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En voilà une entreprise qui veut inverser les rôles. Il s’agit de Cognichip. Il ambitionne de laisser à l’IA le soin de concevoir les puces qui la font fonctionner. Pour y parvenir, elle a levé 60 millions de dollars.
Cette levée a été menée par Seligman Ventures. Parmi les investisseurs figure Lip-Bu Tan, PDG d’Intel, qui rejoint le conseil d’administration tout comme Umesh Padval, associé-gérant chez Seligman. Pour info, depuis sa création en 2024, Cognichip totalise désormais 93 millions de dollars levés.
Et je dois dire que l’idée est ingénieuse. Depuis plusieurs années, les puces en silicium ultra-performantes ont largement propulsé l’essor de l’IA. Il est alors tout à fait normal qu’elle rende la pareille.
Mais alors, quel est le plan de Cognichip ?
La startup développe un modèle d’apprentissage profond pour épauler les ingénieurs. Ce dernier vise à simplifier la conception de puce, un processus réputé pour être interminable.
Voyez-vous, entre les premières esquisses et la production en série, il faut souvent patienter entre trois et cinq ans. Rien que la phase de conception peut s’étirer sur deux ans, avant même que la fabrication ne commence.
Et avec les modèles de dernière génération telle que celle du GPU Blackwell de Nvidia qui intègre 104 milliards de transistors, c’est pire. Alors, Cognichip ne voulait plus rester les bras croisés.
D’autant que, comme le dit Faraj Aalaei, PDG et fondateur de Cognichip, ce délai pose un vrai problème. Le marché évolue parfois plus vite que les puces elles-mêmes. Résultat : un produit peut devenir obsolète avant même sa sortie.
Son idée consiste donc à importer dans le monde des semi-conducteurs les méthodes déjà utilisées par les développeurs logiciels. L’utilisation de l’IA pour accélérer le travail.
Selon lui, ces systèmes sont désormais suffisamment avancés pour produire du code de grande qualité. Il suffit de leur indiquer clairement le résultat attendu. Et appliquée à la conception de puces, cette approche pourrait changer la donne.
Cognichip affirme même pouvoir réduire les coûts de développement de plus de 75 % et diviser les délais par deux.
Alors, la firme a déjà pu concevoir des puces avec l’IA ?
Pour le moment, la startup reste discrète sur ses avancées concrètes. Elle n’a encore présenté aucune puce conçue avec son système et garde le silence sur ses clients. Ce, malgré des collaborations évoquées depuis septembre.
Cela dit, Cognichip a précisé qu’elle a un véritable atout dans son camp. Il réside dans son modèle propriétaire, spécifiquement entraîné sur des données de conception de puces. Une approche bien différente des modèles généralistes.
Bien entendu, accéder à ce type de données relève du parcours du combattant. Contrairement aux développeurs logiciels, qui partagent largement leur code, les concepteurs de semi-conducteurs protègent farouchement leurs travaux.
Face à ce manque de données accessibles, Cognichip a dû faire preuve d’ingéniosité. L’entreprise a constitué ses propres données, en combinant données synthétiques et contenus sous licence.
Elle a aussi mis en place des mécanismes permettant aux fabricants d’entraîner les modèles sur leurs données internes, sans les exposer.
En parallèle, la startup s’appuie sur des alternatives open source. Lors d’un hackathon organisé l’an dernier, des étudiants en génie électrique de l’Université d’État de San José ont pu tester son modèle.
Ils ont conçu des processeurs basés sur l’architecture RISC-V, un standard ouvert que chacun peut adapter.
Regard sur les concurrents de Cognichip
En effet, Cognichip n’est pas seule sur ce terrain. Elle doit faire face à des géants bien installés comme Synopsys et Cadence Design Systems.
Synopsys propose par exemple des solutions complètes qui couvrent tout le cycle de vie d’un composant. Cela commence par la conception logique, où les ingénieurs définissent le comportement du futur circuit.
Ensuite, les outils prennent le relais pour organiser physiquement les milliards de transistors sur une puce. Et là, on parle d’un niveau de précision chirurgical.
Mais ce n’est pas tout. Le cœur du métier de Synopsys, c’est surtout la simulation et la vérification. Avant même qu’une puce existe physiquement, elle permet de tester son comportement dans des dizaines de scénarios.
Cela évite de découvrir un bug… une fois la puce déjà produite. Ce qui, si cela venait à arriver, coûterait des millions. L’entreprise va encore plus loin avec ce qu’on appelle le “silicon lifecycle management”. En gros, elle suit la puce même après sa fabrication pour analyser ses performances et détecter d’éventuels problèmes sur le terrain.
Cadence Design Systems, de son côté, adopte une approche légèrement différente. Comme chez Synopsys, tout repose sur trois piliers essentiels. La conception, la simulation et la vérification.
Ces étapes permettent de tester un circuit virtuellement, d’anticiper ses performances et d’éviter les mauvaises surprises lors de la fabrication.
Ses outils utilisent toutefois le machine learning pour optimiser automatiquement les designs, réduire les erreurs et accélérer les délais. Certaines plateformes permettent même de créer des “jumeaux numériques” pour simuler des systèmes complets avant leur construction.
De potentiels rivaux en vue
Une nouvelle génération de startups ambitieuses commence aussi à émerger.
ChipAgents est par exemple une jeune pousse qui développe ce qu’elle appelle une plateforme d’IA agentique. Elle est destinée à accélérer l’ensemble du processus de conception et de vérification de puces.
Ses agents d’IA sont capables de collaborer sur des tâches complexes de débogage, d’analyse ou de recherche de solutions dans les flux de conception.
En février, elle a clos un tour de financement élargi de série A1 de 74 millions de dollars. Cette levée a été menée par Matter Venture Partners, un fonds spécialisé dans les technologies matérielles.
D’acteurs du secteur comme Bessemer Venture Partners, Micron, MediaTek et Ericsson ont également participé. Avec ces fonds, ChipAgents prévoit d’accélérer l’adoption de sa plateforme d’IA agentique.
Il y a aussi Ricursive Intelligence. Et elle est peut‑être aujourd’hui l’un des challengers les plus ambitieux dans le domaine de l’IA pour la conception de puces.
Fondée par des chercheurs qui ont travaillé sur des projets comme AlphaChip chez Google, l’entreprise cherche à aller bien au‑delà de l’automatisation assistée. Elle vise une conception totalement autonome guidée par des techniques d’apprentissage par renforcement et d’IA récursive.
En janvier, la startup a levé 300 millions de dollars lors d’une série A très médiatisée. Cette opération la valorise à environ 4 milliards de dollars à peine deux mois après son lancement.
Inutile de vous informer que ce rythme est exceptionnel pour une entreprise encore en phase de développement. Cognichip doit donc se méfier.
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