Une IA conçoit un ordinateur Linux fonctionnel en une semaine : la révolution du hardware

Un exploit sans précédent dans la conception de matériel informatique

Un événement majeur vient de bouleverser l’industrie du hardware : une startup californienne a démontré qu’une intelligence artificielle peut concevoir un ordinateur entièrement fonctionnel en seulement une semaine, un processus qui nécessite habituellement près de trois mois de travail d’ingénierie qualifiée. Cette réalisation marque un tournant historique dans la manière dont les circuits électroniques sont conçus.

Quilter, une startup basée à Los Angeles qui a levé plus de 40 millions de dollars auprès d’investisseurs prestigieux comme Benchmark, Index Ventures et Coatue, a utilisé son système d’IA basé sur la physique pour automatiser la conception d’un système informatique à deux cartes. Le projet, baptisé en interne « Project Speedrun« , a abouti à un ordinateur qui a démarré avec succès dès la première tentative, sans nécessiter de révisions coûteuses.

Ce qui rend cette réalisation encore plus remarquable : le projet n’a nécessité que 38,5 heures de travail humain, comparé aux 428 heures que des concepteurs professionnels de PCB (circuits imprimés) avaient estimées pour la même tâche. Une compression du temps de développement d’un facteur de plus de dix.

Tony Fadell rejoint l’aventure : le père de l’iPod et de l’iPhone investit dans Quilter

L’annonce du Project Speedrun a également révélé pour la première fois que Tony Fadell, l’ingénieur légendaire qui a dirigé le développement de l’iPod et de l’iPhone chez Apple avant de fonder Nest (vendu à Google pour 3,2 milliards de dollars), a investi dans Quilter et sert de conseiller à l’entreprise.

« Tout le monde dans le hardware sait que les meilleurs PCB sont encore conçus par des humains, piste par piste, pendant des semaines de travail méticuleux », déclare Tony Fadell. « Quilter fait exploser ce goulot d’étranglement. Tout comme Cursor donne des superpouvoirs aux excellents ingénieurs logiciels, Quilter donne aux meilleurs concepteurs de PCB le superpouvoir de transformer des semaines en jours. C’est un changement de paradigme complet. Quand vous itérez plus rapidement, vous pouvez surpasser vos concurrents en innovation. »

Cette validation par l’une des figures les plus respectées de l’industrie technologique apporte une crédibilité considérable à Quilter et à sa vision de révolutionner la conception de hardware.

Un ordinateur complexe de 843 composants fonctionnel au premier essai

Les deux cartes conçues par l’IA de Quilter intègrent 843 composants et 5 141 connexions électriques (appelées « pins »), routées sur des empilements de circuits imprimés à huit couches fabriqués par Sierra Circuits en Californie. La géométrie minimale des pistes a atteint 2 mil (deux millièmes de pouce) sur le système sur module, suffisamment fin pour nécessiter des techniques de fabrication avancées d’interconnexion haute densité (HDI).

Le système est basé sur le processeur NXP i.MX 8M Mini Quad (4 cœurs Cortex-A53 à 1,8 GHz), largement utilisé dans l’informatique embarquée pour l’infodivertissement automobile, les systèmes de sécurité et la vision par machine. Il comprend 2 Go de mémoire LPDDR4, 32 Go de stockage eMMC 5.1, 32 Mo de mémoire flash QSPI NOR, un DAC audio 24 bits / 192 kHz avec prise jack 3,5 mm, une connexion Ethernet Gigabit (10/100/1000 Mbps), et un connecteur M.2 supportant PCIe pour l’extension.

L’IA de Quilter a complété la mise en page avec environ 98 % de couverture de routage et zéro violation des règles de conception. Les deux cartes ont réussi les tests de mise sous tension et ont démarré avec succès Debian Linux dès la première tentative.

Nous avons fabriqué un ordinateur entier pour démontrer que cette technologie fonctionne », explique Sergiy Nesterenko, PDG et fondateur de Quilter, ancien ingénieur chez SpaceX. « Nous avons pris quelque chose qui est généralement estimé à 400 à 450 heures, automatisé la grande majorité, et réduit le temps à environ 30 à 40 heures de nettoyage. »

Une approche fondamentalement différente : l’IA entraînée par la physique

L’approche technique de Quilter diffère fondamentalement des grands modèles de langage comme GPT-5 ou Claude qui ont dominé les gros titres de l’IA récente. Alors que ces systèmes apprennent à prédire du texte basé sur d’énormes ensembles de données d’écriture humaine, l’IA de Quilter apprend en jouant ce qui équivaut à un jeu élaboré contre les lois de la physique.

« Les modèles de langage ne s’appliquent pas à nous parce que ce n’est pas un problème de langage », explique Nesterenko. « Si vous lui demandez de créer réellement un plan, il n’a pas de données d’entraînement pour ça. Il n’a pas de contexte pour ça. »

L’entreprise a également rejeté l’approche apparemment évidente d’entraîner l’IA sur des exemples de cartes conçues par des humains. Nesterenko cite trois raisons : les humains font des erreurs fréquentes (ce qui explique pourquoi la plupart des cartes nécessitent des révisions), les meilleurs designs sont enfermés dans de grandes entreprises qui ne veulent pas partager de données propriétaires, et s’entraîner sur des exemples humains plafonnerait les performances de l’IA au niveau humain.

Au lieu de cela, le système de Quilter apprend en jouant des milliards de « jeux » contre les lois de la physique, prenant des décisions séquentielles de placement de composants et recevant des retours basés sur des contraintes électromagnétiques et thermiques. Cette approche par apprentissage par renforcement permet à l’IA de découvrir des solutions novatrices qui sont garanties correctes face aux contraintes physiques.

Une révolution dans un processus inchangé depuis les années 90

La conception de circuits imprimés (PCB) est restée, de manière surprenante, un processus largement manuel et méticuleux, peu changé depuis les années 1990. Les ingénieurs passent des centaines d’heures à tracer manuellement des connexions entre puces et composants sur des plaques de fibre de verre.

Ce processus archaïque contraste fortement avec l’évolution rapide du développement logiciel. En termes de développement logiciel, concevoir manuellement un PCB équivaut à compiler manuellement du code en langage machine – une tâche que les ordinateurs ont automatisée il y a des décennies.

Le workflow traditionnel implique trois étapes principales. D’abord, la conception d’un schéma de circuit, un organigramme ou diagramme en blocs qui définit la fonctionnalité du circuit de manière lisible par l’homme et de haut niveau. Ensuite, la mise en page du PCB, où les composants sont placés physiquement et les connexions routées – la partie laborieuse et chronophage que Quilter automatise. Enfin, la vérification et la fabrication.

Avec Quilter, au lieu de placer manuellement des centaines de composants et de router des milliers de pistes, les ingénieurs soumettent simplement un schéma et laissent l’IA générer plusieurs designs testés physiquement parmi lesquels choisir. Le système lance plusieurs explorations de conception en parallèle avec des contraintes variables, identifie des options de mise en page fabricables en utilisant une modélisation électrique et physique intégrée, permet à l’ingénieur de sélectionner, examiner et nettoyer légèrement le résultat, et produit un design prêt pour la fabrication.

Des sceptiques convaincus par les résultats tangibles

Nesterenko a vu le scepticisme se dissoudre en temps réel. Il décrit une réunion récente avec des dirigeants d’un client majeur venus discuter des capacités de Quilter. Au fur et à mesure que la conversation se déroulait, un dirigeant a pris les cartes du Project Speedrun et a commencé à les photographier sous tous les angles, les retournant dans ses mains.

« Il était simplement fasciné par le fait que cela soit possible maintenant », raconte Nesterenko. La question n’est plus de savoir si l’IA peut concevoir des circuits imprimés. Un ordinateur Linux fonctionnel, assemblé à partir de 843 composants et démarré dès la première tentative, répond définitivement à cette question.

La vraie question maintenant est : que construiront les ingénieurs quand la mise en page cessera d’être le goulot d’étranglement – quand le hardware, comme le dit Fadell, se déplacera enfin « à la vitesse de la pensée » ?

Sur ce point, Nesterenko propose une prédiction : « Si vous demandez à l’ingénieur électricien moyen aujourd’hui si l’automatisation ou l’IA pourrait du tout aider avec une carte de cette complexité, il dirait non. »

Un modèle économique qui démocratise l’accès

Le modèle commercial de Quilter vise la neutralité des coûts, facturant le service à un prix similaire à celui de la conception manuelle, mais offrant l’avantage d’une vitesse d’exécution dix fois plus rapide. L’entreprise, qui a attiré des financements de plus de 40 millions de dollars, adopte une approche progressive pour différents utilisateurs.

Pour les hobbyistes, étudiants et professionnels éligibles (moins de 10 employés ou 50 000 dollars de revenus), Quilter est entièrement gratuit. Les itérations illimitées sont gratuites ; les coûts ne s’appliquent que lors du téléchargement de designs prêts pour la fabrication.

Pour les entreprises, la tarification s’adapte par nombre de pins, pas par nombre de sièges, permettant à l’ensemble de l’organisation d’itérer sans restriction. Quilter automatise les fixtures, cartes d’évaluation et harnais de test afin que les concepteurs puissent se concentrer sur les cartes complexes.

L’entreprise garantit une sécurité maximale des données : chaque tâche est isolée et chiffrée AES-256, l’IA de Quilter est entraînée uniquement sur la physique, jamais sur les designs des clients, et le système peut fonctionner sur AWS, cloud privé ou entièrement sur site.

Applications dans des secteurs critiques

Quilter s’adresse à des secteurs où la vitesse et la fiabilité sont critiques : semi-conducteurs, aérospatial et défense, automobile, électronique grand public, et systèmes critiques.

Dans le secteur des semi-conducteurs, les équipes font fréquemment face à des goulots d’étranglement de mise en page lors de la conception de matériel de validation et de test, risquant les délais de tape-out. En fournissant des mises en page déterministes et entièrement routées en quelques heures, Quilter garantit que le matériel de test est immédiatement prêt, accélérant considérablement les cycles de test du silicium.

Pour les programmes aérospatiaux et de défense nécessitant une adhésion stricte à des normes comme MIL-STD et ITAR, Quilter réduit de 4 à 6 semaines le temps de mise en service de cartes critiques pour la mission. L’approche basée sur la physique garantit que les mises en page répondent à des exigences de conformité strictes tout en permettant une itération rapide et sécurisée en interne sans compromettre la qualité.

Dans l’industrie automobile, où les systèmes d’infodivertissement, de sécurité et de vision par machine nécessitent une informatique embarquée complexe comme celle démontrée dans le Project Speedrun, Quilter permet aux équipes de passer de cycles de développement trimestriels à des boucles d’apprentissage hebdomadaires.

Intégration avec les outils existants

Quilter s’intègre nativement avec les principaux outils de conception assistée par ordinateur (CAO) électronique : Altium Designer, Cadence Allegro, et Siemens Xpedition. Cette compatibilité permet aux entreprises d’adopter Quilter sans bouleverser leurs workflows existants.

Après la mise en page et l’examen, Quilter renvoie les fichiers dans le format original, permettant d’exécuter les vérifications DRC (Design Rule Check) finales, de polir le design et de générer les fichiers de fabrication en utilisant les outils CAO déjà utilisés et de confiance.

Les ingénieurs électriciens et concepteurs de PCB maintiennent le contrôle sur les contraintes, le contour de la carte et le plan d’étage. Quilter fournit un retour clair et exploitable, montrant exactement quels aspects du design sont entièrement conformes et lesquels nécessitent un examen supplémentaire.

Une pénurie de talents qui amplifie l’urgence

L’industrie fait face à une pénurie d’ingénieurs hardware expérimentés, alimentée par les départs à la retraite, la demande croissante d’électronique et un pipeline de talents limité. La capacité d’amplifier la production de chaque ingénieur est devenue critique.

En permettant des cycles de conception hebdomadaires, Quilter donne à chaque ingénieur la capacité de produire 52 designs par an, alors que des équipes entières n’en accomplissent généralement que 4 avec des workflows traditionnels. Chaque cycle accéléré économise du temps, réduit les frais généraux d’ingénierie, et accumule rapidement l’apprentissage, permettant aux entreprises de moderniser leurs pipelines de produits plus rapidement que les concurrents encore liés à des calendriers trimestriels.

Avec Quilter, les ingénieurs peuvent consacrer plus de temps à un travail à plus forte valeur ajoutée tel que le raffinement des architectures, l’intégration des systèmes et la validation des designs, plutôt qu’au routage manuel fastidieux.

Un nouveau paradigme : le développement hardware riche

Quilter introduit le concept de « Hardware-Rich Development » (développement riche en hardware). Au lieu d’attendre des semaines pour un prototype unique, les équipes peuvent générer plusieurs candidats de cartes entièrement validés en quelques heures.

Cette abondance d’itérations transforme fondamentalement la manière dont le hardware est développé. Les équipes peuvent désormais explorer des options de conception qui étaient auparavant trop chronophages pour être envisagées, tester rapidement différentes approches, et converger vers la meilleure solution beaucoup plus rapidement.

Ben Jordan, ingénieur électricien senior qui a préparé le design et les contraintes pour les cartes du Project Speedrun et soumis les tâches, témoigne de cette transformation. Quilter a effectué des exécutions parallèles avec des contraintes variées, complétant la mise en page en 27 heures et renvoyant plusieurs candidats classés parmi lesquels choisir.

Correct par construction : éliminer les erreurs à la source

Les autorouters traditionnels et co-pilotes imitent souvent les modèles de mise en page humains, héritant des erreurs humaines et des compromis de conception. L’approche par apprentissage par renforcement de Quilter, entraînée uniquement sur les lois de la physique et les limites de fabrication, découvre des solutions novatrices qui sont garanties correctes face aux contraintes physiques.

Cette approche « correct par construction » (correct by construction) élimine la source principale de révisions coûteuses dans la conception de PCB : les violations des règles de conception découvertes après la fabrication. En intégrant les contraintes physiques et de fabrication directement dans le processus d’apprentissage de l’IA, Quilter produit des designs qui sont intrinsèquement plus robustes et plus rapides à produire.

La vérification physique rigoureuse inclut la modélisation électromagnétique, l’analyse thermodynamique, et la vérification des contraintes de fabrication. Quilter s’assure que chaque design respecte les équations de Maxwell, la dynamique thermique, et les limites de fabrication réelles.

Une adoption déjà en cours

Quilter a été en bêta fermée avec une petite communauté d’ingénieurs qui ont généré plus de 100 000 mises en page uniques. L’entreprise est maintenant en bêta ouverte, et tout le monde est invité à essayer l’outil.

Les équipes concevant des PCB à la complexité démontrée dans le Project Speedrun – de l’automobile à l’aérospatiale en passant par l’électronique grand public – peuvent accéder à Quilter immédiatement via les intégrations natives avec Altium Designer, Cadence Allegro et Siemens Xpedition.

Le partenariat avec Sierra Circuits pour la fabrication et l’assemblage du Project Speedrun a démontré que n’importe qui peut reproduire ces résultats en utilisant des services standard. La carte de base a été complétée selon un calendrier standard de 3 jours de fabrication + 3 jours d’assemblage, tandis que la géométrie HDI 2 mil du SOM a nécessité un délai plus long via la ligne de processus de précision HDI et de livraison rapide avancée de Sierra.

Quilter a payé des tarifs commerciaux standard, utilisé le même processus de commande disponible pour tout client, et n’a reçu aucun traitement spécial. Cette transparence démontre que la technologie est réellement accessible et reproductible.

L’avenir du hardware se joue maintenant

Le Project Speedrun de Quilter marque un moment charnière dans l’évolution du développement hardware. Comme l’a dit Tony Fadell : « Quand le hardware se déplace à la vitesse de la pensée », les possibilités deviennent exponentielles.

Les implications vont bien au-delà de la simple accélération des cycles de conception. En éliminant le principal goulot d’étranglement qui ralentit l’innovation hardware, Quilter permet aux équipes de rattraper le rythme de développement qui caractérise l’industrie logicielle depuis des décennies.

Les managers R&D peuvent maintenir les programmes sur la bonne voie et accélérer la vitesse d’apprentissage en explorant des options de conception qui étaient auparavant trop chronophages. Les startups peuvent itérer leur hardware aussi rapidement qu’elles itèrent leur logiciel. Les grandes entreprises peuvent moderniser leurs pipelines de produits et devancer les concurrents encore contraints par des méthodes traditionnelles.

L’histoire de l’informatique est jalonnée de moments où l’automatisation a libéré les ingénieurs de tâches répétitives pour se concentrer sur l’innovation de plus haut niveau. La compilation automatique du code, le contrôle de version distribué, l’intégration continue – chacune de ces avancées a transformé ce qui était possible.

Quilter pourrait bien représenter une transformation similaire pour le hardware. Dans un monde où un seul ingénieur peut concevoir un ordinateur fonctionnel en une semaine au lieu de trois mois, où les cartes démarrent du premier coup au lieu de nécessiter plusieurs révisions coûteuses, et où les équipes peuvent explorer des dizaines d’options de conception au lieu de s’en tenir à une seule – l’innovation hardware pourrait enfin se déplacer au rythme que notre époque numérique exige.

Comme le prédit Nesterenko : « Si vous demandez à l’ingénieur électricien moyen aujourd’hui si l’automatisation ou l’IA pourrait aider avec une carte de cette complexité, il dirait non. » Mais le Project Speedrun est là, tangible et fonctionnel, preuve vivante que cette certitude appartient déjà au passé.

Source : VentureBeat, Quilter.ai, Business Wire, Future of Computing