Processeur photonique Arago et innovation frugale

Arago, startup parisienne fondée en avril 2024, révolutionne le calcul IA avec JEF, un processeur photonique réduisant la consommation de 10 à 30x. Lié à l'histoire du transistor et aux brevets MOSFET, vers des circuits intégrés hybrides.

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Arago, startup parisienne fondée en avril 2024

  • Par Nicolas Muller (CEO), Ambroise Müller et Eliott Sarrey, a levé 26 millions de dollars (environ 22 M€) en tour d'amorçage.
  • Investisseurs principaux : Earlybird, Protagonist, Visionaries Tomorrow, Generative IQ, C4 Ventures, et personnalités comme Bertrand Serlet (ex-Apple), Christophe Frey (Arm), Olivier Pomel (Datadog), Thomas Wolf (Hugging Face), et Jack Abraham (Exowatt).
  • Développement d'un processeur photonique codé JEF, dédié à l'IA, réduisant la consommation énergétique d'un facteur 10 à 30 par rapport aux GPU traditionnels, en utilisant des lasers et photons au lieu de transistors et électrons pour minimiser la chaleur.
  • Compatibilité totale avec l'écosystème IA existant (frameworks logiciels, infrastructures de calcul, procédés de fabrication), évitant les obstacles historiques des processeurs photoniques – inspiré des avancées en MOSFET.
  • Utilisation des fonds pour R&D, industrialisation de JEF, et recrutements (actuellement ~20 employés) sur sites à Paris, Mountain View (Californie) et Tel Aviv.
  • Contexte croissant de consommation énergétique de l'IA, exacerbé par l'essor d'outils comme ChatGPT, positionnant Arago face à des géants comme Nvidia et AMD, en s'appuyant sur des circuits intégrés hybrides.

Processeur peu énergivore

  • La puce JEF est actuellement un prototype démontrant l'exécution de modèles IA standards, avec une approche intégrant électronique, photonique et optique pour surmonter les limites de calcul et mémoire – une évolution des semi-conducteurs MOSFET.
  • Problématique énergétique : D'ici 2030, la consommation des data centers IA pourrait égaler celle du Japon entier, selon un rapport de l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE) d'avril 2025.
  • « Pour créer un produit non seulement performant, mais aussi véritablement utilisable, il est essentiel de bien comprendre les contraintes liées à l’intégration d’un composant basé sur un principe de calcul différent dans l’écosystème global. Nous ne pouvons pas nous permettre d’attendre que l’écosystème s’adapte : notre technologie doit être compatible avec tous les éléments, des processus de fabrication à la pile logicielle d’IA, et ce dès le premier jour », assure Nicolas Muller.
  • Projection Énergétique Spécifique : Le rapport AIE d'avril 2025 estime que la consommation des data centers IA atteindra l'équivalent de la consommation totale du Japon d'ici 2030, un chiffre contextualisant l'urgence de solutions frugales comme JEF, rarement quantifié avec précision dans les annonces générales.
  • Compatibilité comme Clé Technique : L'insistance sur une intégration immédiate sans adaptation de l'écosystème (des procédés de fabrication à la pile logicielle), évitant les limites historiques des processeurs photoniques – un point critique en électronique où la rétrocompatibilité accélère l'adoption, mis en exergue par la citation de Muller, et lié aux avancées en MOSFET.
  • Perspective Investisseur Unique :
    « Arago crée un moment DeepSeek pour les puces d'IA. Cette technologie a le potentiel pour défier les lois de l'IA, en utilisant seulement une fraction des ressources », assure Hendrik Brandis, co-fondateur d'Earlybird.
    Cette analogie à "DeepSeek" (modèle IA open-source efficient) positionne Arago comme un disrupteur, un angle narratif peu répété en ligne mais soulignant le potentiel disruptif en opto-électronique, comparable à l'impact historique des circuits intégrés.
  • Expansion Géographique Détaillée : Sites de développement à Paris, Mountain View (Californie USA) et Tel Aviv, indiquant une stratégie globale pour l'industrialisation, avec un focus sur le recrutement de talents en photonique et semi-conducteurs, essentiel pour scaler une tech hybride en s'inspirant des fondations du transistor.