Une jeune entreprise américaine propose une autre manière de faire fonctionner une intelligence artificielle générative. Son modèle Un-0 produit des images avec un système d’oscillateurs couplés, au lieu de s’appuyer uniquement sur les calculs numériques classiques des processeurs graphiques. La promesse : une division par 1000 de la consommation énergétique à performance égale.
Les oscillateurs sont des systèmes qui évoluent dans le temps selon une fréquence, une phase et des interactions avec leur environnement. Dans cette architecture, leurs états physiques remplacent une partie des opérations habituellement réalisées par des transistors. Le calcul repose alors sur la dynamique collective du système.
Cette approche appartient au domaine du calcul physique. Elle cherche à exploiter directement les propriétés d’un support matériel, comme les variations d’un signal ou la synchronisation de petits oscillateurs. L’objectif consiste à effectuer certaines opérations avec moins d’étapes, et donc moins d’énergie.
Un-0 a été testé sur des images de 64 par 64 pixels issues de la base ImageNet. L’entreprise annonce un score FID de 6.74, une mesure utilisée pour comparer la qualité statistique d’images générées. Ce résultat est comparable à celui de plusieurs premiers modèles classiques de génération d’images.
Le modèle n’est toutefois pas pour le moment exécuté sur une puce physique dédiée. Il fonctionne sur une simulation informatique d’une architecture d’oscillateurs. Les gains énergétiques annoncés correspondent donc à une perspective matérielle, et non à une consommation déjà mesurée avec un prototype complet.
Le fonctionnement diffère aussi des modèles de diffusion les plus répandus. Au lieu de reconstruire progressivement une image à partir de bruit avec un vaste réseau de neurones, le système exploite l’évolution collective de ses oscillateurs pour produire une représentation cohérente.
L’entreprise estime que cette architecture pourrait réduire fortement l’énergie nécessaire à l’inférence. Certaines communications évoquent un facteur pouvant atteindre 1.000, mais cette valeur reste pour le moment une projection dépendant du matériel, du logiciel et de la comparaison choisie.
Le passage à des images plus grandes constitue un enjeu majeur. Il faudra aussi construire les circuits, limiter les erreurs, programmer les interactions entre oscillateurs et comparer les performances. Une simulation prometteuse ne garantit donc pas encore une alternative industrielle aux GPU.
Cette piste reste néanmoins intéressante alors que la génération d’images augmente la demande en calcul et en électricité. Elle est la représentante d'une tendance plus large : concevoir des systèmes d’intelligence artificielle qui utilisent directement la physique pour réduire le coût énergétique des opérations.