La France s'est dotée d'un des plus puissants supercalculateurs d'Europe, un outil particulièrement précieux pour les simulations du changement climatique, l'étude des matériaux ou encore la biologie et qui, pour la première fois, fait la part belle aux chercheurs en intelligence artificielle.

«Le 21e siècle s'appuie tout entier sur le calcul pour comprendre, prévoir, innover, décider», a expliqué Frédérique Vidal, ministre de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'innovation à l'occasion de la cérémonie de signature du contrat avec Hewlett Packard Enterprise (HPE), chargée de la construction du supercalculateur.

Également appelé super-ordinateurs, ils permettent de traiter de gros volumes de données et d'effectuer des calculs complexes, utilisés par exemple dans les prévisions météorologiques ou de catastrophes, la conception de nouveaux avions, de nouveaux médicaments...

A pleine puissance, ce nouvel équipement offrira une capacité de calcul supérieur à 14 pétaflops par seconde, soit 14 millions de milliards d'opérations par seconde (la puissance cumulée de 15.000 ordinateurs de la dernière génération), doublant la puissance de calcul disponible en France.

Appelé HPC-IA, ce nouveau bijou technologique, d'un coût de 25 millions d'euros, sera installé au centre de calcul IDRIS du Centre national de la recherche scientifique (CNRS) sur le plateau de Saclay en région parisienne au début du deuxième trimestre et devrait être accessible, sur projet, à partir de septembre.

«Cette machine est un peu particulière car elle va également être utilisée pour la recherche en intelligence artificielle», a expliqué le PDG du CNRS Antoine Petit. Elle va permettre aux chercheurs «d'optimiser les algorithmes, de tester leurs limites, comprendre comment ils marchent, ou dans certains cas pourquoi ils ne marchent pas», a expliqué à l'AFP Denis Veynante, directeur de la mission calcul-données du CNRS.

L'un des défis de l'intelligence artificielle consiste à donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données. «Or plus l'algorithme traite de données plus il apprend et plus il se perfectionne mais ces traitements sont très lourds », ajoute le directeur de recherche.