Souveraineté numérique : Bull passe à l’offensive avec 500 embauches

IA et souveraineté numérique : la France choisit AMD pour son infrastructure ?

La France a officialisé un partenariat pluriannuel avec AMD, le fabricant américain de semi-conducteurs, pour accélérer son infrastructure nationale en intelligence artificielle. L'accord a été signé au ministère de l'Économie et des Finances à Paris, en présence de trois ministres : Philippe Baptiste (Enseignement supérieur et Recherche), Sébastien Martin (Industrie) et Anne Le Hénanff (Numérique), ainsi que Keith Strier, vice-président senior d'AMD pour les marchés IA. Au coeur du dispositif figure le supercalculateur Alice Recoque, développé avec le GENCI, le CEA et le consortium Jules Verne, et dont la puissance visée atteint un exaflop, soit un milliard de milliards d'opérations par seconde. AMD fournira les briques technologiques aux côtés de Bull, désormais sous contrôle de l'État français, et un centre d'excellence sera chargé d'optimiser l'exploitation de cette infrastructure. Le partenariat inclut également un accès élargi aux programmes de formation du fabricant américain : AMD University Program, AMD AI Developer Program et AMD AI Academy. Ce partenariat représente une tentative concrète de combler le fossé entre excellence académique française et industrialisation de l'IA à grande échelle, un manque chroniquement identifié en Europe. En donnant aux chercheurs, start-up et ingénieurs français un accès direct aux technologies qui alimentent déjà les systèmes d'IA les plus avancés au monde, l'accord vise à accélérer le passage de la recherche au déploiement en production. L'infrastructure Alice Recoque ouvrira par ailleurs des capacités de calcul jusqu'ici inaccessibles à l'échelle nationale, couvrant des domaines aussi variés que la simulation climatique, la recherche scientifique avancée ou les applications à usage militaire. Elle alimentera aussi la future AI Factory France, destinée à structurer l'ensemble de la filière industrielle de l'IA dans le pays. Cette collaboration s'inscrit dans un contexte de course mondiale au calcul haute performance, où la France, comme le reste de l'Europe, peine à peser face aux États-Unis et à la Chine. Le choix d'AMD soulève néanmoins une question de fond sur la souveraineté numérique : peut-on revendiquer une autonomie stratégique en matière d'IA lorsque l'infrastructure repose sur un acteur américain ? La réalité industrielle laisse peu de marges de manoeuvre, les technologies de pointe en semi-conducteurs et en calcul étant aujourd'hui quasi exclusivement détenues par des entreprises non européennes. La France semble avoir arbitré en faveur de la performance immédiate, tout en espérant que cet écosystème d'excellence, de formation et de recherche posera les bases d'une plus grande autonomie technologique à moyen terme.

💬 AMD pour "souveraineté numérique", c'est un oxymore qui fait mal à lire. Bon, sur le papier, un exaflop avec Alice Recoque et l'accès aux programmes de formation AMD, c'est du concret pour les chercheurs et les startups qui galèrent à avoir du compute. Mais confier les fondations de ta filière IA nationale à un acteur américain en appelant ça de l'autonomie stratégique, faut avoir un sacré sens de l'humour.

Apple relance son offensive pour une IA locale, sans passer par le cloud

Lors de sa conférence annuelle des développeurs (WWDC), prévue le mois prochain, Apple devrait mettre en avant une série de mises à jour d'intelligence artificielle très attendues pour l'iPhone, tout en insistant sur une capacité souvent sous-estimée : celle de faire tourner des modèles d'IA directement sur ses appareils, sans passer par le cloud. Selon des personnes proches des plans de l'entreprise, Apple entend démontrer comment ses 15 ans d'expérience dans la conception de puces personnalisées pour l'iPhone, l'Apple Watch et les Mac lui confèrent un avantage concret pour exécuter des modèles d'IA localement. Cette approche contraste avec la norme du secteur, où la plupart des traitements IA s'effectuent dans des datacenters remplis de puces coûteuses. Certaines requêtes resteront néanmoins traitées dans le cloud, notamment celles qui nécessitent une complexité élevée ou un accès à de vastes bases de données en ligne : dans le cadre d'un accord avec Google, une nouvelle version de Siri fera tourner certaines requêtes sur Google Cloud, via une version sous licence du modèle Gemini. Apple a par ailleurs récemment approuvé une technologie de confidentialité développée par Nvidia pour cet environnement, ce qui suggère que l'entreprise utilisera également des puces Nvidia pour une partie de ses besoins de calcul dans Google Cloud. L'enjeu de l'IA embarquée est considérable : exécuter des modèles localement réduit la latence, améliore la confidentialité des données et diminue la dépendance à des infrastructures cloud onéreuses. Avec des milliards d'appareils Apple en circulation, la capacité à distribuer des traitements IA à cette échelle représente un levier différenciant face à des concurrents comme Google, Microsoft ou OpenAI, dont les offres reposent quasi exclusivement sur des serveurs distants. Apple accuse un retard significatif sur ses rivaux dans la course à l'IA générative. La WWDC du mois prochain sera donc un moment clé pour démontrer que la maîtrise du matériel, via ses puces Apple Silicon, peut constituer une réponse crédible à ce retard. La coexistence d'une stratégie on-device et d'un recours au cloud via des partenaires comme Google et Nvidia illustre la complexité de la position d'Apple : rattraper rapidement les leaders du secteur tout en préservant les promesses de confidentialité qui sont au coeur de son identité de marque.

💬 L'argument confidentialité tient moins bien avec Siri qui sous-traite à Google Cloud, mais c'est à côté du sujet. Ce qui compte, c'est que quinze ans de puces custom donnent à Apple une base que Google ou Microsoft ne peuvent pas copier en six mois : faire tourner de l'IA sur des milliards d'appareils sans passer par un datacenter, c'est une infrastructure inversée que personne d'autre n'a. Reste à voir si les modèles sont à la hauteur.

Le Royaume-Uni concrétise ses ambitions en IA souveraine avec les technologies NVIDIA

Un an après que Jensen Huang, PDG de NVIDIA, et le Premier ministre britannique Keir Starmer ont pris l'engagement public de faire du Royaume-Uni un « créateur » et non un « consommateur » d'IA lors de la London Tech Week 2025, les premières réalisations concrètes se matérialisent. Le nombre de fournisseurs de cloud prévoyant de déployer des infrastructures IA sur le sol britannique a doublé en douze mois. Nebius va déployer trois nouvelles installations représentant 65 mégawatts à pleine capacité en 2027, CoreWeave s'installe dans les zones de croissance IA du gouvernement, et BT s'est associé à Nscale pour construire des datacenters souverains sur trois de ses sites existants. Au coeur du dispositif se trouve Isambard-AI, le supercalculateur le plus puissant du Royaume-Uni, assemblé autour de 5 400 puces NVIDIA GH200 Grace Hopper et alimenté à 100 % en électricité décarbonée. Le Fonds d'IA souverain du gouvernement s'appuie sur cette infrastructure pour financer des entreprises nationales, dont Ineffable Intelligence, qui développe la prochaine génération d'infrastructure d'apprentissage par renforcement en collaboration directe avec NVIDIA. Quatre startups membres du programme NVIDIA Inception illustrent l'ambition de ce fonds. Cosine développe une plateforme de codage IA souveraine destinée aux secteurs hautement réglementés, services financiers, infrastructures critiques, sécurité nationale, et entraîne via Isambard un grand modèle multimodal de type mixture-of-experts capable de traiter des types de données au-delà du texte et de l'image. Cursive construit des systèmes d'IA auto-apprenants à fenêtres de contexte étendues, capables de fonctionner de façon autonome sur de longues durées, en adoptant le framework NVIDIA Megatron-LM pour l'entraînement distribué. Doubleword, premier laboratoire britannique dédié à l'inférence, optimise l'ensemble de la pile logicielle pour maximiser le rapport qualité-coût : ses premiers résultats sur Isambard montrent des démarrages de modèles 70 fois plus rapides et une compression du cache KV quatre fois supérieure sans perte de qualité. Ce déploiement s'inscrit dans une tendance mondiale où les États cherchent à ne pas dépendre exclusivement d'infrastructures IA contrôlées par des acteurs américains. Pour le Royaume-Uni, la souveraineté numérique est devenue un argument commercial à part entière : les entreprises européennes et britanniques peuvent désormais proposer à leurs clients des garanties de localisation des données et de contrôle national que les géants américains ne peuvent offrir. La montée en puissance de l'écosystème NVIDIA au Royaume-Uni, avec sept autres partenaires cloud en attente de déploiement, signale que Londres entend rivaliser avec Paris, qui a fait d'annonces similaires autour de son propre plan IA. La question qui se pose désormais est de savoir si ces infrastructures souveraines produiront des modèles et des usages capables de concurrencer les grands acteurs américains et chinois, ou si elles resteront cantonnées à des niches réglementaires.

NVIDIA Spectrum-X, le réseau Ethernet ouvert conçu pour l'IA, s'impose comme référence à grande échelle, avec MRC

NVIDIA a annoncé que son infrastructure réseau Spectrum-X Ethernet intègre désormais le protocole MRC (Multipath Reliable Connection), une innovation développée conjointement avec OpenAI et Microsoft, et désormais publiée en spécification ouverte via l'Open Compute Project. MRC est un protocole de transport RDMA qui permet à une seule connexion réseau de distribuer le trafic sur plusieurs chemins simultanément, améliorant le débit, l'équilibrage de charge et la disponibilité des infrastructures d'entraînement IA à grande échelle. Parmi les premiers déploiements en production figurent le datacenter Fairwater de Microsoft et le datacenter Abilene d'Oracle Cloud Infrastructure, deux des plus grandes usines IA au monde dédiées à l'entraînement de modèles de pointe. OpenAI a notamment intégré MRC dans sa génération Blackwell : Sachin Katti, responsable du calcul industriel chez OpenAI, a confirmé que le protocole a permis d'éviter la majorité des ralentissements réseau habituels lors des runs d'entraînement frontier à grande échelle. L'enjeu est directement économique et computationnel : dans un cluster d'entraînement réunissant des milliers de GPU, la moindre interruption réseau peut bloquer l'intégralité d'un job d'entraînement, laissant des GPU à l'arrêt et brûlant des millions de dollars en temps de calcul inutilisé. MRC répond à ce problème en détectant les pannes réseau en quelques microsecondes et en reroutant automatiquement le trafic dans le matériel lui-même, sans intervention logicielle. Le protocole maintient également une bande passante élevée sous congestion en évitant dynamiquement les chemins surchargés en temps réel, et minimise l'impact des pertes de paquets grâce à une retransmission intelligente et ciblée. Les administrateurs gagnent par ailleurs une visibilité granulaire sur les chemins de trafic, ce qui simplifie considérablement les opérations à très grande échelle. Cette annonce s'inscrit dans une course mondiale à la construction d'infrastructures réseau capables de suivre l'explosion des besoins en calcul IA. Jusqu'ici, InfiniBand de Mellanox, aussi propriété de NVIDIA, dominait les clusters HPC et IA haute performance, tandis qu'Ethernet était perçu comme moins adapté aux charges de travail intensives. Spectrum-X représente la tentative de NVIDIA de rendre Ethernet compétitif sur ce terrain en y ajoutant une couche matérielle et protocolaire dédiée à l'IA. La publication de MRC comme spécification ouverte via l'Open Compute Project est un signal stratégique fort : en permettant à d'autres acteurs d'implémenter le protocole, NVIDIA cherche à imposer Spectrum-X comme standard de facto du réseau Ethernet pour l'IA, face aux alternatives comme Ultra Ethernet Consortium poussé par AMD, Intel et d'autres. La prochaine étape sera de voir si d'autres fournisseurs cloud et constructeurs de clusters adoptent MRC à leur tour.