Depuis des décennies, l’énergie de fusion constitue la promesse ultime d’une énergie propre. C'est le processus qui alimente le soleil, capable de produire d'énormes quantités d'énergie sans les émissions de carbone associées aux combustibles fossiles. Les scientifiques ont passé des générations à essayer de le recréer sur Terre, convaincus que s'ils parvenaient à le faire fonctionner à grande échelle, il pourrait fondamentalement remodeler l'avenir énergétique du monde. Le problème est que la fusion est incroyablement difficile, non seulement d’un point de vue scientifique, mais aussi d’un point de vue économique. Construire et tester des réacteurs expérimentaux coûte d’énormes sommes d’argent, et les progrès passent souvent par un cycle frustrant d’essais et d’erreurs. Les chercheurs développent une théorie, construisent du matériel pour la tester, collectent des données, peaufinent la conception et répètent le processus. Parfois, ce cycle prend des années. Aujourd’hui, une startup chinoise appelée VeloAlpha pense que l’intelligence artificielle pourrait aider à briser ce schéma.
Fondée plus tôt cette année par le scientifique de la fusion Xie Huasheng, la société basée à Pékin développe FusionAlpha, une plate-forme de simulation qui permet aux chercheurs de tester numériquement les conceptions de réacteurs à fusion avant de se lancer dans des expériences physiques coûteuses. Cela ne semble peut-être pas aussi excitant qu’un réacteur géant générant une énergie propre illimitée. Mais si la technologie de VeloAlpha tient ses promesses, elle pourrait finir par résoudre l'un des défis les plus coûteux et les plus persistants de la fusion.
Le triangle impossible de l’industrie de la fusion
Selon Xie, les chercheurs en fusion sont depuis longtemps confrontés à un compromis inconfortable. Le logiciel de simulation le plus avancé disponible aujourd’hui peut modéliser le comportement du plasma avec une précision remarquable. Le plasma – le gaz surchauffé et chargé électriquement qui alimente les réactions de fusion – est notoirement difficile à contrôler, et comprendre son comportement est essentiel pour concevoir un réacteur viable. Le problème est que ces simulations nécessitent des ressources informatiques importantes et peuvent prendre beaucoup de temps.
À l’opposé du spectre se trouvent les nouveaux systèmes basés sur l’IA, capables de traiter les calculs beaucoup plus rapidement. Bien qu’ils soient attrayants du point de vue de la rapidité, les chercheurs restent souvent prudents car ces outils peuvent avoir des difficultés en termes de fiabilité et d’extrapolation au-delà des données sur lesquelles ils ont été formés. Il existe ensuite des modèles physiques simplifiés, efficaces sur le plan informatique mais souvent trop rudimentaires pour guider avec précision la conception des réacteurs de nouvelle génération. Xie décrit cela comme le « triangle impossible » du logiciel de fusion : vitesse, précision et capacité prédictive. Historiquement, les chercheurs ont dû sacrifier l’un pour en gagner un autre. L'ensemble des activités de VeloAlpha repose sur l'idée que ce compromis n'est plus nécessaire.
La société affirme que les progrès de l’intelligence artificielle, combinés à de nouvelles techniques mathématiques, peuvent considérablement accélérer les simulations sans sacrifier la physique sous-jacente. Selon Xie, certaines parties de FusionAlpha peuvent fonctionner de 100 à 10 000 fois plus rapidement que les codes de fusion de pointe actuels, tout en maintenant les erreurs de référence inférieures à 5 %. Ces affirmations nécessitent encore une validation indépendante, mais si elles se confirment, elles représenteraient un pas en avant significatif pour l’industrie.
Construire une star coûte cher
Pour comprendre pourquoi les logiciels sont si importants, il est utile de comprendre ce que les chercheurs en fusion tentent d’accomplir. La fusion se produit lorsque les noyaux d’atomes légers entrent en collision et fusionnent, libérant d’énormes quantités d’énergie. C'est exactement ce qui se passe à l'intérieur des étoiles. Pour reproduire ces conditions sur Terre, il faut chauffer le combustible à des températures plus élevées que le noyau du soleil, créant ainsi un plasma qui doit ensuite être confiné et stabilisé suffisamment longtemps pour que les réactions de fusion se produisent. La plupart des chercheurs tentent d'y parvenir en utilisant des machines appelées tokamaks, des appareils massifs en forme de beignet qui utilisent de puissants champs magnétiques pour contenir le plasma. D'autres expérimentent des approches alternatives, notamment des stellarateurs, des dispositifs linéaires et des systèmes de fusion laser.
Chaque conception comporte ses propres défis techniques. Les chercheurs doivent trouver comment entretenir les réactions, résister à la chaleur extrême, gérer les radiations, sécuriser l’approvisionnement en carburant et, en fin de compte, produire de l’électricité à un prix suffisamment bon marché pour rivaliser avec les sources d’énergie existantes. Aucun de ces problèmes n’est abordable à résoudre. Une seule installation expérimentale peut coûter des centaines de millions, voire des milliards de dollars. Même des modifications de conception plus petites nécessitent souvent des tests et une validation approfondis. C'est pourquoi les logiciels de simulation sont devenus de plus en plus importants. Plus les chercheurs peuvent prédire avec précision les résultats avant de construire le matériel, moins ils gaspillent d’argent dans des recherches sans issue.
Le moment EDA de Fusion
Xie compare FusionAlpha au logiciel d'automatisation de la conception électronique (EDA), une technologie qui a transformé l'industrie des semi-conducteurs. Les fabricants de puces modernes ne construisent pas un processeur physique chaque fois qu'ils souhaitent tester une nouvelle idée. Au lieu de cela, ils utilisent des outils logiciels sophistiqués pour modéliser, simuler et optimiser les conceptions avant de les envoyer aux usines de fabrication. Sans logiciel EDA, le rythme de l’innovation dans les semi-conducteurs serait considérablement plus lent.
VeloAlpha pense que la fusion approche d’un tournant similaire. Plutôt que de s’appuyer principalement sur l’expérimentation physique, les futures entreprises de fusion pourraient utiliser des plateformes de simulation avancées pour tester virtuellement des milliers de variantes de conception, identifier des approches prometteuses et réduire considérablement les coûts de développement. Ainsi, la prochaine génération de réacteurs à fusion pourrait être construite deux fois : d’abord en logiciel, puis en acier.
Pourquoi le timing est important
L'émergence de la startup intervient à un moment particulièrement intéressant pour l'industrie chinoise de la fusion. Pendant des années, la recherche sur la fusion a été largement dirigée par les gouvernements et les laboratoires nationaux. Cela commence à changer. La Chine a identifié la fusion nucléaire comme une industrie d’avenir stratégique, en la plaçant aux côtés de domaines tels que l’informatique quantique, l’IA incarnée, la biofabrication, les interfaces cerveau-ordinateur et les communications 6G. Les investisseurs en ont pris note et investissent de l’argent dans un écosystème croissant de startups de fusion, de fournisseurs de composants et de technologies de support.
Les entreprises axées sur le développement de réacteurs attirent des levées de fonds de plus en plus importantes, tandis que des entreprises fournissant des aimants, des matériaux, des systèmes électriques et des logiciels émergent également. VeloAlpha se situe à l’intersection de deux des plus grandes tendances technologiques de la décennie : l’intelligence artificielle et l’énergie propre. La société a récemment obtenu un financement de démarrage auprès d'investisseurs qui semblent convaincus que l'avenir de la fusion ne sera pas déterminé uniquement par les progrès du matériel.
Cela ne veut pas dire que la fusion commerciale est imminente. L’industrie est encore confrontée à d’énormes obstacles techniques et économiques, et de nombreux experts estiment que la production d’énergie de fusion pratique n’est pas encore possible avant des années, voire des décennies. Mais à mesure que le secteur devient plus compétitif, les entreprises qui peuvent itérer le plus rapidement pourraient obtenir un avantage significatif. Et c’est là que les logiciels pourraient devenir aussi importants que les réacteurs eux-mêmes. Pendant des années, le plus grand défi de l’industrie de la fusion a été de savoir quoi construire. Si l’IA peut aider à répondre à cette question plus rapidement et avec plus de précision, le chemin vers la fusion commerciale pourrait soudainement paraître un peu plus court.
