Nouvelle entreprise de matériel IA d’AWS enseigne à l’IA à penser en physique

Avec le boom de l’IA, toute l’attention des investisseurs concernant le matériel informatique s’est concentrée sur les puces ultra‑avancées, les GPU et la mémoire.

Cependant, pour connecter ces composants dans les machines et les biens de consommation, des machines à laver aux voitures en passant par les robots industriels, des cartes de circuits imprimés (PCB) sont nécessaires. Ce sont les plaques plates utilisées pour soutenir physiquement et connecter électriquement les composants électroniques.

Source: Quilter AI

Produire des PCB n’est pas trivial, mais il s’agit d’une chaîne d’approvisionnement mature, bien comprise et mise à l’échelle, dont la fabrication réelle est de plus en plus entièrement automatisée. Cependant, concevoir de nouveaux PCB n’est pas simple du tout et constitue en réalité l’une des dernières étapes manuelles du développement électronique.

Un spécialiste dessine le plan à la main et place des centaines voire des milliers de composants tout en routant les traces de cuivre qui les relient à travers plusieurs couches. Pour une carte d’une complexité modérée, la mise en page prend de quatre à huit semaines. Les systèmes sophistiqués comme l’électronique automobile ou les ordinateurs prennent trois mois ou plus.

Cela pourrait changer très rapidement, car une nouvelle startup appelée Quilter AI utilise désormais l’IA pour automatiser ce processus. Elle peut transformer un processus de plusieurs semaines ou mois en quelques jours seulement, économisant ainsi de nombreuses heures de travail pour les concepteurs de PCB.

Pourquoi la conception de PCB est‑elle si difficile?

Les PCB sont des systèmes physiques 3D très complexes qui doivent équilibrer de multiples contraintes pour une bonne conception:

• Limites d’espace/mécaniques: les composants doivent non seulement être disposés ensemble, mais aussi tenir dans un espace très restreint.
• Bruitage électrique: le passage du courant crée des fuites de puissance potentielles, des transferts de signal non intentionnels et des interférences électromagnétiques (EMI), nécessitant l’anticipation d’effets électriques indésirables.
• Gestion thermique:  les composants à haute puissance ne doivent pas créer trop de points chauds ; un dissipateur thermique en cuivre doit être ajouté pour évacuer la chaleur, et les flux d’air des ventilateurs ne doivent pas être obstrués.
• Limites de fabrication: les contraintes liées au fonctionnement des produits chimiques et des outils de fabrication signifient que la conception doit éviter des configurations comme des traces de cuivre se rejoignant à des angles aigus ou des masques de soudure trop fins, prendre en compte les diamètres de trous réalisables, etc.

Résoudre bon nombre de ces problèmes peut en aggraver d’autres, ce qui fait que la conception de PCB est un exercice d’équilibre visant à répondre à tous les objectifs techniques tout en respectant les exigences de coût, de consommation d’énergie, de performance et de taille d’un PCB donné.

En conséquence, jusqu’à présent, la plupart des outils d’assistance automatisés pour la conception de PCB étaient utiles, mais nécessitaient une forte intervention humaine pour détecter les problèmes éventuels. De plus, les circuits sensibles requièrent des agencements spécialisés et non standard.

Source: Cadence

Aperçu de Quilter AI

Historique de Quilter

Quilter a été fondée par Sergiy Nesterenko après cinq ans chez SpaceX en tant qu’ingénieur principal des effets de rayonnement, où il a développé l’électronique pour les Falcon 9 et Falcon Heavy, ainsi qu’en tant que chercheur en Californie auparavant.

“J’ai étudié en triple majeure les mathématiques, la physique et la chimie à Berkeley, non pas parce que je voulais me spécialiser, mais parce que je voulais maîtriser les fondamentaux. Cela rend tout le reste plus facile à apprendre.”

L’équipe de l’entreprise est composée d’ingénieurs provenant de SpaceX, Apple (AAPL ), NASA, Johns Hopkins APL et MIT. Elle a également recruté des constructeurs d’Automatisation de Conception Électronique (EDA) issus des sociétés d’automatisation de PCB Cadence et Synopsys.

L’entreprise a levé 10 M$ lors de son tour de financement Series A en 2023, puis 25 M$ supplémentaires en 2025, un an après le lancement de la bêta ouverte de son logiciel. Elle a lancé son niveau gratuit en août 2025, où le coût de la solution est facturé à l’usage, s’éloignant du modèle d’abonnement logiciel souvent coûteux qui domine le secteur.

“Lorsque vous téléversez une carte sur Quilter, le nombre de broches non routées au moment du téléversement correspond à votre nombre de broches de conception. Vous ne payez que pour ce que Quilter doit compiler, rien de plus. Si vous pré‑routiez une partie de la carte avant le téléversement (réseaux RF, fan‑outs, sections haute tension), ces broches routées ne sont pas comptabilisées. Quilter contourne votre travail existant et ne facture que les broches qu’il doit traiter.”

Quilter propose également aucun format propriétaire et aucune contrainte d’enfermement, facilitant l’intégration des concepteurs de PCB et leur intégration aux flux de travail et outils de fabrication existants.

Source: Quilter AI

Apporter la physique à l’IA

De manière générale, l’IA a été principalement utilisée jusqu’à présent pour la génération de texte et d’images, y compris le code informatique. Mais elle a souvent du mal avec la physique du monde réel, ce qui explique pourquoi un nouveau axe du développement de l’IA est l’IA physique, notamment pour les applications robotiques (suivez le lien pour notre rapport complet sur ce sujet).

Quilter a adopté une approche combinant apprentissage par renforcement, apprentissage automatique et réseaux neuronaux afin d’offrir à son IA une meilleure compréhension de la façon dont la physique réelle crée des contraintes dans la conception de PCB.

Source: Quilter AI

En conséquence, l’IA de Quilter n’est pas conçue en imitant les cartes existantes, sans « comprendre » pourquoi elles ont été réalisées de cette façon et en apprenant des humains. Cette approche, similaire au mode de fonctionnement de base de la plupart des LLM, entraînerait souvent un problème sérieux lorsque plusieurs contraintes sont en jeu.

“Quilter génère des mises en page complètes en utilisant une IA entraînée sur la physique du monde réel et les contraintes de fabrication, et non sur des exemples humains. Cela permet aux ingénieurs d’explorer des espaces de conception fermés par l’intuition humaine, faisant apparaître des solutions qui seraient restées inconnues sans un calcul priorisant la physique.”

Au lieu de cela, l’IA doit comprendre la physique du courant électrique, de l’électromagnétisme et de l’espace physique occupé par les composants, et concevoir le PCB en conséquence.

Chaque agent sous‑composant de Quilter AI place les composants, trace les routes, évalue la physique et apprend quelles décisions produisent de meilleurs résultats. Des millions d’itérations affinent les stratégies de placement et de routage, équilibrant les contraintes sans biais humain, produisant des méthodes de routage et des stratégies de placement non conventionnelles.

“Nous ne cherchons pas à égaler les humains. Nous cherchons à les dépasser en évitant entièrement leurs contraintes.”

Cela signifie que des dizaines de mises en page sont générées simultanément, chacune étant classée selon sa fabricabilité et sa couverture de contraintes. Les équipes de conception peuvent explorer avec cet outil 100 fois plus de variantes de conception sans délai ni compromis. Les utilisateurs peuvent également tester rapidement la taille ou la densité réaliste d’une carte en téléversant plusieurs variantes en parallèle.

“Quilter crée le premier moteur de conception de PCB autonome. Ce n’est pas un autorouteur, un copilote ou un LLM. C’est un système d’IA priorisant la physique qui apprend de la loi naturelle elle‑même, et non des raccourcis humains.”

Renforcer la décision humaine

Quilter AI peut réaliser des conceptions de cartes simples en seulement 15 minutes. Mais pour des conceptions plus complexes comportant des milliers de broches, le système fonctionnera toute la nuit.

Pour chaque soumission, Quilter explore plusieurs candidats de placement et de routage à travers différentes empilements en parallèle, offrant aux ingénieurs une gamme d’options à évaluer. Ils peuvent ensuite télécharger les résultats dans leur outil ECAD natif, les examiner et les affiner, puis soumettre à nouveau si nécessaire.

Quilter exploite sa plateforme commerciale \”app.quilter.ai\”, depuis la région US West d’AWS, avec l’intention de s’étendre vers US East et finalement l’Europe. Cela offre à l’entreprise un moyen puissant et simple de faire évoluer ses opérations en s’appuyant sur la capacité de cloud computing d’Amazon. Il est également possible d’exécuter un environnement AWS auto‑hébergé afin que les données sensibles ne quittent jamais l’infrastructure de l’entreprise.

Le fait que Quilter ne s’entraîne pas sur les données de ses clients ou sur d’autres cartes existantes constitue également un avantage dans un secteur où la protection de la propriété intellectuelle est extrêmement importante, comme l’aérospatiale ou la défense.

Le flux de travail transforme les ingénieurs, passant de dessinateurs de traces manuelles à des orchestrateurs capables d’exécuter plusieurs variantes de cartes en parallèle, transformant un cycle de conception trimestriel en une boucle hebdomadaire d’expériences et d’apprentissage.

“Un monde avec Quilter est un monde où les cartes sont aussi abondantes et itératives que les builds logiciels, alimentant un nouveau paradigme que nous appelons Hardware‑Rich Development™. Quilter donne aux meilleurs concepteurs de PCB le super‑pouvoir de transformer des semaines en jours. C’est un changement de paradigme complet. Lorsque vous itérez plus rapidement, vous pouvez surpasser vos concurrents en innovation.”

Le processus offre des avantages à tous les professionnels impliqués dans les PCB, avec des délais plus rapides, de nouvelles conceptions et une intégration facile avec les outils CAD existants.

Source: Quilter AI

Récemment, Quilter a réalisé son projet le plus ambitieux à ce jour, Project Speedrun, concevant un ordinateur Linux de 843 composants (deux cartes, 5 141 broches, DDR4 haute vitesse, eMMC, PCIe, CSI/DSI, GigE). Cela aurait normalement nécessité 400 à 450 heures de mise en page manuelle. Quilter a réduit cela à 38,5 heures de travail humain, le reste étant effectué de façon autonome.

“Quilter s’est occupé du travail de conception répétitif tandis que l’ingénieur restait maître du processus. L’automatisation a géré le placement, le routage et les vérifications physiques, le libérant pour se concentrer sur la préparation du firmware, la documentation et le raffinement des contraintes.”

Investir dans l’IA physique

NVIDIA

Depuis ses débuts en tant que fabricant de matériel GPU pour les jeux vidéo et d’autres tâches de rendu graphique, NVIDIA (NVDA ) est devenu une immense entreprise de matériel IA, faisant de son action la plus grande capitalisation boursière au monde.

NVIDIA a perçu le potentiel de l’IA tôt, bien avant que quiconque, même les chercheurs spécialisés, ne s’intéresse aux réseaux neuronaux. À l’époque, c’était un pari risqué dans un secteur non prouvé et à peine existant, ou comme le dit Jensen Huang :

“Nous investissons dans des marchés de zéro milliard de dollars.”

En 2016 et 2017, NVIDIA a publié respectivement les architectures Pascal et Volta, les premiers accélérateurs IA basés sur GPU, tandis que Volta a introduit les Tensor Cores, qui ont accéléré les tâches d’apprentissage profond jusqu’à 12 fois d’ici 2024.

Les investisseurs ont été quelque peu inquiets que NVIDIA puisse bientôt manquer de nouveaux marchés pour justifier ses multiples de valorisation élevés. Au CES 2026 (Consumer Electronics Show), NVIDIA a annoncé un nouveau focus sur l’IA physique.

Pour ce faire, NVIDIA a lancé Cosmos (ATOM ), une plateforme visant à accélérer le développement de l’IA physique pour les véhicules autonomes (AV), les robots et les agents IA d’analyse vidéo ; Isaac GR00T N1.6, un modèle vision‑langage‑action construit spécifiquement pour les robots humanoïdes ; et OSMO, un logiciel « orchestrateur », conçu spécialement pour l’IA physique.

Le déploiement physique de l’IA dans les robots, les voitures autonomes et d’autres systèmes autonomes offrira à NVIDIA de nombreux nouveaux marchés pour vendre son matériel. Et il semble que l’IA sera également un facilitateur dans la conception du matériel physique, renforçant davantage le potentiel d’une demande croissante de capacité de calcul IA.

Dernières nouvelles et développements sur l’action NVIDIA (NVDA)