Mécaniquenumérique
Essai Codex · v1.0

Mécanique numérique · Une carte pour comprendre

De l’atome
au token.

Des puces, des serveurs, des modèles, des tokens…
On entend beaucoup de mots sur l’IA.
Cet article les remet dans l’ordre.

Pour comprendre
comment fonctionne l’IA,
il faut une carte.

La voici.

De la matière aux mots

Tout se relie.

16 étapes. Un fil à suivre.
Explorer le parcours

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Nous suivons une IA qui produit du texte grâce à des serveurs distants et des GPU. D’autres configurations existent, dont des modèles qui fonctionnent directement sur votre appareil. Les flèches guident la lecture ; les encadrés en pointillés montrent ce qui contribue au parcours.

Avant votre message

01

Fabriquer une carte graphique

De la matière à la pièce qui calcule.

Cliquez sur un pictogramme pour lire son explication.

Faites défiler les étapes →

Ce qui rejoint la fabrication

Étape 01 · Le point de départ

Extraire la matière

Pour fabriquer notre puce de calcul, on part d’une roche contenant du quartz, un minéral dont on peut tirer du silicium. On extrait cette roche, puis on la transforme pour en récupérer le silicium. C’est cette matière que nous allons suivre jusqu’à la puce.

D’autres matières sont nécessaires à la fabrication de la carte : nous les retrouverons aux étapes où elles interviennent.

Étape 02 · Retirer les impuretés

Purifier le silicium

Le silicium obtenu contient encore d’autres substances : ce sont les impuretés. On en retire le plus possible, car elles pourraient perturber le fonctionnement des futures puces. Ce silicium très pur servira ensuite à fabriquer les galettes.

Étape 03 · Préparer le support des puces

Fabriquer les galettes de silicium

On fait fondre le silicium pur pour former un grand cristal en forme de cylindre. On découpe ce cylindre en fines tranches, puis on les polit pour obtenir une surface très lisse. Ces disques, appelés galettes de silicium, serviront de support à la fabrication des puces.

Étape 04 · La matière rencontre le plan

Fabriquer les circuits

Sur la galette de silicium, des machines construisent les circuits électroniques des futures puces, en suivant un plan. Elles ajoutent et retirent de très fines couches de matière pour former ces circuits. Une même galette porte ainsi de nombreuses puces, qui ne sont pas encore séparées.

Étape 05 · Une galette, de nombreuses puces

Découper les puces

Les circuits sont testés alors qu’ils sont encore sur la galette. Puis celle-ci est découpée pour séparer les puces les unes des autres. Dans notre exemple, chaque puce est un GPU : la pièce qui effectuera les calculs.

Étape 06 · Préparer la puce à rejoindre la carte

Protéger et connecter la puce

La puce découpée est encore fragile. On l’assemble avec un petit support muni de contacts électriques : cet ensemble, appelé boîtier, aide à la protéger et permet de la relier à la carte. Ce n’est pas forcément une boîte fermée : le dessus de la puce peut rester apparent. Le composant est ensuite testé.

Étape 07 · La carte graphique prend forme

Assembler et tester la carte graphique

Sur une plaque appelée circuit imprimé, dont les pistes relient les composants entre eux, on assemble le GPU, de la mémoire pour les données et les composants qui leur fournissent l’électricité nécessaire. On ajoute les connecteurs et un système de refroidissement pour évacuer la chaleur. La carte est testée pour vérifier qu’elle fonctionne.

Le GPU est la puce qui fait les calculs. La carte graphique, c’est l’ensemble. Elle est maintenant prête à être installée dans un ordinateur. Nous avons suivi l’exemple d’une carte pour ordinateur de bureau ; les équipements des serveurs d’IA peuvent avoir une autre forme.

Ce qui rejoint la fabrication

Guide la fabrication des circuits

Le plan de la puce

Avant la fabrication, des équipes dessinent les circuits sur ordinateur. Des logiciels spécialisés les aident à organiser leurs éléments et à vérifier leur fonctionnement. Ce plan guide ensuite le travail de l’usine.

Synopsys · Dessiner les circuits ↗

Fabriquent les circuits

Les machines

Dans l’usine, des machines déposent des couches très fines, y dessinent des motifs et retirent de la matière à certains endroits. Ces opérations répétées construisent les circuits sur la galette de silicium.

ASML · Fabriquer les puces ↗

Servent à fabriquer les circuits

Les produits chimiques

Des gaz et des liquides très purs servent à nettoyer les galettes, déposer des couches ou retirer de la matière. Ils interviennent dans la fabrication : la galette ne se transforme pas en produit chimique.

Air Liquide · Les produits de fabrication ↗

Rejoint l’assemblage de la carte

La mémoire

Le GPU a besoin de données pour calculer. La mémoire placée près de lui garde celles sur lesquelles il travaille. Dans notre exemple de carte pour ordinateur de bureau, elle prend la forme d’autres puces installées sur la carte.

Micron · La mémoire des cartes graphiques ↗

Rejoignent l’assemblage de la carte

Les autres pièces

Le circuit imprimé porte les composants et les relie par ses pistes métalliques. Des pièces règlent leur alimentation électrique, des connecteurs permettent les échanges avec l’ordinateur et un système de refroidissement évacue la chaleur. Tout cela est réuni lors de l’assemblage.

Intel · Le circuit imprimé ↗ASUS · Les pièces d’une carte ↗

Rejoignent les circuits et la carte

Les autres matières

Nous avons suivi le silicium, mais il ne suffit pas à faire une carte. D’autres matières rejoignent la fabrication : des métaux conduisent le courant dans les circuits et les connexions, tandis que des matériaux isolants séparent les parties qui ne doivent pas se toucher.

ASML · Fabriquer les puces ↗Intel · Le circuit imprimé ↗

La suite

La carte est fabriquée. Pour faire fonctionner un service d’IA, il faut maintenant des ordinateurs et un lieu pour les accueillir.

Passer à la partie 2 →

Avant votre message

02

Installer les serveurs

Des ordinateurs reliés, dans des bâtiments bien réels.

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Les besoins pendant le fonctionnement

Étape 01

Le serveur

Un serveur est un ordinateur qui rend un service à d’autres appareils. Pour les gros calculs d’IA, il peut accueillir plusieurs GPU, avec de la mémoire et d’autres processeurs. Le matériel ressemble parfois peu à notre carte de bureau, mais on retrouve les mêmes besoins : calculer, échanger des données, être alimenté et refroidi.

NVIDIA · Un exemple de serveur d’IA ↗

Étape 02

Les armoires reliées

Les serveurs sont installés dans des armoires et reliés par un réseau interne rapide. Cela leur permet d’échanger des données et de se partager un travail trop gros pour un seul ordinateur. Les logiciels organisent cette coopération.

Jülich · Des serveurs reliés ↗PyTorch · Répartir les calculs ↗

Étape 03

Le centre de données

Un centre de données est un bâtiment qui accueille des serveurs, du stockage et des équipements de réseau. Il fournit l’électricité, le refroidissement et des dispositifs de secours. Quand un service d’IA fonctionne « dans le cloud », ses calculs ont lieu sur des ordinateurs bien réels.

Cisco · Centres de données ↗

Les besoins pendant le fonctionnement

Alimente les équipements

L’électricité

Les serveurs et leurs équipements ont besoin de courant pour fonctionner. Des dispositifs de secours peuvent prendre le relais lors d’une coupure. L’électricité accompagne aussi les étapes précédentes, depuis la transformation des matières jusqu’à la fabrication des puces.

Cisco · Centres de données ↗

Évacue la chaleur

Le refroidissement

Les serveurs chauffent lorsqu’ils fonctionnent : presque toute l’électricité qu’ils consomment devient de la chaleur. Des systèmes utilisant de l’air ou des liquides transportent cette chaleur vers l’extérieur. Ils doivent fonctionner tant que les équipements en ont besoin.

Schneider Electric · Refroidir les équipements ↗Schneider Electric · Le refroidissement liquide ↗

Conserve les fichiers

Le stockage

Les textes d’apprentissage, les modèles et leurs sauvegardes sont enregistrés sur des disques ou d’autres supports. Ce stockage conserve les fichiers quand les équipements sont éteints. La mémoire de travail, elle, garde temporairement les données nécessaires aux calculs en cours.

PyTorch · Enregistrer et charger un modèle ↗Kingston · Mémoire et stockage ↗

Relie le service à vos appareils

Le réseau extérieur

Des liaisons relient le centre de données à Internet. La fibre optique transporte des données sous forme de lumière dans de très fins fils de verre. Ces connexions servent à recevoir les messages et à renvoyer les réponses ; le réseau interne, lui, relie les serveurs entre eux.

Heraeus · La fibre optique ↗MDN · Le trajet sur Internet ↗

Maintient les équipements en service

L’entretien

Des équipes surveillent les équipements et interviennent en cas de panne. Elles remplacent les pièces défectueuses et mettent les logiciels à jour. Le centre de données demande ce suivi tout au long de son fonctionnement.

NVIDIA · Le suivi des logiciels ↗NVIDIA · Réparer les équipements ↗NVIDIA · Surveiller le système ↗

La suite

Les ordinateurs sont en place. Pour produire du texte, ils vont utiliser un modèle : voyons comment il est préparé.

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Avant votre message

03

Entraîner le modèle

Des textes et des calculs pour ajuster un programme.

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Ce qui rend l’apprentissage possible

Étape 01

L’entraînement

Un modèle de langage contient des nombres réglables. Pendant l’entraînement, on lui demande de prévoir la suite de textes. Les calculs mesurent ses erreurs et ajustent ces nombres. Ensuite, d’autres étapes peuvent lui apprendre à mieux suivre des consignes, notamment à l’aide d’exemples et de réponses évaluées par des personnes.

NVIDIA · Entraînement et utilisation ↗Anthropic · Modèles, apprentissage et contexte ↗

Étape 02

Le modèle entraîné

À la fin de l’entraînement, on enregistre les réglages obtenus : ces nombres sont appelés les poids. Avec les logiciels qui les utilisent, ils permettent de produire des réponses. Les fichiers peuvent être copiés et chargés sur d’autres serveurs : ceux qui répondent ne sont donc pas forcément ceux qui ont servi à l’entraînement.

PyTorch · Enregistrer et charger un modèle ↗IBM · Utiliser un modèle entraîné ↗

Ce qui rend l’apprentissage possible

Fournissent les exemples

Les textes d’apprentissage

Des textes sont rassemblés, triés et préparés, par exemple en retirant les doublons. Ils peuvent notamment venir de pages web. Avant les calculs, ils sont découpés en petits morceaux appelés tokens : un token peut être un mot, une partie de mot ou un signe.

Hugging Face · Préparer les textes ↗Hugging Face · Découper le texte en tokens ↗

Organisent les calculs

Les logiciels

Les logiciels font exécuter les calculs par les GPU et répartissent le travail lorsque plusieurs ordinateurs coopèrent. Ils servent pendant l’entraînement, puis lors de l’utilisation du modèle. Les serveurs de la partie précédente fournissent la puissance de calcul ; les textes fournissent les exemples.

PyTorch · Répartir les calculs ↗Hugging Face · Générer du texte ↗

La suite

Le modèle a été entraîné. À partir d’ici, nous suivons ce qui se passe lorsque vous envoyez votre propre message.

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À chaque réponse

04

Produire une réponse

Votre message part. Du texte revient.

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Ce qui relie votre appareil au service

Étape 01

Votre message

Vous écrivez dans une application ou une page web. Dans le cas que nous suivons, votre appareil envoie le message à un service en ligne. Celui-ci prépare ce que le modèle va recevoir, avec les consignes de l’application et, selon le service, une partie de la conversation.

MDN · Le trajet sur Internet ↗Hugging Face · Générer du texte ↗

Étape 02

Le texte devient des tokens

Avant d’être traité par le modèle, le texte est découpé en tokens. Chacun est associé à un numéro que les logiciels peuvent manipuler. Un mot peut tenir dans un seul token ou être partagé entre plusieurs : le découpage dépend du modèle utilisé.

Un mot : bonjour deux morceaux : bonjour

Schéma de principe : un mot peut être réparti sur plusieurs tokens. Cet exemple est fictif ; il ne reproduit pas le découpage d’un modèle précis.

Hugging Face · Découper le texte en tokens ↗

Étape 03

La réponse se construit

Les serveurs utilisent le modèle entraîné pour calculer des possibilités de suite. Un token est choisi, puis ajouté au texte en cours ; le calcul se poursuit pour les suivants, jusqu’à l’arrêt de la réponse. Le modèle tient compte du message et de ce qui a déjà été produit.

Hugging Face · Générer du texte ↗

Étape 04

Les mots s’affichent

Les tokens produits sont reconvertis en texte et renvoyés à votre appareil. Certains services envoient la réponse par morceaux : vous pouvez ainsi lire le début pendant que la suite se prépare. Les mots s’affichent dans l’application. Tout le parcours nous a ramenés à votre écran.

Hugging Face · Générer du texte ↗Anthropic · Envoyer la réponse par morceaux ↗

Ce qui relie votre appareil au service

Transporte le message et la réponse

Le trajet sur Internet

Votre message passe par votre connexion, puis par des réseaux reliés entre eux, jusqu’au service. La réponse revient elle aussi par Internet, sans forcément emprunter exactement le même chemin. Il n’est pas nécessaire que chaque échange traverse un océan.

MDN · Le trajet sur Internet ↗

De la matière aux mots

La chaîne rejoint votre écran.

Des matières ont permis de fabriquer des puces. Des serveurs les utilisent pour calculer. Un modèle a été entraîné, puis chargé pour produire du texte à partir de votre message.

À chaque réponse, on utilise ce qui a déjà été fabriqué et appris. Ce sont de nouveaux calculs qui font apparaître les mots.

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Quelques mots pour comprendre

Quartz. Un minéral présent dans de nombreuses roches. On peut en tirer le silicium utilisé pour fabriquer les puces. Lire sur Wikipédia.

Silicium. Un élément naturel que l’on purifie pour fabriquer les puces électroniques. Lire sur Wikipédia.

Serveur. Un ordinateur qui fournit un service à d’autres appareils, par exemple les calculs nécessaires à une réponse d’IA. Lire sur Wikipédia.

Modèle. Un système de calcul dont les réglages sont appris à partir d’exemples. Ici, il sert à produire du texte. Lire sur Wikipédia.

Poids. Les nombres ajustés pendant l’entraînement, qui règlent les calculs du modèle. Lire sur Wikipédia.

Token. Un morceau de texte associé à un numéro : un mot, une partie de mot ou un signe, selon le découpage utilisé. Lire sur Wikipédia.

Sources et choix de simplification

Fiche complète de travail du 19 septembre 2026. Parcours jusqu’à la carte validé par Florian ; les nouvelles parties sont proposées à la relecture. L’introduction animée Codex est une variante de test, proposée à la relecture. Chaque nouveau panneau renvoie à ses sources. Les SVG sont des illustrations originales et simplifiées.

Nous montrons le principe d’un modèle de langage utilisé à distance, pas le fonctionnement détaillé de chaque service. Les formats matériels, les méthodes d’entraînement et les logiciels varient. Les exemples de fabricants illustrent une possibilité, pas une règle universelle. Les besoins du centre de données accompagnent son fonctionnement ; ils ne sont pas des transformations successives. Pour la fabrication des puces, énergie, eau et infrastructures sont aussi nécessaires.

Les définitions sont reformulées ; Wikipédia sert à approfondir. La fiche se concentre sur la chaîne technique : elle ne détaille pas les enjeux économiques, géopolitiques ou environnementaux, ni les services qui consultent des documents ou des outils pendant la réponse.

  1. USGS — Silicon Statistics and Information : quartz et production du silicium.
  2. Royal Society of Chemistry — Silicon : silicium et électronique.
  3. Shin-Etsu — Silicon Wafers : silicium pur et galettes.
  4. ASML — How microchips are made : fabrication des circuits.
  5. Intel — What Is a GPU? : distinction entre GPU et carte graphique.
  6. Samsung — Packaging and Package Testing : découpe, protection, connexions et tests des puces. Les procédés illustrés ne décrivent pas tous les boîtiers actuels.
  7. Intel — How to Choose a Motherboard : rôle des pistes d’un circuit imprimé, expliqué à partir d’une carte mère.
  8. ASUS — The Makings of ASUS TOP Graphics Cards : assemblage du GPU, du circuit imprimé et de la mémoire ; contrôles de fabrication.
  9. ASUS — Dual GeForce RTX 4070 EVO : un exemple de carte avec refroidissement et tests de validation.