À une époque où l’IA passe rapidement de systèmes centralisés aux appareils, réseaux, véhicules, usines et au monde physique, la stratégie des semi-conducteurs prend une dimension beaucoup plus large. Il ne s’agit plus seulement d’augmenter la performance ou de réduire la consommation d’énergie de façon isolée. Il s’agit de permettre une nouvelle architecture de l’intelligence qui s’étend de la périphérie au centre de données et vice-versa.

En discutant avec Meenakshi Benjwal, responsable mondiale du marketing industriel pour les secteurs TMT chez HCLTech, Dr. Durga Malladi, vice-président exécutif et directeur général, Planification technologique, solutions périphériques et centre de données chez Qualcomm Technologies, a décrit comment ce virage change la façon dont les leaders doivent aborder l’IA, la connectivité et l’avenir de l’informatique.

L’IA est maintenant courante dans toute la pile technologique

Pour Malladi, le premier point est que l’IA a déjà atteint le grand public. « L’IA est désormais une technologie plutôt répandue qui s’immisce dans tous les secteurs de l’industrie », a-t-il affirmé.

Cela modifie le dialogue stratégique. L’IA n’est plus confinée à une seule couche de l’écosystème technologique, ni façonnée par un seul marché. Les exigences de l’IA s’étendent maintenant aux appareils, systèmes industriels, plateformes automobiles et centres de données, chacun ayant des besoins très différents.

Malladi a expliqué que l’entrée de Qualcomm sur le marché des centres de données l’an dernier a complété un parcours plus global « qui nous amène de l’appareil jusqu’au centre de données ». Mais la façon dont l’IA fonctionne sur ces domaines est loin d’être uniforme. Sur des appareils périphériques comme les téléphones intelligents, PC et systèmes XR, l’accent est mis sur l’inférence à l’aide de modèles sophistiqués mais relativement compacts. Dans les contextes industriels et automobiles, la taille des modèles et les cas d’usage deviennent de plus en plus exigeants. À l’extrémité centre de données du spectre, l’industrie gère des modèles fondamentaux comprenant des billions de paramètres, avec des profils d’infrastructure et de puissance très différents.

C’est pourquoi un nouveau modèle opérationnel pour l’IA commence à prendre forme. « La principale discussion pour nous, chez Qualcomm, et je crois qu’elle résonne dans l’ensemble de l’industrie, c’est comment exploiter cela, améliorer ce réseau et amener un véritable modèle hybride d’IA, dans lequel on retrouve l’inférence partout, de la périphérie au centre de données. »

Pourquoi l’IA hybride transforme l’expérience des consommateurs

Pour les utilisateurs finaux, il ne s’agit pas principalement d’architectures ou de tailles de modèles. Il s’agit de résultats.

Comme Benjwal l’a souligné durant la discussion, les consommateurs se préoccupent beaucoup plus de ce que permet l’intelligence que de la manière dont elle est offerte.

Malladi a acquiescé : « Un consommateur moyen ne sait probablement pas, et ne se soucie pas tant, de la façon dont l’inférence d’IA a lieu, tant qu’il en perçoit les bénéfices. »

C’est là que l’IA hybride prend toute son importance. Dans des environnements à connectivité de haute qualité, une partie du traitement peut s’effectuer près de l’appareil et une autre plus profondément dans le réseau ou le centre de données, sans que l’utilisateur ne remarque le transfert. Le résultat est une expérience qui semble rapide, réactive et fluide, même lorsque le calcul est distribué dynamiquement.

C’est particulièrement pertinent pour les nouveaux cas d’utilisation comme l’IA physique, les applications périphériques à faible latence et les lunettes intelligentes propulsées par l’IA. Dans ces contextes, une partie de l’inférence peut se faire directement sur l’appareil, tandis que d’autres pourraient devoir s’appuyer sur des systèmes à la périphérie du réseau. Pour que cela fonctionne harmonieusement, il faut plus que de la puissance de calcul. Il faut une trame de connectivité et une série de protocoles capables de déterminer en temps réel ce qui doit fonctionner où, sans créer de friction visible pour l’utilisateur.

Pourquoi la 6G va bien au-delà de la simple vitesse de connexion

C’est aussi pourquoi Malladi envisage la prochaine ère des réseaux différemment. « C’est la première fois qu’en tant que Qualcomm, nous parlons de 6G », a-t-il mentionné. Mais, contrairement aux changements de génération précédents, « cette fois, c’est très différent. »

Il a présenté trois piliers fondamentaux pour la 6G.

1. La première demeure la connectivité, mais avec de nouveaux attributs façonnés par des charges de travail propulsées par l’IA.  
2. La deuxième est la détection à grande échelle, où le réseau lui-même acquiert une vue plus large de son environnement et peut soutenir des capacités entièrement nouvelles, allant de la détection de drones à l’intelligence du trafic et des infrastructures.  
3. La troisième consiste en l’informatique intégrée au sein même du réseau. 

En d’autres mots, la 6G n’est pas simplement une autre amélioration de vitesse. Elle fait partie d’un passage plus large de la connectivité à l’intelligence distribuée. Les radios, cartes réseau, serveurs et racks commencent à faire partie d’un continuum d’IA beaucoup plus vaste.

C’est « un parcours de la connectivité à l’intelligence », a déclaré Benjwal.

Ce que les conseils d’administration et les chefs de la direction devraient faire maintenant

Pour les dirigeant·e·s d’entreprise, Malladi a indiqué que, dans les 12 à 24 prochains mois, la bonne décision dépend fortement de la position actuelle de l’organisation dans la chaîne de valeur.

« Si vous êtes déjà un fournisseur souverain de centre de données, par exemple, et que vous êtes aussi un fournisseur de réseau, il s’agit d’une étape naturelle de commencer à réfléchir aux actifs qui entrent dans le centre de données » et à la façon dont ces capacités peuvent se rapprocher de l’utilisateur via le réseau, a-t-il mentionné.

Les fournisseurs d’infrastructures doivent aussi penser différemment. L’architecture de processeur adaptée aux charges de travail réseau n’est peut-être pas celle utilisée dans le centre de données. Les fabricants d’appareils font face à un autre défi : identifier les nouvelles catégories de produits que l’IA pourrait débloquer.

Selon Malladi, les lunettes XR, l’IA physique et la robotique montrent toutes l’émergence de nouvelles catégories d’appareils connectés qui viendront compléter, plutôt que remplacer, les téléphones intelligents et les ordinateurs de bureau.

Et pour les acteurs de l’écosystème, comme les fournisseurs de mémoire, le changement est tout aussi important. Malladi a noté que l’inférence de l’IA dépend de plus en plus des différentes étapes de performance du calcul et de la mémoire. Certaines charges dépendent de la puissance de calcul brute, tandis que d’autres sont limitées par la bande passante de la mémoire. Cela signifie que l’architecture de la mémoire elle-même doit évoluer en parallèle avec le reste de la pile d’IA.

Son point plus large était que chaque segment de l’écosystème doit maintenant repenser son rôle pour les trois à quatre prochaines années.

La prochaine ère de la techno et des semi-conducteurs

Lorsqu’on lui a demandé de résumer l’orientation prise par la prochaine ère de la technologie et des semi-conducteurs, Malladi a été clair sur la direction à suivre.

« L’efficacité énergétique et l’informatique haute performance sont là pour rester. Il n’y a pas de retour en arrière », a-t-il affirmé.

Il entrevoit aussi un changement plus visible dans notre manière d’interagir avec la technologie elle-même.

« La voix et l’IA deviennent l’interface utilisateur la plus naturelle avec tous les appareils qui nous entourent, avec l’IA agentique qui imprègne tout », a-t-il dit. Concrètement, cela signifie un monde où les gens s’adressent de plus en plus à leurs appareils plutôt que de se fier par défaut aux écrans tactiles et aux claviers.

Il a aussi souligné la montée rapide de l’IA agentique comme une réalité immédiate et non un concept futur. « Les agents d’IA sont réels maintenant », a-t-il précisé. Combinés à l’informatique haute performance, aux nouvelles architectures de mémoire, à une connectivité plus solide et à une détection plus large, ils contribuent à définir la prochaine vague de systèmes intelligents.

Des indicateurs de performance aux systèmes intelligents

La discussion a mis un point plus large particulièrement en évidence. L’innovation dans les semi-conducteurs n’est plus seulement mesurée par les paramètres traditionnels du matériel. Les performances et la puissance comptent toujours, mais elles s’intègrent désormais dans une question bien plus vaste : comment bâtir l’infrastructure d’une IA distribuée, efficace et toujours connectée ?

C’est ce qui rend ce moment marquant. À mesure que l’IA passe du nuage aux appareils, aux réseaux et au monde physique, la stratégie pour les semi-conducteurs devient indissociable de la stratégie d’affaires, de la conception des plateformes et de l’expérience utilisateur elle-même.

Pour les dirigeant·e·s du secteur des télécommunications, de l’informatique, de l’infrastructure et de la fabrication, la prochaine ère ne sera pas définie par la vitesse brute seulement. Elle dépendra de leur capacité à relier l’intelligence à travers toute la pile et à la convertir efficacement en valeur concrète.