L’Europe veut utiliser l’intelligence artificielle pour accélérer la conception des puces qui feront fonctionner les prochaines générations d’IA. Les agences néerlandaise NADI et allemande SPRIND lancent un programme commun doté de 40 millions d’euros sur 20 mois, destiné à de petites équipes travaillant sur de nouvelles architectures pour l’entraînement et l’inférence.
L’ambition est particulièrement élevée : faire passer certaines étapes de conception de plusieurs années à quelques semaines en utilisant des systèmes IA capables d’intervenir depuis la recherche d’architecture jusqu’à la génération RTL et à la vérification. Un pari qui ne suffira pas, à lui seul, à créer un concurrent européen à Nvidia, mais qui cible l’un des goulets d’étranglement les plus complexes de l’industrie des semi-conducteurs.
NADI et SPRIND lancent leur premier programme commun
Le projet réunit deux agences publiques consacrées aux innovations de rupture. Côté néerlandais, la National Agency for Disruptive Innovation (NADI) vient d’être lancée avec 500 millions d’euros de financement public. L’organisme s’inspire notamment du modèle de la DARPA américaine et doit soutenir des technologies stratégiques difficiles à financer par les mécanismes traditionnels.
Son partenaire allemand, SPRIND, existe depuis 2019. Les deux organismes vont consacrer 40 millions d’euros à leur programme AI-Native Chip Design, organisé sur 20 mois et divisé en deux étapes. Des équipes européennes pourront recevoir jusqu’à 2,6 millions d’euros pendant une première phase de huit mois, puis jusqu’à 7 millions supplémentaires lors d’une deuxième étape de douze mois, pour un maximum de 9,6 millions d’euros par équipe.
Les projets les plus prometteurs pourraient ensuite obtenir des financements supplémentaires de plusieurs dizaines de millions d’euros afin de passer à la phase de « tape-out », c’est-à-dire à la matérialisation industrielle d’un design de puce avant sa fabrication. Les modalités de cette éventuelle deuxième vague de financement ne sont pas encore arrêtées.
Les candidatures sont ouvertes jusqu’au 30 novembre 2026. Le programme vise aussi bien les accélérateurs destinés à entraîner de grands modèles que les puces optimisées pour l’inférence, lorsque des modèles déjà entraînés sont utilisés en production.
Faire de l’IA le concepteur de la puce
L’idée centrale du programme consiste à appliquer l’IA directement au processus de conception des semi-conducteurs. SPRIND et NADI veulent automatiser ou accélérer plusieurs étapes qui mobilisent aujourd’hui des équipes d’ingénieurs pendant de longues périodes.
Le cahier des charges mentionne notamment la recherche d’architectures, la génération RTL — la description logique du fonctionnement du circuit — ainsi que les opérations de vérification. Des techniques d’apprentissage par renforcement et des systèmes d’agents autonomes pourraient explorer différentes solutions et arbitrer plus rapidement entre performances, consommation énergétique et complexité.
L’objectif affiché est spectaculaire : réduire un processus pouvant prendre plusieurs années à quelques semaines. Jano Costard, responsable des Challenges chez SPRIND, a expliqué à Reuters que l’agence recherchait une accélération de « plusieurs ordres de grandeur ».
Cela ne signifie évidemment pas qu’une puce complète pourra systématiquement passer de l’idée à une production industrielle en quelques semaines. Le programme se concentre avant tout sur la conception. La validation physique, le tape-out, la fabrication, le packaging et la montée en volume restent des étapes industrielles distinctes avec leurs propres contraintes.
L’enjeu consiste plutôt à rapprocher le rythme du hardware de celui des modèles d’IA. Les architectures logicielles évoluent désormais très rapidement, alors que développer un nouveau processeur impose des cycles beaucoup plus longs. Une puce conçue pour un type de modèle peut ainsi arriver sur le marché alors que les besoins logiciels ont déjà évolué.
L’inférence au centre de la recherche d’efficacité
Les deux agences veulent également encourager des architectures davantage spécialisées. Jelle Prins, cofondateur de NADI, estime notamment que les GPU Nvidia, malgré leur puissance, ne constituent pas toujours l’architecture la plus efficiente pour certaines tâches d’inférence. Il a comparé cette situation à l’utilisation d’un camion pour aller faire ses courses, afin d’illustrer l’intérêt potentiel de matériels plus spécialisés.
Cette comparaison reflète le pari du programme, plutôt qu’un constat applicable à toutes les charges de travail. Les GPU restent extrêmement polyvalents et leur efficacité dépend fortement du modèle, du niveau d’optimisation logicielle, de la précision numérique utilisée et du volume de calcul traité.
SPRIND et NADI veulent précisément explorer d’autres compromis. Leur appel vise des architectures combinant hautes performances et efficacité énergétique pour des domaines allant des infrastructures IA à la cybersécurité, en passant par la biotechnologie, la robotique et la mobilité. Cette spécialisation peut offrir une voie différente de la course à la puissance brute. Pour certaines applications d’inférence, un accélérateur conçu autour d’un ensemble plus restreint d’opérations peut théoriquement réduire la consommation, le coût ou la latence, au prix d’une polyvalence moindre.
Le véritable défi sera alors logiciel autant que matériel. Une nouvelle architecture ne devient utile à grande échelle que si les modèles, frameworks et outils de développement peuvent l’exploiter sans imposer une complexité excessive aux entreprises.
Les Pays-Bas apportent leur écosystème, l’Allemagne sa base industrielle
Le rapprochement entre les deux pays n’est pas fortuit. Les Pays-Bas occupent une place centrale dans la chaîne mondiale des semi-conducteurs grâce notamment à l’écosystème développé autour d’ASML, tandis que l’Allemagne dispose de capacités importantes dans la recherche et la production industrielle. C’est précisément cette complémentarité que les responsables du programme mettent en avant.
Le projet s’inscrit aussi dans une politique européenne plus large visant à réduire certaines dépendances technologiques vis-à-vis des États-Unis et de la Chine. Le Premier ministre néerlandais Rob Jetten a défendu cette coopération transfrontalière en estimant que l’Europe ne pouvait pas se permettre d’innover uniquement pays par pays si elle voulait rester compétitive.
SPRIND a déjà engagé d’autres programmes importants dans l’intelligence artificielle. L’agence allemande a notamment lancé en 2026 un Challenge doté de 125 millions d’euros visant à faire émerger jusqu’à trois laboratoires européens travaillant sur des approches d’IA de frontière.
Le programme consacré aux puces adopte cependant une approche différente. Il ne cherche pas immédiatement à financer une gigantesque infrastructure de fabrication, mais à intervenir plus en amont, là où de petites équipes peuvent encore expérimenter avec de nouvelles architectures sans nécessiter d’emblée plusieurs milliards d’euros d’investissement.
40 millions d’euros ne suffiront pas à créer un Nvidia européen
L’échelle financière reste en effet à mettre en perspective. Quarante millions d’euros constituent une enveloppe significative pour financer plusieurs équipes de conception, mais elle reste très éloignée des ressources nécessaires pour construire un acteur intégré capable de rivaliser directement avec les leaders mondiaux des accélérateurs IA.
Le programme n’est d’ailleurs pas structuré comme une tentative de reproduire Nvidia. Il cherche plutôt à identifier des ruptures dans le processus de conception lui-même, puis à augmenter les financements si certaines équipes démontrent qu’elles peuvent produire des architectures réellement compétitives.
Cette méthode réduit une partie du risque initial : plusieurs approches peuvent être testées parallèlement avant de concentrer davantage de capitaux sur celles qui franchissent les différentes étapes. Elle ne résout toutefois pas les difficultés qui apparaissent ensuite, notamment la fabrication avancée, le packaging, les logiciels, l’accès à la mémoire et la construction d’un écosystème développeur.
C’est précisément là que se jouera la portée réelle de l’initiative. Accélérer la conception peut permettre de tester davantage d’architectures et de réduire le coût de l’expérimentation, mais transformer une architecture prometteuse en produit industriel compétitif demande une chaîne beaucoup plus large.
Le pari germano-néerlandais consiste donc moins à fabriquer immédiatement un champion européen des GPU qu’à modifier l’endroit où commence la compétition. Si l’IA peut effectivement réduire radicalement le temps nécessaire pour explorer, concevoir et vérifier de nouvelles architectures, de petites équipes pourraient expérimenter à une vitesse jusque-là réservée aux organisations disposant de moyens considérables.
L’Europe ne rattrapera pas son retard dans les accélérateurs IA avec 40 millions d’euros. Mais si NADI et SPRIND parviennent à faire de la conception d’une puce un processus beaucoup plus rapide et accessible, elles pourraient agir sur une variable plus fondamentale : le temps nécessaire pour transformer une nouvelle idée d’architecture en silicium.
