La course à l’intelligence artificielle pousse l’infrastructure des centres de données à ses limites. Les modèles deviennent plus grands, les clusters s’étendent, et le déplacement des données entre GPU, mémoire, switches et serveurs devient aussi lourd que le traitement lui-même. Face à ce goulet d’étranglement, la photonique, c’est-à-dire l’utilisation de la lumière pour transmettre ou même traiter l’information, est passée d’une niche technique à un enjeu stratégique, scruté de près par les investisseurs et les fabricants.

En Chine, l’un des acteurs qui illustre le mieux cette transformation est Mi Lei, fondateur de CAS Star, un fonds de capital-risque issu du milieu de l’Académie chinoise des sciences. Selon le South China Morning Post, Mi défend l’investissement dans la photonique depuis plus de dix ans, à une époque où le marché ne prêtait guère attention à cette technologie. Aujourd’hui, alors que l’IA sollicite fortement les réseaux internes des centres de données, cette thèse commence à bénéficier d’une validation concrète et visible.

La lumière au cœur de la chaîne critique de l’IA

Pendant longtemps, le débat sur l’IA s’est concentré sur les GPU, la mémoire HBM, la capacité électrique et la taille des grands modèles. Tout cela reste crucial, mais un niveau d’infrastructure moins évident mais tout aussi critique est aujourd’hui en train de s’imposer : l’interconnexion. Dans une infrastructure d’IA, les données ne sont pas seulement traitées, elles circulent en permanence. Si ce trafic devient lent, coûteux ou énergivore, la performance globale en pâtit.

C’est là que la photonique entre en jeu. Les connexions optiques offrent un débit supérieur et une meilleure efficacité que de nombreux liens électriques traditionnels, notamment lorsque la distance ou la densité sont importantes. Ce n’est pas une solution miracle ni une substitution immédiate de tout le câblage en cuivre, mais la photonique devient une voie naturelle pour faire évoluer ce qui est désigné comme les “usines d’IA”.

L’engouement n’est plus théorique. NVIDIA a annoncé en mars une investissement stratégique de 2 milliards de dollars dans Lumentum, ainsi que 2 milliards de plus dans Coherent, pour renforcer les technologies optiques destinées à bâtir les futurs centres de données d’IA. Marvell a finalisé l’acquisition de Celestial AI, spécialisée dans la connectivité optique pour les architectures cloud et IA, pour une valorisation initiale autour de 3,25 milliards de dollars. Nokia a également finalisé en 2025 l’acquisition d’Infinera afin de gagner en échelle dans les réseaux optiques et accompagner la croissance du trafic des centres de données.

Ces mouvements expliquent la rapide revalorisation de la photonique. Il ne s’agit pas uniquement de communications longue distance. La prochaine bataille se déroulera à l’intérieur même des centres : entre racks, entre serveurs, voire même à l’échelle du paquet de puces, avec des technologies comme les optiques co-packagées et des liens optiques de plus en plus proches du calcul.

CAS Star et la patience du capital technologique

CAS Star n’est pas un fonds à la mode lancé à l’effet de mode de l’IA générative. Son origine repose sur la translation de la recherche scientifique vers des entreprises technologiques, un secteur où les retours prennent plus de temps et où le risque technique est élevé. Mi Lei, docteur en optique de l’Institut d’optique et de mécanique de précision de Xi’an, a construit sa stratégie d’investissement autour de cette idée : faire passer des technologies de pointe du laboratoire à des applications commerciales concrètes.

Selon le South China Morning Post, plus de 200 des 600 entreprises du portefeuille de CAS Star évoluent dans l’univers large de la photonique, couvrant capteurs, communications, calcul, stockage ou écrans. Cette diversité est essentielle parce que la photonique ne constitue pas une unique technologie, mais un vaste domaine qui peut intervenir dans des modules optiques de centres de données, dans les capteurs LiDAR, dans les puces photoniques, dans les écrans, dans le stockage, ou dans l’instrumentation scientifique.

Le contexte actuel favorise ces investissements à long terme. L’IA pousse à repenser l’infrastructure de fond en comble : puces, emballage avancé, mémoire, refroidissement, énergie, réseau et logiciel d’orchestration. Dans cette refonte, des technologies qui semblaient alors très spécialisées peuvent devenir centrales dans le futur

De plus, la Chine a un incitatif supplémentaire. Les restrictions américaines sur les puces avancées ont incité le pays à renforcer sa chaîne locale en semi-conducteurs, équipements, matériaux, photonique, robotique et IA. L’investissement dans la photonique s’inscrit dans cette stratégie : réduire la dépendance aux GPU importés et développer des technologies complémentaires, afin d’atténuer les goulets d’étranglement et d’accroître l’autonomie industrielle.

Du fibreau au chip : la prochaine étape

La photonique est désormais courante dans les télécommunications. Ce qui est nouveau, c’est son extension vers des couches de plus en plus proches du calcul. D’abord les liens optiques entre centres de données et réseaux longue distance. Ensuite, les liens optiques haute vitesse à l’intérieur même des centres. La phase suivante vise à intégrer l’optique dans les switches, les accélérateurs, les paquets de puces, et dans des architectures où faire circuler l’électricité devient trop coûteux en énergie.

L’attrait de cette évolution est évident : plus de bande passante, une consommation moindre pour chaque bit, et moins de limitations physiques à l’échelle des grands clusters. Cependant, plusieurs défis importants subsistent. Intégrer la photonique avec le silicon, produire à grande échelle, réduire les coûts, améliorer le packaging, gérer la chaleur, assurer la fiabilité et établir des standards industriels sont des processus complexes.

L’intérêt des grandes entreprises est donc crucial. Quand NVIDIA, Marvell ou Nokia investissent des milliards dans la photonique et la photonique, ce n’est pas une mode passagère, mais une stratégie pour sécuriser des éléments cruciaux pour la décennie à venir. Les géants du cloud ont besoin de réseaux permettant d’entraîner et de servir des modèles de plus en plus volumineux, sans que l’interconnexion ne devienne le principal frein.

Pour des fonds comme CAS Star, cette tendance conforte une stratégie allant au-delà du seul cycle logiciel à court terme. La photonique réclame science, fabrication, brevets, compétences spécialisées, et surtout patience. Elle ne se développe pas comme une application mobile. Mais lorsque le marché trouve le bon cas d’usage, l’avantage est profond et durable.

L’enjeu pour l’Europe

La souveraineté technologique ne se construit pas uniquement par la réglementation ou la diplomatie. Elle repose aussi sur le financement des technologies de pointe, sur une vision à long terme, en connectant science et industrie, et en acceptant que certaines stratégies prennent plusieurs années pour mûrir.

L’Europe dispose de bons centres de recherche, d’entreprises innovantes en photonique, équipements, télécommunications et semi-conducteurs, mais elle peine souvent à transformer cette richesse scientifique en champions industriels mondiaux. La Chine, avec ses difficultés et ses tensions, prouve une idée simple : un capital patient dans les technologies profondes peut devenir un avantage lorsqu’un vrai goulot d’étranglement apparaît.

L’IA a mis en lumière la photonique, mais ce domaine est plus vaste. À mesure que le calcul approche ses limites électriques, thermiques et économiques, la lumière devient une alternative pour continuer à faire évoluer les systèmes. Elle ne remplacera pas tout du jour au lendemain, mais peut offrir une nouvelle façon d’interconnecter la prochaine génération d’intelligence artificielle.

CAS Star a entamé cette voie avant même que le marché ne la perçoive comme stratégique. Aujourd’hui, alors que les centres de données réclament plus de vitesse, moins de consommation et des architectures plus compactes, cette orientation paraît aujourd’hui non seulement visionnaire, mais incontournable.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que la photonique appliquée à l’IA ?
C’est l’utilisation de technologies basées sur la lumière pour transmettre, connecter ou traiter de l’information dans les systèmes d’intelligence artificielle, notamment dans les centres de données haute performance.

Pourquoi l’IA nécessite-t-elle davantage de connexions optiques ?
Parce que les grands clusters d’IA déplacent d’énormes quantités de données entre GPU, mémoire, serveurs et switches. La photonique peut offrir plus de bande passante et une meilleure efficacité énergétique.

Qu’est-ce que CAS Star ?
C’est un fonds chinois de capital-risque, lié à l’Académie chinoise des sciences, spécialisé dans les investissements dans la haute technologie, avec une forte présence dans la photonique.

La photonique remplacera-t-elle les puces actuelles ?
Pas immédiatement. Elle viendra plutôt en complément de l’électronique, notamment dans l’interconnexion, les réseaux de centres, le packaging avancé et, à terme, dans la computation photonique.

Source : SCMP