Cognichip : l'intelligence artificielle au chevet des fondeurs de silicium
On savait que l'intelligence artificielle était gourmande en puces, mais on oubliait que concevoir ces morceaux de silicium reste un processus archaïque, lent et horriblement cher. Alors que les modèles de langage s'entraînent sur des téraoctets de données en quelques semaines, il faut encore trois à cinq ans pour qu'une puce passe du concept à la production de masse. Cognichip, une jeune pousse qui vient de lever 60 millions USD (environ 55 millions €), estime qu'il est temps que l'IA rende la pareille à ses créateurs.
L'enfer de la conception matérielle
Le problème est simple : la complexité du matériel a explosé alors que les outils de conception n'ont pas suivi le même rythme effréné. Pour donner un ordre d'idée, la dernière architecture Nvidia Blackwell embarque pas moins de 104 milliards de transistors. Aligner tout ce petit monde sans erreur relève du miracle industriel permanent. Actuellement, la phase de conception seule peut durer deux ans avant même que l'on commence à réfléchir au tracé physique des circuits.
Faraj Aalaei, fondateur et PDG de Cognichip, souligne une réalité brutale : dans le temps qu'il faut pour créer une nouvelle puce, le marché peut totalement changer, rendant des investissements colossaux obsolètes avant même la sortie d'usine. Son objectif est d'apporter aux ingénieurs en semi-conducteurs les mêmes outils d'assistance que ceux utilisés par les développeurs de logiciels pour coder plus vite et mieux.
Ces systèmes sont désormais assez intelligents pour que, simplement en les guidant et en leur indiquant le résultat souhaité, ils puissent produire un code magnifique.
Une approche spécifique plutôt que généraliste
Contrairement à beaucoup de startups qui se contentent de greffer une interface sur un modèle de langage généraliste, Cognichip a entraîné son propre modèle sur des données spécifiques au design de puces. C'est un défi de taille, car contrairement au monde du logiciel où l'open-source est roi, les concepteurs de puces gardent jalousement leur propriété intellectuelle. Pour contourner ce manque de données publiques, l'entreprise a dû créer ses propres jeux de données synthétiques et négocier des licences avec des partenaires.
La promesse est ambitieuse : réduire les coûts de développement de plus de 75 % et diviser le calendrier de production par deux. Pour prouver la viabilité de son système, Cognichip a organisé un hackathon avec des étudiants de l'université d'État de San José, qui ont réussi à concevoir des processeurs basés sur l'architecture ouverte RISC-V en un temps record.
Un marché sous haute tension financière
Le tour de table de 60 millions USD, mené par Seligman Ventures, porte le financement total de la société à 93 millions USD (86 millions €) depuis sa création en 2024. La présence de Lip-Bu Tan, ancien patron de Cadence et figure influente chez Intel, au conseil d'administration, donne une crédibilité certaine au projet. Cognichip n'est cependant pas seule sur ce créneau : elle doit faire face aux géants historiques comme Synopsys et Cadence, mais aussi à d'autres startups bien dotées comme ChipAgentsAI, qui a récemment bouclé un tour de 74 millions USD (68 millions €).
Si nous sommes effectivement dans un « super-cycle » des semi-conducteurs, l'automatisation par l'IA n'est plus une option, mais une nécessité de survie économique. Reste à voir si Cognichip pourra bientôt montrer une puce commercialisée et entièrement conçue par son système, ce qui n'est pas encore le cas aujourd'hui.