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Tesla / Puces d’inférence IA de TeslaTous les décryptages
Carte de l’ordinateur Full Self-Driving de Tesla avec deux puces conçues par TeslaPhoto : Votpuske, CC BY 4.0
Tesla5 min de lectureOctobre 2026

Puces d’inférence IA de Tesla

En production · 2019

Les puces maison de Tesla qui font tourner le Full Self-Driving directement dans la voiture.

Une puce d’inférence IA de Tesla est le processeur sur mesure, à bord de la voiture, qui fait tourner le Full Self-Driving (Supervised), ou FSD, le système d’aide à la conduite de Tesla fondé sur les caméras, qui exige un conducteur attentif. L’inférence consiste simplement à utiliser un réseau de neurones déjà entraîné pour prendre des décisions en temps réel, ce qui est différent de l’entraînement initial de ce réseau dans un centre de données. En avril 2026, Tesla a terminé la conception d’AI5, sa prochaine puce d’inférence, et Elon Musk a indiqué qu’elle servirait d’abord dans les robots Optimus et les centres de données de Tesla plutôt que dans les voitures.

Qu’est-ce que la puce d’inférence IA de Tesla ?

La puce est le cerveau embarqué de la voiture. Elle lit les flux des caméras et décide de la direction, du freinage et de l’accélération directement dans la voiture, sans passer par une connexion au cloud. La famille va aujourd’hui de Hardware 3 (HW3) à Hardware 4, aussi appelé AI4, puis à AI5, dont la conception vient d’être achevée, et à AI6, en projet. La génération montée dans une voiture fixe le plafond du FSD qu’elle peut faire tourner.

Pourquoi la puce d’inférence IA de Tesla existe

Le projet a commencé en février 2016, quand Tesla a constitué une équipe de puces sur mesure dirigée par les architectes de puces Jim Keller et Pete Bannon. Le déclencheur a été le besoin d’indépendance. Mobileye, le partenaire de Tesla pour les puces de vision, a mis fin à leur collaboration en 2016 : Tesla a alors livré une solution transitoire, Hardware 2, construite sur un ordinateur Nvidia Drive PX 2, pendant qu’elle concevait sa propre puce. Plutôt que de louer une puce généraliste, Tesla voulait une puce conçue uniquement pour faire tourner des réseaux de neurones dans une voiture en mouvement. La concevoir en interne permettait à Tesla de maîtriser le coût, la feuille de route et l’adéquation de la puce avec son propre logiciel.

Comment ça fonctionne

La première puce FSD est partie en fabrication après environ 18 mois de travail, est revenue fonctionnelle et a été produite en volume pour la Model S et la Model X en mars 2019. Chaque carte HW3 porte deux puces FSD qui fonctionnent en parallèle et vérifient le travail l’une de l’autre, et chaque puce associe 12 cœurs de processeur ARM Cortex-A72 à deux réseaux systoliques, des grilles de multiplicateurs optimisées pour le calcul exact qu’exécutent les réseaux de neurones. Le gain de vitesse brute était énorme : HW3 traitait environ 2 300 images de caméra par seconde, contre seulement 110 pour l’ancienne carte HW2.5.

Le fil conducteur le plus net d’une génération à l’autre est la finesse de gravure, c’est-à-dire la taille des plus petits motifs gravés sur la puce. Des motifs plus petits donnent une puce plus dense et plus efficace.

Les puces de Tesla ne cessent de rétrécir

HW3 était gravée en 14 nanomètres par Samsung à Austin, au Texas, AI4 est passée au 7 nanomètres de Samsung, et AI6 doit être produite sur la ligne 2 nanomètres de Samsung à Taylor, au Texas. Chaque réduction de gravure apporte plus de puissance de calcul par watt, ce qui compte beaucoup quand la puce fonctionne sur la batterie d’une voiture plutôt que sur une prise murale.

L’économie de la puce d’inférence IA de Tesla

La logique financière est simple, même sans chiffre en dollars : le nombre d’unités, c’est-à-dire de voitures et de robots, multiplié par le nombre de générations, multiplié par un coût en baisse pour chaque décision prise par la puce. Chaque réduction de gravure fait baisser le coût des puces de Tesla tout en augmentant la conduite autonome qu’elle peut vendre. Le programme repose sur un contrat de 16,5 milliards de dollars avec Samsung, signé le 28 juillet 2025, pour produire la puce AI6 sur une ligne 2 nanomètres dans une nouvelle usine de Taylor, au Texas, et Tesla l’a présenté comme une conception commune pour les voitures, les robots et l’entraînement de l’IA. Elon Musk a précisé que la valeur du contrat était un minimum et que la production réelle serait probablement plusieurs fois supérieure. L’objectif est de faire baisser le coût par décision génération après génération et de moins dépendre des fondeurs extérieurs.

Où en est la puce d’inférence IA de Tesla

En octobre 2026, la puce montée dans les voitures neuves est AI4, déployée depuis 2023 avec 20 cœurs de processeur. L’histoire des générations est aussi celle de la mémoire, l’espace de travail dont une puce se sert pour contenir un modèle et les données qu’elle traite.

La mémoire vive de l’ordinateur FSD a doublé de HW3 à HW4

HW3 embarquait 8 gigaoctets de mémoire vive (RAM), et AI4 l’a doublée à 16, avec quatre fois plus de stockage. Plus de mémoire permet à une voiture de faire tourner de plus gros modèles FSD : les propriétaires de HW3 reçoivent donc une version allégée, FSD v14 lite, que Tesla a dérivée du logiciel AI4 pour l’adapter à l’ancien ordinateur et a commencé à livrer au deuxième trimestre 2026. Pete Bannon, qui a dirigé HW3 et HW4, a quitté Tesla en août 2025.

La suite

La conception d’AI5 a été finalisée et envoyée en fabrication (tape-out) le 15 avril 2026, et lors de la conférence sur les résultats du T2 2026, Elon Musk a dit espérer une production en volume en 2027. Tesla la fait fabriquer par deux fondeurs à la fois, TSMC (d’abord à Taïwan, puis en Arizona) et Samsung, ce qui lui assure deux sources d’approvisionnement. En septembre 2025, Elon Musk a détaillé l’avance d’AI5 sur AI4.

Là où AI5 devance AI4

Le plus grand bond concerne la capacité mémoire, suivie de près par la puissance de calcul brute, et Elon Musk a déclaré en avril 2026 qu’une seule puce AI5 fournit environ cinq fois le travail utile d’une carte AI4 à deux puces. En octobre 2026, il a ramené la mémoire prévue d’AI5 de 144 à 96 gigaoctets pour en réduire le coût pour Optimus, ce qui réduit l’avance en mémoire visible sur le graphique. Après AI5 viendra AI6, dont la production est prévue en 2028 selon le point d’activité de Tesla de janvier 2026. En novembre 2025, Elon Musk a écrit sur X qu’il existait une voie claire pour doubler les performances d’AI6 sur tous les critères dans les 10 à 12 mois suivant les premières livraisons d’AI5 :

Le bilan

Tesla a transformé la fin d’un partenariat avec un fournisseur en une décennie de puces maison, qui couvrent désormais les voitures, les robots et les centres de données avec une seule famille. AI4 fait rouler les voitures et les robotaxis aujourd’hui, AI5 ira d’abord à Optimus et aux centres de données de Tesla, et AI6 est prévue pour 2028 dans l’usine texane de Samsung.

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Chronologie

  • Février 2016 : Tesla crée son équipe de conception de puces d’IA sur mesure, dirigée par Jim Keller et Pete Bannon.
  • 2016 : Mobileye met fin à son partenariat avec Tesla ; Tesla livre le Hardware 2 transitoire, basé sur un Nvidia Drive PX 2.
  • 2017 : la première puce FSD est conçue et envoyée en fabrication après environ 18 mois de travail.
  • Mars 2019 : Tesla commence les livraisons en volume de la puce FSD (HW3) dans la Model S et la Model X.
  • Mars 2023 : Hardware 4 (AI4) commence à équiper les Model S et Model X restylées.
  • 28 juillet 2025 : Tesla signe un contrat de 16,5 milliards de dollars avec Samsung pour fabriquer la puce AI6 à Taylor, au Texas.
  • Août 2025 : Pete Bannon, qui a dirigé HW3 et HW4, quitte Tesla.
  • Septembre 2025 : Elon Musk estime qu’AI5 offre environ 8 fois la puissance de calcul brute et 9 fois la mémoire d’AI4.
  • 28 janvier 2026 : le point d’activité de Tesla du T4 2025 prévoit la production d’AI5 en 2027 et d’AI6 en 2028.
  • 15 avril 2026 : tape-out d’AI5 ; Elon Musk annonce que les premières puces iront à Optimus et aux centres de données de Tesla.
  • Octobre 2026 : Elon Musk ramène la mémoire prévue d’AI5 de 144 à 96 gigaoctets.
Sources (13)
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