IBM et le Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont inauguré le MIT-IBM Computing Research Lab, une nouvelle organisation de recherche conjointe destinée à faire progresser les travaux fondamentaux en intelligence artificielle, en algorithmique et en informatique quantique, en mettant l'accent sur les méthodes de calcul capables de dépasser les limites pratiques des systèmes classiques. Ce laboratoire succède au MIT-IBM Watson AI Lab (fondé en 2017 sur le campus du MIT). Il témoigne d'une évolution du paysage technologique, marquée par le déploiement massif de l'IA et l'essor de l'informatique quantique, qui trouve des applications pratiques de plus en plus importantes.
La direction a décrit ce nouveau laboratoire comme un vecteur de codéveloppement plus approfondi dans les domaines de la modélisation, des algorithmes et de la conception de systèmes, notamment à l'intersection de l'IA et de l'informatique quantique. La direction du MIT a présenté cette initiative comme la continuité des résultats obtenus par les partenaires au cours de la décennie précédente et comme un mécanisme permettant de pérenniser la recherche à long terme, alliant rigueur académique et pertinence industrielle.
Le programme technique du laboratoire est axé sur les efforts de collaboration dans de multiples domaines.
L'un des principaux axes de recherche concerne l'IA et l'informatique hybride, explorant des approches qui combinent l'informatique classique avec des méthodes d'IA avancées et, le cas échéant, des éléments quantiques. L'objectif est d'améliorer l'intégration des capacités d'IA dans les environnements informatiques de production, en privilégiant les améliorations pratiques et opérationnelles.
De plus, le laboratoire met l'accent sur le développement d'architectures de modèles de langage compactes et performantes, ainsi que sur de nouveaux paradigmes de calcul en intelligence artificielle. Ces travaux sont envisagés dans une perspective de déploiement en entreprise, avec une attention particulière portée aux attributs du système tels que la fiabilité, la transparence et la confiance. Cela témoigne d'une volonté de se concentrer non seulement sur des prototypes de recherche, mais aussi sur la création de systèmes opérationnels répondant aux contraintes du monde réel.
Le programme comprend également des recherches sur les algorithmes quantiques et les fondements mathématiques nécessaires à la résolution de problèmes complexes dans des domaines tels que la science des matériaux, la chimie et la biologie. Parallèlement, une étude plus large est menée sur les fondements mathématiques et algorithmiques du calcul de nouvelle génération, afin de faire progresser les connaissances et les capacités fondamentales.
Le laboratoire a également mis en lumière des travaux fondamentaux portant sur la théorie de l'apprentissage automatique, l'optimisation, la simulation hamiltonienne et les équations aux dérivées partielles (EDP). Ces domaines constituent souvent des goulots d'étranglement pour l'approximation des systèmes dynamiques à grande échelle, où les méthodes classiques peuvent rencontrer des difficultés en termes de fidélité, de coût, ou des deux. Bien que plusieurs exemples de domaines d'application aient été cités, le fil conducteur technique réside dans l'amélioration des méthodes de simulation et d'optimisation, susceptible de se traduire par des prévisions plus précises et des chaînes de calcul plus efficaces.
Le MIT a souligné que ce laboratoire complète deux initiatives menées à l'échelle de l'institut : le MIT Generative AI Impact Consortium et le MIT Quantum Initiative. De son côté, IBM a réaffirmé son intention de livrer un ordinateur quantique tolérant aux pannes d'ici 2029 et son engagement plus large en faveur du supercalcul quantique, qu'elle décrit comme l'intégration étroite des systèmes quantiques avec le calcul haute performance et les accélérateurs d'IA.
Le laboratoire continuera d'être codirigé par Aude Oliva, chercheuse principale au MIT CSAIL, et David Cox, vice-président, Fondations de l'IA, chez IBM Research. Des responsables de domaine ont été nommés pour trois axes de recherche :
Le MIT a également désigné Dan Huttenlocher, doyen du MIT Schwarzman College of Computing, comme coprésident du laboratoire.
Le MIT et IBM ont présenté ce nouveau laboratoire comme s'appuyant sur l'envergure et le palmarès de publications du Watson AI Lab. Depuis sa création, la précédente collaboration a financé plus de 210 projets de recherche impliquant plus de 150 professeurs du MIT et plus de 200 chercheurs d'IBM, ce qui a donné lieu à plus de 1 500 articles évalués par des pairs. Le programme a également financé plus de 500 étudiants et chercheurs postdoctoraux, faisant du développement des compétences un objectif continu au même titre que la production de recherche.
Dans une annonce distincte faisant suite au lancement du laboratoire MIT-IBM, IBM et le groupe Dallara ont révélé une collaboration axée sur l'application de l'IA à l'aérodynamique des véhicules basée sur la physique et sur l'exploration de méthodes quantiques et hybrides quantiques-classiques qui pourraient compléter au fil du temps les cycles de conception fortement axés sur la simulation.
Le projet cible une contrainte bien connue dans le sport automobile et le développement de véhicules haute performance : la dynamique des fluides numérique (CFD) est précise mais coûteuse, et l’exploration itérative de la géométrie peut s’étendre de quelques heures par balayage à des semaines ou des mois sur l’ensemble du flux de travail de développement.
IBM et Dallara ont publié les premiers résultats d'une méthode d'IA basée sur la physique pour évaluer plusieurs configurations de diffuseur arrière sur une voiture de course conceptuelle de type LMP2. Dans la comparaison décrite, l'approche CFD traditionnelle a nécessité plusieurs heures pour calculer toutes les configurations. En revanche, la méthode d'IA a réalisé les mêmes évaluations en une dizaine de secondes, avec des marges d'erreur comparables à celles de la CFD, et a identifié une configuration optimale.
IBM a présenté cette approche comme un moyen de réduire l'évaluation de centaines de configurations de plusieurs jours à quelques minutes, permettant ainsi une exploration plus précoce du cycle de conception tout en réservant la simulation numérique complète (CFD) à une validation plus approfondie et à l'optimisation finale. Le communiqué mentionnait également la modélisation du champ de pression pour un ajustement de l'angle du diffuseur arrière de -2 à +4 degrés, les résultats de l'IA étant décrits comme correspondant étroitement aux résultats de la CFD.
Parallèlement, les équipes ont indiqué évaluer comment les techniques quantiques ou hybrides quantiques-classiques pourraient s'intégrer aux flux de travail de simulation et d'optimisation. À court terme, la démarche est exploratoire : identifier les charges de travail où ces méthodes pourraient compléter les chaînes de traitement CFD existantes et cartographier les opportunités à plus long terme à mesure que les systèmes quantiques gagnent en maturité.
IBM et Dallara ont lié ce travail à des publications récentes :
Les entreprises ont déclaré avoir présenté des avancées connexes lors de la Conférence internationale sur les représentations d'apprentissage (ICLR) le 26 avril 2026 à Rio de Janeiro.
Fabrizio Arbucci, directeur informatique de Dallara, a souligné l'importance plus large des modèles neuronaux de substitution, initialement testés sur des véhicules hautes performances. Il a insisté sur le fait que les progrès en matière d'efficacité aérodynamique, comme une réduction de la traînée de 1 à 2 %, peuvent engendrer des économies de carburant substantielles pour différents modes de transport, notamment les voitures particulières et les avions, ce qui profite aux industries dépendantes de l'aérodynamisme.
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