Au-delà du silicium
Depuis soixante ans, toute l'informatique repose sur le même matériau. Le silicium. Gravé, dopé, empilé, miniaturisé jusqu'aux limites de la physique. Chaque génération de puces pousse un peu plus loin la même recette. Mais la recette a des limites — et les centres de calcul qui alimentent l'IA les atteignent.
Une équipe du Centre de Nanosciences et d'Ingénierie vient de publier quelque chose qui pourrait changer la donne. Pas un nouveau type de puce. Un nouveau type de matière.
Un dispositif, cinq fonctions
Les chercheurs ont synthétisé dix-sept complexes moléculaires à base de ruthénium — un métal rare aux propriétés électroniques particulières. En ajustant les ligands et les ions qui entourent chaque molécule, ils obtiennent un dispositif capable de basculer entre cinq rôles différents : mémoire, porte logique, sélecteur, processeur analogique, ou synapse électronique.
Le même composant. Pas cinq composants différents câblés ensemble. Un seul, qui change de fonction selon la stimulation qu'il reçoit.
Avec la bonne chimie moléculaire, un seul dispositif peut stocker de l'information, calculer avec, ou même apprendre et désapprendre. Ce n'est pas ce qu'on attend d'un composant électronique classique.
Comment ça marche
Le fonctionnement repose sur trois mécanismes simultanés : le mouvement des électrons à travers les films moléculaires, les processus d'oxydoréduction de chaque molécule, et le déplacement des contre-ions dans la matrice. La combinaison de ces trois dynamiques produit des comportements de commutation, de relaxation et de stabilité d'état que le silicium ne peut pas reproduire.
En pratique, cela signifie que la mémoire et le calcul cohabitent dans le même matériau. Plus besoin de faire transiter les données entre un processeur et une mémoire séparée — le goulot d'étranglement qui ralentit tous les systèmes actuels. L'apprentissage est encodé directement dans la matière.
La route vers le neuromorphique
Le cerveau humain ne sépare pas mémoire et calcul. Chaque synapse fait les deux en même temps. C'est ce qui le rend si efficace — et si difficile à imiter avec du silicium. Ces molécules reproduisent cette architecture. Un matériau qui apprend, au sens physique du terme.
L'équipe travaille déjà à intégrer ces complexes sur des puces de silicium existantes. L'objectif : un hardware IA hybride, où les couches moléculaires gèrent l'apprentissage pendant que le silicium gère le reste.
Les résultats sont publiés dans Advanced Materials. Le silicium ne va pas disparaître demain. Mais il vient peut-être de trouver son partenaire.