Dell et Samsung veulent accélérer la fabrication de puces grâce à l’IA et aux jumeaux numériques

Dans ce partenariat, Dell fournit les couches essentielles de calcul, de stockage et de gestion des données nécessaires pour exécuter des charges de travail d’IA modernes. Ces capacités sont regroupées dans la Dell AI Factory avec NVIDIA, un ensemble d’infrastructures et de logiciels destiné à aider les entreprises à passer de l’expérimentation à une utilisation opérationnelle de l’IA.

L’infrastructure Dell doit soutenir plusieurs workflows critiques chez Samsung :

• environnements de recherche et développement
• systèmes de conception et de validation de puces
• opérations dans les usines de fabrication (fabs)
• analyse de production et optimisation des procédés

Cette approche reflète une évolution plus large de l’industrie, où la production de semi‑conducteurs dépend de plus en plus du traitement massif de données et de décisions assistées par l’IA.

Le rôle de la plateforme Dell AI Factory

Le concept de AI Factory de Dell considère l’IA comme une infrastructure complète plutôt que comme un simple composant de calcul. L’architecture combine calcul accéléré, stockage optimisé pour l’IA, réseaux haute performance et outils de gestion de données destinés à alimenter des pipelines d’IA continus.

À Dell Technologies World 2026, l’entreprise a présenté plusieurs améliorations de cette plateforme pour aider les organisations à passer de l’« ambition IA » à des résultats concrets en production.

Pour Samsung, cette infrastructure constitue la colonne vertébrale permettant d’exécuter simultanément différents types de charges d’IA dans ses opérations de semi‑conducteurs.

Les jumeaux numériques pour l’ingénierie des puces

L’une des capacités clés rendues possibles par cette plateforme est l’utilisation de jumeaux numériques (digital twins).

La Dell AI Data Platform intègre des dépôts de données d’entreprise avec les technologies NVIDIA Omniverse, permettant de connecter directement les systèmes de gestion du cycle de vie des produits (PLM) et les référentiels de conception aux simulations numériques.

Dans l’industrie des semi‑conducteurs, ces jumeaux numériques peuvent servir à simuler et optimiser :

• la validation des conceptions de puces
• les flux de processus dans les usines
• le comportement des équipements et les conditions de fabrication

En modélisant ces systèmes dans un environnement numérique, les ingénieurs peuvent tester différents scénarios, détecter les problèmes plus tôt et optimiser les processus avant de modifier les équipements physiques.

Agents d’IA et analyse des données des fabs

La collaboration vise également à permettre l’utilisation d’agents d’IA et de workflows automatisés capables d’analyser les énormes volumes de données générés par les usines de semi‑conducteurs.

Les fabs modernes produisent des flux continus de données : télémétrie provenant des équipements, mesures de processus et données d’inspection issues du contrôle qualité. Les systèmes d’IA peuvent analyser ces données pour identifier des anomalies ou des tendances difficiles à repérer manuellement.

Selon l’annonce, l’infrastructure Dell permettra de traiter ces données opérationnelles à grande échelle, facilitant une analyse plus rapide et une prise de décision plus automatisée dans les environnements de production.

Parmi les applications possibles :

• surveillance en temps réel des équipements de fabrication
• détection d’anomalies dans les procédés
• analyse des données d’inspection
• optimisation continue des processus

Améliorer le rendement et la qualité

Dans la fabrication de semi‑conducteurs, le rendement (yield) et la qualité ont un impact direct sur la rentabilité. Une amélioration même minime du rendement peut représenter des gains financiers considérables pour les puces avancées.

Les modèles d’IA entraînés sur des données de fabrication peuvent identifier des corrélations subtiles entre paramètres de processus et défauts. Les ingénieurs peuvent ainsi ajuster plus tôt les paramètres de production.

L’infrastructure d’IA de Dell fournit la capacité de calcul et de stockage nécessaire pour analyser en continu ces ensembles de données dans des environnements industriels très vastes.

L’objectif est de rendre ces analyses reproductibles dans l’ensemble de l’empreinte mondiale de fabrication de Samsung.

Pourquoi ce partenariat est stratégique

Cette annonce intervient alors que l’industrie des semi‑conducteurs tente d’augmenter rapidement ses capacités pour répondre à l’ère de l’IA. La demande pour les puces optimisées pour l’intelligence artificielle — notamment les mémoires HBM (High‑Bandwidth Memory) utilisées dans les accélérateurs et les centres de données — connaît une forte croissance mondiale.

Pour répondre à cette demande, les fabricants doivent gérer des procédés de plus en plus complexes, incluant nœuds technologiques avancés, packaging sophistiqué et chaînes de production à très haut volume.

En combinant l’infrastructure d’IA d’entreprise de Dell avec l’expertise de Samsung dans l’ingénierie des semi‑conducteurs, ce partenariat vise à accélérer la transition vers des environnements de fabrication de puces entièrement pilotés par les données et l’IA.

Limites des informations disponibles

Les informations publiques sur la collaboration restent pour l’instant assez générales. Les sources confirment l’expansion du partenariat et l’utilisation prévue de l’infrastructure d’IA de Dell dans les opérations de semi‑conducteurs de Samsung, mais les calendriers de déploiement précis, les sites d’usines concernés ou les gains mesurés en production n’ont pas été divulgués.

Des indicateurs plus concrets — par exemple sur l’amélioration du rendement ou l’augmentation des capacités — devraient apparaître au fur et à mesure du déploiement des systèmes.

Une chose est déjà claire : la fabrication de semi‑conducteurs évolue rapidement vers un modèle profondément piloté par les données et l’intelligence artificielle, où l’infrastructure capable de traiter d’énormes volumes de données industrielles devient un élément central de la compétitivité du secteur.