Accès aux GPU et compétitivité : le dilemme industriel de l'intelligence artificielle

Les jeunes entreprises spécialisées en intelligence artificielle alertent sur le coût croissant des puces de calcul et des grappes de GPU nécessaires à l'entraînement des modèles spécialisés. Le risque de décrochage tient moins au manque de chercheurs qu'à la rareté des infrastructures abordables.

« La souveraineté numérique suppose d'allier vitesse d'accès aux capacités de calcul et visibilité réglementaire pour les acteurs industriels », résume l'économiste Thomas Bernard.

Des pôles mutualisés entre universités, industriels et supercalculateurs publics offrent une piste pour réduire la barrière à l'entrée sans subventionner des rentes.