par Autrefois leader incontesté des semi-conducteurs, Intel a échoué à capitaliser sur le marché des smartphones, un domaine qu’il n’a pas su appréhender en privilégiant son architecture traditionnelle plutôt que d’investir dans des technologies émergentes. Ce premier revers a été suivi d’une deuxième erreur stratégique majeure : son incapacité à s’adapter à l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle. Pendant que ses rivaux, NVIDIA et AMD, ont anticipé les tendances et innové avec des solutions adaptées, Intel a accumulé des échecs stratégiques, entraînant des pertes financières records. Ces erreurs illustrent l’importance cruciale pour une entreprise de se réinventer et de s’adapter dans un secteur en constante évolution.
Intel, autrefois une figure emblématique de l’industrie des semi-conducteurs, a échoué à capitaliser sur la révolution de l’intelligence artificielle (IA), un domaine en pleine expansion, aujourd’hui. Au lieu d’investir rapidement dans les technologies émergentes comme les processeurs graphiques (GPU) et les écosystèmes logiciels adaptés à l’IA, l’entreprise a choisi de s’appuyer sur son architecture historique x86, son core business. Cette architecture, qui avait autrefois assuré sa domination grâce à sa compatibilité avec les processeurs utilisés dans la majorité des ordinateurs personnels, s’est avérée insuffisante pour répondre aux exigences de l’IA moderne, qui nécessite des capacités plus importante et massives de calcul parallèle.
Les GPU, tels que ceux développés par NVIDIA, sont devenus essentiels pour l’IA, car ils permettent d’exécuter des calculs complexes nécessaires à l’entraînement des modèles de machine learning (apprentissage automatique). En revanche, les processeurs traditionnels comme ceux basés sur l’architecture x86 sont optimisés pour des calculs séquentiels, limitant leur efficacité dans ce contexte.
Malgré des acquisitions coûteuses, comme celle de Nervana Systems en 2016 pour 400 millions de dollars et de Habana Labs en 2019 pour 2 milliards, Intel n’a pas réussi à transformer ces investissements en avantages compétitifs. Les produits issus de ces acquisitions, notamment l’accélérateur Gaudi de Habana, ont souffert de problèmes de stratégie et de faible adoption. Intel a cherché à rivaliser avec NVIDIA non pas sur la performance brute, mais sur des métriques comme le coût par watt et par dollar, un choix stratégique qui n’a pas séduit les entreprises déjà ancrées dans l’écosystème CUDA de NVIDIA. CUDA a joué un rôle clé dans le succès de NVIDIA en transformant ses GPU en véritables centrales de calcul pour une multitude d’applications, notamment dans l’intelligence artificielle et les superordinateurs.
CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une plateforme et un modèle de programmation innovant créé par NVIDIA. Son objectif principal est de permettre aux développeurs de tirer parti de la puissance de calcul des GPU (unités de traitement graphique) pour exécuter des tâches complexes dépassant le cadre du rendu graphique traditionnel. Ces applications incluent notamment l’apprentissage automatique, les simulations physiques et le traitement avancé des images.
Basée sur le langage C, CUDA introduit des extensions spécifiques pour programmer directement les GPU NVIDIA, facilitant ainsi le développement de calculs massivement parallèles. Au fil des années, CUDA s’est imposée comme un standard incontournable, offrant une suite complète d’outils, de bibliothèques optimisées et de frameworks pour maximiser les performances des GPU, répondant aux besoins des secteurs de l’intelligence artificielle, de la recherche scientifique et de l’industrie.
Parallèlement, AMD, un autre acteur majeur des semi-conducteurs, a adopté une approche plus méthodique. Bien qu’ayant débuté tardivement dans l’IA, AMD a su construire un écosystème logiciel, ROCm, pour rivaliser avec CUDA et collaborer avec des partenaires clés comme PyTorch et Microsoft. Ces efforts ont permis à AMD de développer des produits compétitifs, comme le MI300X, et de maintenir une croissance durable.
En revanche, Intel a cumulé des pertes massives, atteignant 16,6 milliards de dollars au troisième trimestre 2023, et n’a pas su diversifier efficacement ses activités. Son initiative de fabrication de puces pour des clients externes (Intel Foundry Services), bien que soutenue par des subventions gouvernementales, n’a pas encore porté ses fruits.
L’échec d’Intel à anticiper les transformations technologiques et à s’adapter montre que la réussite ne repose pas uniquement sur la taille ou les ressources d’une entreprise, mais sur sa capacité à anticiper les besoins futurs et à innover de manière proactive. Cette leçon est cruciale pour toutes les entreprises opérant dans des secteurs en mutation rapide.
