La promesse de l’IA dans l’EDA ne suffit plus quand chaque décision doit survivre à des outils de vérification déterministes et à des contraintes physiques bien réelles. Siemens veut désormais pousser ses agents bien au-delà de l’automatisation, avec une logique d’auto-vérification continue pour la conception de semi-conducteurs et de PCB.
L’éditeur élargit pour cela son partenariat stratégique avec NVIDIA autour de workflows agentiques capables de raisonner, d’agir et de valider leurs choix en continu face à des moteurs EDA basés sur la physique. Cette évolution s’appuie sur le système Fuse EDA AI Agent, désormais intégré à Intelligence Center X, l’environnement d’IA industrielle de Siemens destiné à l’orchestration de processus sur la conception, la production et la supply chain.
À mesure que ces workflows gagnent en autonomie, la vraie question devient celle du terrain d’exécution, où l’on voit déjà comment les puces maison de NVIDIA servent ses propres flux de conception.
Siemens EDA veut des agents IA plus fiables sur les flux critiques
Le message de Siemens est clair : l’objectif n’est plus seulement d’enchaîner des tâches, mais d’obtenir des résultats jugés fiables et vérifiables sur des charges longues, spécialisées et coûteuses. Le groupe promet des gains sur la qualité des résultats, le temps d’exécution, la fiabilité des appels d’outils et l’efficacité en tokens.
Sur le plan technique, le dispositif combine l’expertise EDA de Siemens avec plusieurs briques NVIDIA. Les agents optimisés avec la bibliothèque ouverte NVIDIA NeMo Gym doivent améliorer la qualité des résultats, la vitesse et l’usage des tokens sur les flux de conception de puces et de PCB, avec une logique d’apprentissage projet après projet pour affiner les stratégies d’exécution et mieux exploiter le contexte accumulé.
NVIDIA OpenShell sert de runtime sécurisé pour déployer des agents autonomes à l’échelle d’environnements EDA complets, avec contrôles d’accès, audit et gouvernance. Siemens cite aussi les modèles NVIDIA Nemotron les plus récents et Switchyard pour accélérer le raisonnement sur des arbitrages d’ingénierie complexes, tandis que le calcul accéléré NVIDIA et les bibliothèques CUDA-X doivent permettre d’obtenir des résultats de niveau signoff en quelques heures plutôt qu’en plusieurs jours, sans compromis revendiqué sur la précision.
Du RTL au signoff, un périmètre qui couvre toute la chaîne
Siemens étend cette approche à l’ensemble du cycle de vie des semi-conducteurs et de l’électronique. Fuse EDA AI Agent est présenté comme une couche d’orchestration capable de coordonner des agents spécialisés sur la synthèse, la vérification, l’implémentation et la validation, avec l’idée d’optimiser les résultats à l’échelle du flux complet plutôt qu’outil par outil.
Le périmètre englobe Catapult pour la synthèse de haut niveau, Questa One et Veloce pour la vérification, Solido pour la conception et la vérification d’IC custom, Aprisa pour l’implémentation physique, Calibre pour le signoff, Tessent pour le design-for-test, Innovator3D IC pour l’intégration 3D IC et Xpedition pour la conception de PCB.
Solido et la caractérisation de bibliothèques en première ligne
La collaboration renforcée avec NVIDIA se traduit aussi dans Solido Characterization Suite. Siemens y ajoute des capacités agentiques pour automatiser la caractérisation de bibliothèques, avec génération et vérification automatiques de fichiers Liberty via Solido Characterizer, Solido LibSPICE, Solido Generator et Solido Analytics.
Le groupe avance des résultats déjà éprouvés en production pour les bibliothèques de cellules standard, mémoires et IP custom sur nœuds avancés, avec une réduction du temps de traitement de plus de 10x et une baisse du coût en tokens de 5x à 10x. Siemens introduit aussi Solido Layout Analyzer, un outil orienté IA capable de visualiser et d’analyser les effets parasites et dépendants du layout en post-layout, avec requêtes en langage naturel, recommandations de correction et génération de rapports.
STMicroelectronics, par la voix de Gianbattista Lo Giudice, responsable de la conception mémoire non volatile, explique vouloir tester et valider ces apports sur des travaux en cours. L’intérêt mis en avant est très concret : relier plus tôt les observations de layout au comportement électrique pour gagner plusieurs semaines de débogage sur des blocs complexes.
Vérification numérique : Siemens mise sur Nemotron 3 Ultra
Sur le terrain de la vérification numérique, Siemens rappelle que cette phase peut absorber jusqu’à 70 % du temps de conception. Dans ce contexte, l’éditeur prolonge l’approche du Questa One Agentic Toolkit avec le modèle de raisonnement NVIDIA Nemotron 3 Ultra, ciblé sur des agents complexes et de longue durée.
Siemens cite des benchmarks agentiques RTL avec l’agent ACE-RTL, où Nemotron 3 Ultra se placerait en tête parmi les modèles ouverts. L’idée est de permettre à des agents autonomes d’évaluer des compromis d’ingénierie tout en validant en continu les conceptions face à un golden test harness, afin d’identifier les problèmes plus tôt et d’accélérer la fermeture de la vérification.
La disponibilité de ces capacités étendues est annoncée pour de prochaines versions du portefeuille EDA natif IA de Siemens. Derrière l’effet d’annonce, le point intéressant est ailleurs : en EDA, l’IA ne percera vraiment que si elle reste arrimée à des moteurs déterministes de référence. Siemens et NVIDIA semblent l’avoir compris, et c’est probablement la seule voie crédible pour faire accepter des agents autonomes sur des flux où une erreur se paie en semaines de retard, voire en tape-out raté.
Source : TechPowerUp
