Est-ce que l’intelligence artificielle serait enfin la clé pour débloquer l’énergie de fusion tant attendue ? Voilà la question que tout le secteur de l’énergie commence à se poser en observant la récente alliance entre Commonwealth Fusion Systems (CFS) et DeepMind, la division IA de Google. Pourquoi ce rapprochement entre une startup spécialisée dans la fusion nucléaire et l’une des références mondiales de l’apprentissage machine suscite-t-il autant d’intérêt, y compris chez les géants de la tech ?
En coulisses, CFS ambitionne d’utiliser l’IA de DeepMind, et plus précisément le logiciel de simulation Torax, pour simuler le plasma qui brûlera dans le réacteur Sparc, en construction près de Boston. Peut-on vraiment espérer que des modèles d’apprentissage automatique indiqueront la voie vers un contrôle optimal du plasma, cet état de la matière aussi instable qu’essentiel pour générer de l’énergie de fusion ? Quelles nouvelles portes cette collaboration va-t-elle ouvrir ?
La promesse de l’énergie de fusion est énorme : produire des quantités quasi illimitées d’électricité propre grâce à une technologie longtemps considérée comme inaccessible. Mais jusqu’à présent, les obstacles sont ravageurs, notamment celui de maintenir un plasma suffisamment chaud et stable pour permettre aux atomes de fusionner. Que peut donc réellement l’IA face à ce défi que même les plus grands physiciens n’ont pas encore su relever ?
L’intelligence artificielle pourrait-elle devenir le chaînon manquant de la course mondiale à l’énergie de fusion ?
Ce pari n’est pas nouveau pour Google, qui avait déjà collaboré avec TAE Technologies pour explorer le comportement du plasma dans une autre machine à fusion. Mais pourquoi y revenir aujourd’hui et, surtout, avec autant de moyens ? La réponse repose sans doute sur la complexité du pilotage de ces réacteurs expérimentaux : entre l’ajustement du champ magnétique, la température, la densité et des dizaines d’autres paramètres, on atteint assez vite une problématique… surhumaine. Ce terrain, n’est-ce pas justement celui où l’intelligence artificielle brille par son efficacité et sa capacité à gérer d’innombrables variables en temps réel ?
Pour CFS, l’enjeu est colossal. Son réacteur Sparc, annoncé comme le premier à produire plus d’électricité que ce qu’il consomme, n’est terminé qu’à deux tiers et doit entrer en service en 2026. Le moindre faux pas technologique, la moindre imprécision de contrôle, pourrait tout remettre en cause. CFS et DeepMind vont-ils réussir, grâce à des approches comme l’apprentissage par renforcement ou la recherche évolutive, à faire enfin décoller de manière industrielle cette source d’énergie attendue depuis soixante ans ?
À ces défis techniques s’ajoutent d’énormes enjeux économiques et politiques. Google multiplie ses investissements dans la fusion : elle a pris part à une levée de fonds à près de 900 millions de dollars pour CFS et a déjà signé pour acheter 200 mégawatts d’électricité issue du futur réacteur commercial Arc, prévu en Virginie. Ce positionnement stratégique, avec le soutien d’autres géants comme Nvidia, révèle-t-il une impatience croissante du secteur de la tech à l’égard d’une transition énergétique qui tarde à se concrétiser ?
Cette collaboration sans précédent interroge : l’IA va-t-elle réellement permettre de piloter des réacteurs de fusion, là où l’expertise humaine montre ses limites ? Ou faisons-nous face à un nouvel épisode d’hyper-optimisme technologique ? La véritable révolution énergétique viendra-t-elle de la jonction entre algorithmes et atomes ?
Source : Techcrunch
