.
La véritable ambition n’est donc pas seulement d’additionner des GPU. Elle est de construire un écosystème de calcul ouvert, durable et mutualisé, capable d’accompagner le parcours complet d’une idée scientifique : de la première expérimentation menée par un doctorant jusqu’au développement de technologies d’impact pour la société.
Pour un territoire comme l’Île-de-France, où se concentrent une grande partie des forces françaises en IA, cette articulation entre infrastructures européennes, nationales et territoriales représente un levier majeur pour maintenir une recherche d’excellence, accélérer l’innovation et former les générations futures d’experts de l’IA.