Calcul analogique : pourquoi l’industrie des semi-conducteurs mise à nouveau sur cette technologie oubliée pour doper l’IA

Par Jack Archau – En partenariat avec Bisatel

Du Politecnico di Milano à l’université de Pékin, en passant par la start-up Ambient Scientific, plusieurs équipes de recherche et industriels ont dévoilé début 2026 des puces de calcul analogique capables de rivaliser en précision avec les processeurs numériques classiques, tout en consommant jusqu’à 5 000 fois moins d’énergie — une piste désormais prise au sérieux pour répondre à la crise énergétique de l’intelligence artificielle.

L’IA dévore l’électricité, le numérique atteint ses limites

La demande énergétique des centres de données explose. Selon l’Agence internationale de l’énergie, les data centers, les cryptomonnaies et l’IA représentaient déjà 460 TWh en 2022. Les projections pour 2026 évoquent entre 620 et 1 050 TWh, soit l’équivalent de la consommation annuelle de la France.

En Europe, la pression est concrète : RTE anticipe un triplement de la consommation des centres de données français d’ici 2035, notamment avec l’ouverture de 35 sites dédiés à l’IA annoncée lors du Sommet de Paris en février 2025. L’ADEME rappelle régulièrement l’urgence d’intégrer la sobriété numérique dans les stratégies industrielles.

Face à ce mur énergétique, les architectures numériques conventionnelles — GPU, CPU, NPU — se heurtent à un goulet d’étranglement structurel appelé « mur de von Neumann » : le transfert incessant de données entre mémoire et processeur gaspille énergie et temps de calcul.

Le calcul analogique, un vieux principe qui fait peau neuve vs IA

Le calcul analogique n’est pas une invention récente. Avant l’ère du transistor numérique, les ingénieurs utilisaient des circuits électriques continus pour résoudre des équations différentielles. Le principe refait surface aujourd’hui sous une forme modernisée : le calcul en mémoire (in-memory computing).

L’idée est de réaliser les opérations mathématiques directement là où les données sont stockées, en exploitant les propriétés physiques des composants — tensions, résistances, courants — au lieu de convertir chaque valeur en suites de 0 et de 1. Le résultat : une réduction drastique des déplacements de données et de la consommation électrique. Le concept est documenté dans la littérature scientifique internationale, notamment sur Wikipédia.

Trois percées majeures en moins de six mois dansla calcul fondamental pour IA

Janvier 2026 a vu la publication dans Nature Electronics des travaux du Politecnico di Milano, dirigés par le professeur Daniele Ielmini. Son équipe a conçu une puce intégrée CMOS réalisant du calcul analogique en boucle fermée, avec une précision comparable aux systèmes numériques, mais une consommation réduite et une latence moindre. Le projet ANIMATE, qui a financé ces recherches, visait explicitement à démontrer la faisabilité industrielle de cette approche.

En parallèle, des chercheurs de l’université de Pékin ont présenté dans la même revue un solveur matriciel analogique basé sur des mémoires résistives (RRAM). Leur système atteint une précision de 24 bits en virgule fixe, comparable au standard numérique 32 bits en virgule flottante (FP32), grâce à un algorithme itératif combinant inversion matricielle basse précision et multiplication haute précision.

L’université de Nankin a de son côté battu un record de précision avec une erreur quadratique moyenne (RMSE) de seulement 0,101 % en multiplication vectorielle-matricielle, un résultat stable même dans des conditions thermiques extrêmes, de −78,5 °C à 180 °C.

De la recherche au produit : l’essor des puces analogiques pour l’IA embarquée

L’industrie n’attend pas les laboratoires. La société Ambient Scientific a lancé la production en volume de son processeur GPX10 Pro au premier trimestre 2026. Ce système sur puce (SoC) exploite l’architecture propriétaire DigAn, qui mappe directement les opérations matricielles des réseaux de neurones sur des blocs de calcul analogique en mémoire.

Le résultat affiché : 512 milliards d’opérations par seconde (GOPs) pour une consommation inférieure à 100 microwatts en mode toujours actif — soit un gain d’efficacité revendiqué de 100 fois par rapport aux microcontrôleurs 32 bits classiques. Des applications concrètes existent déjà dans la reconnaissance vocale, la détection de chutes et la vision embarquée basse fréquence.

Analog Devices, acteur majeur du secteur, anticipe dans ses prévisions 2026 que le calcul analogique va jouer un rôle croissant dans la robotique, les objets connectés et les véhicules autonomes, là où la latence et l’efficacité énergétique sont des critères déterminants.

Un enjeu stratégique pour les télécommunications et l’edge computing

Cette convergence entre calcul analogique et IA embarquée intéresse directement le secteur des télécommunications. Les réseaux 5G et les futures architectures 6G reposent sur un traitement intensif du signal au plus près des antennes. Les systèmes MIMO massifs, qui gèrent simultanément des centaines de flux radio, nécessitent des inversions matricielles en temps réel — exactement le type d’opération où le calcul analogique excelle.

Pour les opérateurs, y compris les MVNO et les fournisseurs de solutions en marque blanche comme Bisatel, cette évolution ouvre des perspectives : des équipements réseau plus sobres, des stations de base plus compactes, et une intelligence artificielle embarquée capable de fonctionner sans dépendance au cloud. L’ARCEP suit de près ces évolutions technologiques dans le cadre de ses travaux sur l’empreinte environnementale du numérique, tout comme le BEREC au niveau européen.

Le portail L’Usine Digitale et ZDNet France ont largement couvert ces avancées au cours des derniers mois, soulignant l’intérêt croissant de l’écosystème européen pour les alternatives au tout-GPU.

Le numérique ne disparaît pas, il se réinvente

Le calcul analogique ne remplacera pas le numérique. Les experts s’accordent sur un modèle hybride : des cœurs analogiques pour les tâches massivement parallèles et répétitives (multiplication matricielle, inférence IA), couplés à des processeurs numériques classiques pour la logique de contrôle et les opérations nécessitant une précision absolue.

Cette complémentarité pourrait transformer la chaîne de valeur des semi-conducteurs, de la conception des puces à l’architecture des data centers, en passant par les équipements de télécommunication. La Commission européenne, à travers sa stratégie numérique, a identifié la souveraineté technologique en matière de semi-conducteurs comme une priorité avec le European Chips Act.

Le retour de l’analogique n’est donc pas une nostalgie technologique. C’est une réponse pragmatique à une équation devenue insoluble : faire croître la puissance de calcul sans faire exploser la facture énergétique.

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Sources

• Nature Electronics, janvier 2026 — Mannocci et al., Politecnico di Milano (DOI: 10.1038/s41928-025-01549-1)
• Nature Electronics, octobre 2025 — Zuo et al., Peking University
• Nature Communications, octobre 2025 — Keshavarz et al., University of Technology Sydney / Rochester Institute of Technology
• TrendForce, octobre 2025 — Puce analogique de l’université de Nankin
• Ambient Scientific — Fiches produits GPX10 et GPX10 Pro
• Analog Devices — Prévisions technologiques 2026
• Agence internationale de l’énergie (AIE) — Rapport sur la consommation énergétique des centres de données
• ARCEP — Travaux sur l’empreinte environnementale du numérique
• Commission européenne — European Chips Act et stratégie numérique