L’IA sait déjà accélérer une partie du travail dans les semi-conducteurs, mais elle bute encore sur le plus difficile. Chez TSMC, la direction des opérations estime que les futurs procédés comme le 1,4 nm restent d’abord une affaire de découverte, donc de jugement humain.
Invité à s’exprimer devant des étudiants de la National Taiwan University lors d’un événement organisé avec le United Daily News et la TSMC Education Foundation, Y. J. Mii, co-chief operating officer de TSMC, a défendu une ligne assez nette sur l’usage de l’IA. Le groupe l’utilise largement pour le code, un domaine qu’il juge relativement basique par rapport à d’autres tâches, avec des outils déjà très puissants.
TSMC trace une frontière entre assistance et décision
Y. J. Mii explique aussi que l’IA a sa place dans la conception de puces et dans l’EDA. Il souligne que ce terrain s’y prête bien parce que les entrées et les sorties du processus sont fixes, ce qui cadre naturellement avec les approches actuelles. Des acteurs comme Synopsys, Cadence et plusieurs sociétés chinoises s’appuient déjà sur de l’agentic AI pour contribuer au design électronique.
Le dirigeant reconnaît au passage qu’optimiser des millions, voire des milliards de transistors avec l’aide de l’IA devient plus accessible pour les ingénieurs. En revanche, il refuse d’étendre ce constat aux technologies de fabrication les plus avancées. Pour lui, l’humain doit rester seul décisionnaire lorsque l’IA entre en jeu.
Le 1,4 nm échappe encore aux recettes de l’IA
TSMC travaille actuellement sur le 1,4-nanometer (A14) et sur des technologies sous 1,4 nm comme A12, tout en construisant déjà des usines destinées à produire sur certains de ces nœuds. D’après Y. J. Mii, faire concevoir ces procédés de nouvelle génération par l’IA n’est pas réaliste, car les variables en jeu restent trop largement inconnues.
Son raisonnement est simple : lorsqu’il n’existe pas encore de données exploitables sur un produit ou un procédé, la phase de découverte réduit fortement l’apport des modèles. Et si les équipements et les matériaux disponibles ne permettent pas d’atteindre certains objectifs physiques, l’IA ne peut pas, à elle seule, effacer ces limites.
Fuites, gouvernance et expansion mondiale
Y. J. Mii a aussi comparé l’IA à un Superman de trois ans : une force immense, mais encore dépourvue de compréhension suffisante des dégâts potentiels. Dans ce contexte, le partage d’informations avec ces outils restera limité au niveau de l’entreprise, notamment en raison du risque de fuite.
Sur un autre front, le dirigeant a identifié un frein plus classique à l’expansion internationale de TSMC : la difficulté à recruter des cadres capables de piloter des équipes mondiales. Pour un fondeur qui multiplie les implantations hors de Taïwan, le sujet est presque aussi stratégique que la technologie elle-même.
Le message est clair : l’IA peut déjà améliorer les flux de conception là où les règles sont établies, mais elle ne remplace pas la recherche fondamentale ni la physique quand il s’agit d’ouvrir un nouveau nœud. Pour TSMC, l’avantage compétitif sur A14 ou A12 ne se jouera donc pas seulement sur les logiciels, mais aussi sur la capacité à faire émerger des matériaux, des équipements et des managers au bon niveau.
Source : Wccftech
