Conception microélectronique : l’IA peut tout changer, mais pas sans l’humain
François Cerisier, CEO de Aedvices explique pourquoi, en matière de conception microélectronique, l’IA peut éclairer et accélérer, mais cela reste à l’humain d’organiser le débat, de trancher, et d’assumer les choix.
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L’IA promet des gains de temps et de précision spectaculaires, y compris en microélectronique. Dans le secteur des semi-conducteurs, près de 50 % des fabricants déclarent déjà s’appuyer sur l’IA ou le machine learning pour optimiser leurs processus de production (Boston Consulting Group, 2024). Jamais les progrès n’ont été aussi rapides et chaque jour apporte son lot d’innovations. Pour autant, une machine qui extrapole ne doute pas. La confiance se prouve par la validation, la traçabilité et la responsabilité humaine. La clé n’est alors pas de remplacer, mais de renforcer l’intelligence humaine là où l’analyse critique fait la différence.
l’IA fait gagner en productivité, et la qualité progresse
Dans les bureaux d’études, l’IA prend en charge les tâches répétitives, libère du temps d’ingénierie, propose rapidement des pistes et permet d’explorer plus d’options plus tôt. Bien utilisée, elle peut aussi hausser la qualité : moins d’oublis, des choix mieux argumentés et des pratiques plus homogènes. La vitesse n’est pas un pari risqué, c’est le résultat d’une méthode mieux outillée et plus rigoureuse.
Derrière ces promesses, une réalité s’impose : l’IA ne sait pas, ne pense pas, elle calcule. Elle déduit à partir de ce qu’on lui donne pour produire ce qui lui paraît le plus probable. Elle peut donc se tromper, parfois vite et de manière convaincante. À ces hallucinations s’ajoute un double biais de confirmation : la machine renforce ce qu’elle a appris à produire, et nous avons tendance à accepter ce qui conforte notre intuition. En microélectronique, ce “manque” peut coûter cher : coût des masques, retours produit, voire pire dans les systèmes liés à la sécurité. D’où une règle de bon sens : on confronte les résultats, on les met au défi (formulations alternatives, questions contradictoires, sources croisées), et le doute bloque quand nécessaire. L’IA aide à aller plus vite ; elle n’exonère pas l’humain de ses responsabilités.
François Cerisier est le fondateur et PDG d'Aedvices, société française qui propose des services de conception et de vérification, de conseil et de formation pour les industries des semi-conducteurs et des systèmes embarqués. Crédits photo : Charlotte Pasinetti.
L’humain doit rester dans la boucle
En microélectronique, la séparation des rôles est une règle de base : celui qui conçoit n’est pas celui qui vérifie. Il en va de même avec l’IA. Un modèle garde en mémoire son propre contexte et ses hypothèses de départ. Il propage donc les mêmes biais que ceux qui ont guidé la conception. C’est pourquoi lui confier la vérification de ce qu’elle a contribué à produire, revient à refermer le piège de l’erreur.
Un usage responsable s’impose. L’IA doit mettre l’humain au défi, et l’humain doit savoir la remettre en question. Pour cela, il faut changer de perspective, varier les angles d’analyse, reformuler, rechercher d’autres interprétations, confronter les réponses entre elles et les recouper avec d'autres sources ou outils. Le désaccord permet de détecter les failles. Le doute, quant à lui, reste essentiel pour éviter les erreurs. Même pour des auto-contrôles, il est recommandé de changer de chaîne ou de paramètres afin d’éviter l’auto-validation. Cette démarche s’apprend : elle demande des réflexes, de la formation et un cadre clair. L’IA peut éclairer et accélérer, mais c’est à l’humain d’organiser le débat, de trancher, et d’assumer les choix.
La souveraineté comme enjeu transversal
La tentation de tout déléguer à l’IA crée une double dépendance : technique (modèles opaques, boîtes noires, maintenance) et économique (plateformes étrangères et leurs règles). En microélectronique, l’impact serait majeur : la propriété intellectuelle réside dans les données de conception et dans les décisions qui les transforment. Les cadres juridiques renforcent l’enjeu : le RGPD impose la maîtrise des traitements, le Cloud Act peut ouvrir des accès extraterritoriaux chez certains prestataires, et l’EU AI Act exige transparence, gouvernance des données et supervision humaine. Sans compter sur les contrats de confidentialité entre entreprises qui ajoutent des contraintes supplémentaires.
D’où une ligne claire : reprendre la main sur les données. Concrètement, privilégier l’auto-hébergement (y compris des modèles d’IA) ou des hébergeurs de confiance, chiffrer par défaut, cloisonner les environnements, journaliser les accès, contractualiser un droit d’audit et disposer d’un plan de repli “sans IA” réellement testable. L’Europe et la France ont les talents et les briques ; sans une volonté politique forte, cette expertise risque de se dissoudre dans des solutions “clé en main” conçues ailleurs.
Pour une IA responsable en microélectronique
L’IA transforme déjà la microélectronique. Mais pour en faire un levier de progrès et non de dépendance, il faut une intelligence collective entre humains et machines. Cela s’apprend : en formant aux usages, aux limites et aux biais, et en maîtrisant de nouvelles méthodes de vérification. C’est ainsi que se construira notre souveraineté technologique.
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