Trente Réacteurs à Fusion, un Seul Logiciel de Contrôle

Une Équipe Construit Maintenant ce que Trente Entreprises Dupliquaient

Fusionality, une startup de sept personnes basée à Lausanne, a levé un tour de table pré-seed de CHF 3 millions (environ 3,7 millions de dollars), codirigé par les investisseurs suisses Founderful et Playfair, pour vendre aux entreprises de fusion le logiciel de contrôle que chacune construisait jusqu'ici seule.

Le pari de l'entreprise repose sur un fait précis et peu spectaculaire: chacune des plus de 30 entreprises financées par des capitaux privés qui construisent aujourd'hui des dispositifs de fusion à confinement magnétique dans le monde doit résoudre le même problème avant que son réacteur ne produise le moindre watt d'électricité. Chacune doit mesurer l'état d'un plasma chauffé à plus de 100 millions de degrés Celsius, transformer ces mesures en compréhension de ce que fait le plasma, puis piloter les systèmes de chauffage, d'alimentation et d'aimants du réacteur pour agir en conséquence en quelques millisecondes. Rater cette fenêtre provoque une perturbation du plasma, qui peut endommager la machine.

Les fondateurs de Fusionality affirment qu'environ 80 pour cent de ce code d'infrastructure opérationnelle est fonctionnellement identique quel que soit le design du réacteur, peu importe l'approche physique retenue. Aujourd'hui, presque toutes les entreprises l'écrivent de zéro.

Deux Ingénieurs de DeepMind qui Avaient Déjà Résolu ce Problème

Federico Felici et Jonas Buchli ne découvrent pas ce problème spécifique. Felici est titulaire d'un doctorat en physique des plasmas de l'EPFL et a passé deux ans et demi chez Google DeepMind, après avoir dirigé la recherche sur le contrôle au Swiss Plasma Center de l'EPFL. Buchli, ingénieur électricien qui a occupé un poste de professeur à l'ETH Zurich, a dirigé chez DeepMind les travaux sur l'apprentissage par renforcement pour le contrôle de systèmes physiques.

Les deux se sont rencontrés en utilisant un système d'IA pour piloter le tokamak TCV de l'EPFL, une collaboration entre l'EPFL et Google DeepMind qui a donné lieu en 2022 à un article très cité dans Nature sur le contrôle magnétique des plasmas de tokamak par apprentissage par renforcement profond. Ce projet a prouvé qu'une IA pouvait piloter un vrai réacteur en temps réel. Fusionality en est la suite plus terre-à-terre: construire la plomberie qui rend tout système de contrôle, piloté par IA ou non, suffisamment fiable pour une entreprise qui ne peut pas se permettre de rater un essai expérimental.

"Piloter un dispositif de fusion est un problème complexe où plusieurs sources de données, différentes échelles de temps et un comportement de plasma complexe se rencontrent", a déclaré Jonas Buchli, cofondateur et directeur technique de Fusionality. Felici a déclaré que l'IA "jouera un rôle important dans les futurs systèmes de contrôle", mais qu'elle est plus susceptible d'améliorer des fonctions précises que de piloter un réacteur sans supervision.

Cela Ressemble aux Fabricants d'Équipements des Semi-conducteurs, pas aux Fondeurs

La lecture de Servola sur ce tour de table ne porte pas sur la course aux réacteurs que tout le monde suit déjà - Commonwealth Fusion Systems, Proxima Fusion, Type One Energy et des dizaines d'autres en course vers une centrale de démonstration. Elle porte sur ce que signifie l'apparition d'un marché de fournisseurs sous cette course.

Quand une industrie est encore jeune, chaque entreprise construit tout elle-même, car aucune couche commune n'existe encore pour l'acheter à la place. Quand un fournisseur peut se présenter et affirmer que la majorité de ce code est identique chez tous ses clients, cela signifie que l'industrie compte assez d'entreprises, et qu'assez d'entre elles restent bloquées sur le même problème non différenciant, pour que se spécialiser devienne désormais moins cher que dupliquer. C'est proche du basculement qu'a connu l'industrie des semi-conducteurs il y a des décennies: les entreprises qui fabriquent les équipements de production de puces, et non les fondeurs eux-mêmes, ont fini par capter une valeur disproportionnée et durable, parce que chaque fondeur avait besoin des mêmes outils, quel que soit le design de puce qui l'emportait.

Les investisseurs de la fusion ont surtout parié jusqu'ici sur le design de réacteur qui atteindrait le premier un gain net d'énergie. Une couche logicielle aussi tôt dans le cycle est un pari sur une question totalement différente: quelles entreprises de fusion vont arrêter de gaspiller leur budget d'ingénierie sur un problème déjà résolu, et lesquelles continueront de payer pour le réinventer.

Ce qu'un Acheteur d'Énergie Devrait Vraiment Surveiller ici

L'énergie de fusion reste, honnêtement, à une décennie ou plus de tout raccordement au réseau européen, et ce tour de table ne change rien à ce calendrier. Ce qu'il change, c'est un signal beaucoup plus proche pour quiconque suit si le secteur de la fusion est une catégorie industrielle durable ou une grappe d'expériences scientifiques bien financées.

Un marché de fournisseurs spécialisés est l'un des signes les plus clairs qu'un secteur industriel a dépassé sa phase expérimentale, le même signe qui apparaît dans la fabrication de batteries de l'UE, le matériel de réseau électrique et les chaînes d'approvisionnement des semi-conducteurs une fois qu'ils mûrissent. Pour un acheteur d'énergie ou un planificateur de politique industrielle qui observe où va réellement le capital de la fusion, le choix de chaque entreprise de fusion d'acheter cette couche plutôt que de la construire elle-même devient un indicateur utilisable pour repérer quelles équipes consacrent leur capital au problème physique qui compte, plutôt qu'à une infrastructure qui ne les différencie en rien.

Le prochain mouvement de Fusionality elle-même en dira presque autant que son tour de table: l'argent est destiné à étoffer son équipe de Lausanne et à décrocher ses premiers clients payants, pas à s'étendre techniquement. Que de vraies entreprises de fusion achètent réellement plutôt que de construire est le test que cette thèse doit encore passer.

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