# Qu’est-ce que le calcul public pour l’IA, et comment les chercheurs y ont-ils accès?

Date: 2026-10-03 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/calcul-public-ia-nairr-chercheurs/

**Answer:** Le calcul public pour l’IA désigne les superordinateurs et les ressources partagées que financent les gouvernements et qu’ils attribuent aux chercheurs, habituellement sur demande plutôt que sur facture. Le programme américain est le NAIRR, qui passe de l’étape pilote à la permanence avec un nouveau centre d’opérations; le Royaume-Uni, l’Union européenne et le Canada exploitent ou bâtissent leurs propres versions.

Le **calcul** est la puissance informatique dont l’IA a besoin : surtout des bâtis de processeurs graphiques, ou GPU, avec le stockage et le réseau qui les entourent. La plupart des laboratoires universitaires n’ont pas les moyens d’en acheter assez pour entraîner un modèle sérieux, ce qui laisse une bonne partie du travail de pointe entre les mains de quelques entreprises. Les programmes de calcul public visent à réduire cet écart. Un gouvernement paie les machines ou en négocie l’accès, et les chercheurs demandent du temps de calcul.

La question dépasse le monde universitaire. Apertus, le modèle public suisse, existe parce que son équipe a pu puiser dans un superordinateur national. Sans ce genre de ressource, les modèles publics ou universitaires de cette envergure n’auraient nulle part où être entraînés.

## Qu’est-ce que le NAIRR?

Le National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR) est le programme américain, dirigé par la National Science Foundation (NSF). Il a commencé comme projet pilote en janvier 2024. La NSF affirme qu’il a soutenu depuis plus de 600 projets et 6 000 étudiants dans tous les États, en plus de Washington et de Porto Rico, avec 13 autres agences fédérales et 28 partenaires non gouvernementaux.

Il s’agit davantage d’un courtier que d’une seule machine. Le département de l’Énergie fournit du temps de superordinateur, la NASA et la NOAA fournissent des jeux de données, et des entreprises donnent accès à leurs propres ressources. Les chercheurs et les enseignants demandent ce dont ils ont besoin sur le [site du projet pilote](https://nairrpilot.org/). Un volet distinct, NAIRR Secure, codirigé par le département de l’Énergie et les National Institutes of Health, porte sur les données sensibles, comme les dossiers de santé.

Le 1er septembre 2026, le programme a fait un pas vers la permanence. La NSF a accordé au San Diego Supercomputer Center une subvention de cinq ans de 35 millions de dollars américains pour exploiter un centre d’opérations du NAIRR, avec le Texas Advanced Computing Center comme partenaire. Son rôle est de coordonner les fournisseurs et de relier les utilisateurs au calcul, aux données, aux modèles et à la formation. [Nextgov rapporte](https://www.nextgov.com/artificial-intelligence/2026/09/nsf-launches-new-ai-research-operations-center/415786/) que le plan d’action sur l’IA de la Maison-Blanche appuie le programme, et note aussi que la NSF a annulé plusieurs subventions depuis avril 2025, dont certaines touchant l’IA. Le calcul public dépend d’un appui politique, et cet appui peut changer.

## Exemple concret : jusqu’où va l’argent?

Les montants de ce domaine sont difficiles à juger sans point de repère, alors en voici un. Une heure GPU représente un processeur qui tourne pendant une heure. Schneier et Sanders, [dans leur texte sur Apertus](https://www.schneier.com/essays/archives/2026/02/rewiring-democracy-now-switzerland-shows-us-an-alternative-to-corporate-ai.html), retiennent un tarif de location commercial d’environ 6 à 10 $ US l’heure.

| Élément | Quantité | Équivalent à 6-10 $ US l’heure GPU |
|---|---|---|
| Apertus, calcul total (selon son coresponsable, tel que rapporté) | Environ 10 millions d’heures GPU | De 60 à 100 millions de dollars US |
| Apertus, dernière passe d’entraînement seulement (même source) | Environ 6 millions d’heures GPU | De 36 à 60 millions de dollars US |
| Centre d’opérations du NAIRR | 35 millions de dollars US sur 5 ans, soit 7 millions par an | Environ 700 000 à 1,2 million d’heures GPU par an, si tout servait à acheter du calcul |

La dernière ligne est notre propre calcul et elle est volontairement injuste, car l’argent du centre paie la coordination, le soutien et un portail, et non des puces. Les GPU viennent des partenaires. Voilà l’intérêt de l’exercice : la subvention est petite à côté de la facture d’entraînement d’un seul modèle public, et la portée du NAIRR dépend donc de ce que les agences et les entreprises y versent. La NSF parle de combler un écart, et elle compte sur ces partenaires à dessein. Il est plus difficile de voir de l’extérieur quelle part de ce calcul est réellement disponible, puisque les contributions se font en nature.

## Comment font les autres pays

Les autres pays ont fait des choix différents, qui vont de la construction de machines au courtage d’accès.

| Programme | Qui l’exploite | Approche | Échelle, selon les sources officielles |
|---|---|---|---|
| NAIRR (États-Unis) | NSF, avec SDSC et TACC | Courtage de ressources publiques et privées | Plus de 600 projets à ce jour |
| AI Research Resource (Royaume-Uni) | Gouvernement britannique, Université de Bristol et autres | Machines en propriété | Isambard-AI compte 5 448 puces NVIDIA GH200; objectif d’au moins 20 fois plus de capacité d’ici 2030 |
| AI Factories (Union européenne) | Entreprise commune EuroHPC | Réseau de sites nationaux, avec soutien aux petites entreprises | 19 usines, 13 antennes |
| Alps (Suisse) | CSCS | Superordinateur national avec attribution de temps | Environ 11 000 puces GH200, selon Schneier et Sanders |
| Stratégie canadienne sur la capacité de calcul souveraine pour l’IA | ISDE | Combinaison de machines publiques, de projets privés et de subventions | 2 milliards de dollars sur cinq ans |

Posséder une machine donne le contrôle, mais elle vieillit vite. Le courtage coûte moins cher et offre de la souplesse, mais il laisse dépendre du bon vouloir et des prix d’entreprises qui rivalisent aussi pour la même recherche. Personne n’a encore montré quelle approche donne la meilleure science, et la comparaison est compliquée par la façon très différente dont chaque pays compte sa capacité.

> **À essayer :** prenez un projet que vous avez en tête et estimez ses heures GPU. Multipliez le nombre de GPU par les heures d’utilisation, puis par 6 à 10 $ US. Refaites le calcul pour un projet dix fois plus grand. Le résultat montrera s’il vous faut une attribution publique ou simplement une modeste facture infonuagique.

## Ce qu’exige une bonne demande

Il n’existe pas de formulaire commun, puisque chaque programme a son propre processus. Le conseil pratique qui découle de la façon dont ces programmes se décrivent est simple. Soyez précis sur la question à résoudre, sur les données utilisées et sur la raison pour laquelle les machines de votre établissement ne suffisent pas. Montrez que vous avez déjà fait un petit essai. Vérifiez si le programme sert votre type d’organisation : le NAIRR parle de la communauté américaine de recherche et d’enseignement, tandis que les AI Factories mettent l’accent sur le soutien aux petites entreprises et aux jeunes pousses, et les règles d’accès varient selon les appels.

## Comment accéder au calcul public quand on est au Canada?

Tout dépend de votre situation. Si vous êtes dans une université, un collège ou un hôpital de recherche canadien, commencez par l’[Alliance de recherche numérique du Canada](https://www.alliancecan.ca/en/about/alliance), un organisme sans but lucratif financé par le fédéral qui coordonne le calcul informatique de pointe pour la recherche et compte plus de 120 établissements membres. Le service de calcul de votre établissement pourra vous expliquer comment fonctionnent ses attributions.

Si vous dirigez une entreprise, le cadre pertinent est la Stratégie canadienne sur la capacité de calcul souveraine pour l’IA. Ses 2 milliards de dollars se divisent en trois parts : jusqu’à 700 millions pour attirer l’investissement privé, jusqu’à 1 milliard pour le calcul intensif public, dont une nouvelle machine de propriété canadienne, et jusqu’à 300 millions pour le Fonds d’accès à la capacité de calcul pour l’IA, qui aide les entreprises canadiennes à payer leur calcul. Consultez [la page de la stratégie](https://ised-isde.canada.ca/site/ised/en/canadian-sovereign-ai-compute-strategy) pour voir ce qui est ouvert, car ses programmes s’ouvrent par étapes.

Le Canada a aussi une [entente avec le Royaume-Uni](https://www.gov.uk/government/publications/uk-canada-cooperation-in-ai-compute-memorandum-of-understanding), datée du 31 janvier 2024, pour explorer l’accès au calcul pour la recherche et l’industrie. C’est une déclaration d’intention, qui ne donne à personne du temps sur une machine britannique. Le NAIRR, de son côté, se décrit comme servant la communauté américaine de recherche et d’enseignement.

## Sources

- National Artificial Intelligence Research Resource: https://www.nsf.gov/focus-areas/ai/nairr
- Strengthening America's AI Ecosystem with the Launch of the NSF NAIRR Operations Center: https://www.sdsc.edu/news/2026/PR20260901-NAIRR-OC.html
- Canadian Sovereign AI Compute Strategy: https://ised-isde.canada.ca/site/ised/en/canadian-sovereign-ai-compute-strategy

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Tiré du Guide de l’intelligence artificielle, par Robert Scales, publié par Holistic Hybrid inc. Partage et adaptation permis selon la licence CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) : citez le guide, mettez un lien vers https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/calcul-public-ia-nairr-chercheurs/, pas d’usage commercial sans permission, et gardez la même licence.