Newtech
Semi-conducteurs : l’IA et la simulation, moteurs d’une révolution industrielle sous pression
Par La rédaction, publié le 16 janvier 2025
Alors que le marché des semi-conducteurs connaît une croissance sans précédent, les défis industriels et environnementaux se multiplient. Grâce à la synergie entre simulation numérique et IA générative, les acteurs du secteur peuvent accélérer l’innovation, réduire leur empreinte écologique et répondre aux attentes d’une industrie sous tension.
De Mazen El Hout, Senior Product Manager, Ansys
Le secteur des semi-conducteurs se trouve aujourd’hui à un tournant critique. L’explosion de l’intelligence artificielle générative et la prolifération des produits connectés alimentent une demande sans précédent pour des puces toujours plus performantes.
Selon Gartner, ce marché devrait atteindre 717 milliards de dollars d’ici 2025, soit une hausse de 14 %.
Cependant, cet essor s’accompagne de défis majeurs : des cycles de conception complexes, des capacités de production sous tension et une pénurie mondiale encore récente. En France, le plan national pour les semi-conducteurs, doté de 1,5 milliard d’euros, illustre les efforts déployés pour structurer une filière stratégique face à ces enjeux. Mais pour répondre efficacement à la demande croissante, les fabricants doivent également adopter des technologies avancées comme la simulation numérique et l’intelligence artificielle (IA). Ensemble, elles permettent de relever ces défis en optimisant la conception, en renforçant la durabilité des processus industriels et en soutenant les chaînes de production à grande échelle.
Simulation et IA : des outils complémentaires
La simulation numérique est depuis longtemps un outil indispensable pour les ingénieurs. Elle permet d’anticiper des comportements critiques, de valider des concepts complexes et d’optimiser les performances avant même la fabrication des prototypes. En identifiant les défauts potentiels en amont, la simulation accélère les cycles de développement, limite les coûts et réduit le temps de mise sur le marché – des enjeux clés pour les fabricants de semi-conducteurs.
L’IA générative enrichit ces capacités. En exploitant des données issues de simulations existantes, elle permet de générer des prédictions en quelques minutes, là où les analyses classiques nécessitent parfois plusieurs jours. Par exemple, des modèles d’IA peuvent affiner en temps réel des conceptions, en simulant rapidement l’impact de divers paramètres. Ce processus améliore non seulement l’efficacité, mais aussi la fiabilité des modèles, en créant une boucle d’apprentissage : plus les simulations génèrent de données, plus les modèles d’IA gagnent en précision et en robustesse.
Simplifier l’évaluation de la fiabilité
La conception des puces est un processus complexe, marqué par des interactions entre paramètres électriques, thermiques et structurels. La moindre erreur ou modification dans un composant peut entraîner des effets en cascade. Ces interactions, souvent imprévisibles, augmentent les risques d’échec, rallongent les cycles de développement et freinent la scalabilité.
Si la simulation aide déjà à anticiper ces défis, elle peut s’avérer chronophage lorsqu’elle est utilisée seule. L’IA générative apporte une solution décisive : dans une analyse thermique, par exemple, un modèle d’IA entraîné sur des jeux de données peut rapidement identifier les zones critiques de surchauffe et proposer des ajustements ciblés. Cela permet d’améliorer la gestion thermique, de réduire les risques de surchauffe et d’optimiser les performances des puces.
Vers une innovation durable
La durabilité est devenue un impératif dans tous les secteurs industriels, et l’industrie des semi-conducteurs ne fait pas exception. La fabrication des puces est énergivore : elle consomme d’énormes quantités d’eau, nécessite l’extraction de matières premières rares et repose sur des chaînes d’approvisionnement avec une empreinte carbone élevée. À cela s’ajoute l’obsolescence programmée des produits électroniques, qui génère des déchets croissants.
La simulation joue un rôle clé dans la réduction de cet impact environnemental. En identifiant les zones de surconsommation énergétique dès la phase de conception, elle permet d’optimiser l’efficacité des puces tout en limitant le recours aux prototypes physiques, réduisant ainsi les déchets.
L’IA vient compléter cette démarche. En analysant la relation entre les propriétés des matériaux et les performances des produits, elle aide à sélectionner les conceptions les plus durables. Les ingénieurs peuvent ainsi optimiser à la fois les processus de fabrication et la durabilité des produits, tout en maintenant des performances élevées.
Optimiser les fabs pour une production à grande échelle
Pour répondre à la demande mondiale, les usines de fabrication – ou « fabs » – doivent elles aussi évoluer. Ces infrastructures, qui fonctionnent souvent en continu, sont sujettes à l’usure et aux pannes, pouvant entraîner des interruptions coûteuses.
Pour pallier ces risques, les fabricants se tournent vers des jumeaux numériques pilotés par l’IA. Ces outils permettent de connecter les données des actifs physiques à leurs modèles simulés, offrant une surveillance en temps réel et des capacités de maintenance prédictive. Même en l’absence de données historiques sur certains défauts ou pannes, l’IA peut générer des jeux de données synthétiques pour enrichir les modèles et améliorer leur précision. Cela garantit une continuité opérationnelle tout en réduisant les coûts et les temps d’arrêt.
Dans une industrie en pleine mutation, l’IA et la simulation ne sont plus des options mais des impératifs stratégiques pour répondre aux attentes des marchés tout en anticipant les défis industriels et environnementaux. Les entreprises qui investissent dès aujourd’hui dans ces approches joueront un rôle de premier plan, en posant les bases d’une industrie résiliente, compétitive et durable.
À LIRE AUSSI :
À LIRE AUSSI :
À LIRE AUSSI :
