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Les start-up IA carburent à l’électricité, et le nucléaire refait surface comme source d’énergie de choix. Mais dans les coulisses des centrales, une autre projet est en marche et c’est celle de la paperasse maîtrisée par IA. Atomic Canyon s’y attaque avec une ambition folle en transformant des montagnes de documents techniques en savoir accessible, rapide et fiable.
Dans l’univers très technique de l’énergie nucléaire, les documents sont partout. Procédures, rapports, plans de maintenance, réglementations… Chaque centrale en accumule des millions, qui sont souvent stockés dans des systèmes aussi complexes qu’hermétiques. Pour les ingénieurs et les techniciens, retrouver une information peut parfois prendre plus de temps que réparer une vanne radioactive.
Mais Atomic Canyon, une jeune pousse américaine, va tout changer en mariant IA et énergie atomique avec une approche ciblée. Il n’y aura pas de robots qui appuient sur des boutons dans les réacteurs, mais une IA qui lit, comprend et indexe la jungle documentaire du nucléaire.
Quand Atomic Canyon rencontre la Silicon Valley
Les géants de la tech adorent l’IA, mais leur obsession a un coût, dont une quantité astronomique d’électricité. Devinez alors qui revient dans le game pour alimenter tout ça ? Le bon vieux nucléaire. Propre, puissant, mais pas vraiment rapide à la détente. Ainsi, Atomic Canyon a pour ambition de booster l’énergie nucléaire avec l’IA.
Tout a commencé à San Luis Obispo, en Californie, là où vit Trey Lauderdale, un entrepreneur en série qui s’était déjà illustré dans le secteur de la santé. En discutant avec des voisins qui œuvraient à la centrale nucléaire de Diablo Canyon, il découvre un détail surprenant. Ces installations croulent littéralement sous les papiers. Je parle ici de 2 milliards de pages de documents.
C’est là qu’une idée a germé dans l’esprit de Lauderdale : « et si l’IA pouvait dompter cette montagne de paperasse ? ». Il a donc fondé Atomic Canyon il y a un peu plus d’un an et demi. Au départ, le projet est autofinancé. Il voulait utiliser l’IA pour aider les ingénieurs, techniciens et responsables de la conformité à retrouver rapidement les bons documents, au bon moment.
Le premier gros coup de la start-up arrive fin 2024, avec la signature d’un accord avec la centrale de Diablo Canyon. L’intérêt pour Atomic Canyon décolle alors, et d’autres acteurs du nucléaire commencent à frapper à la porte. Cela a donné un tour de table de 7 millions de dollars, mené par Energy Impact Partners, avec la participation de Commonweal Ventures, Plug and Play Ventures, Wischoff Ventures et quelques business angels de renom.
🚀 AI just leveled up nuclear energy.
— R.K. Singh (@RKSingh96828356) May 29, 2025
Atomic Canyon raises $7M to deploy Neutron Enterprise — an AI platform slashing doc search from hours to seconds at PG&E’s Diablo Canyon ⚛️💡
Clean, fast, smart energy is here.#AI #Nuclear #CleanTech #AtomicCanyon #DeepTech pic.twitter.com/snllSrYF2H
Un ChatGPT pas fan des acronymes nucléaires
Mais entraîner une IA à parler nucléaire n’est pas une mince affaire. Au début, les modèles expérimentés étaient à côté de la plaque. « L’IA hallucinait face à tous ces mots bizarres », raconte Lauderdale. Les acronymes et le jargon technique de l’industrie nucléaire, ce n’est pas vraiment le terrain de jeu favori des LLM classiques.
Il fallait donc plus de puissance de calcul pour entraîner un modèle spécialisé. Et c’est ainsi qu’Atomic Canyon décroche un rendez-vous avec le Laboratoire national d’Oak Ridge, un géant de la recherche nucléaire. Puis jackpot ! Le labo met à leur disposition 20 000 heures de calcul GPU. De quoi faire chauffer les neurones de leur IA maison.
La technologie d’Atomic Canyon repose sur un système appelé RAG (Retrieval-Augmented Generation). C’est comme un ChatGPT qui va chercher dans les vrais documents avant de répondre, plutôt que d’inventer n’importe quoi. Et ça change tout dans un secteur où l’erreur peut coûter très cher.
Pour l’instant, la start-up se concentre sur la recherche documentaire, et plus précisément sur les titres. Une erreur ici, c’est juste agaçant, mais pas dangereux. L’objectif à long terme est alors d’aider l’IA à rédiger une première version des documents, tout en gardant un humain dans la boucle pour valider.
Malgré tout, Lauderdale reste réaliste. Selon lui, la recherche est la brique de base, et avec des milliards de documents à indexer, le travail ne manque pas. Mais le potentiel est énorme, car si le nucléaire doit redevenir la star énergétique des décennies à venir, il va falloir accélérer le rythme. Et avec une IA comme Atomic Canyon en copilote, l’industrie pourrait bien gagner en efficacité et en pertinence.
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