6 août 2026
Les supercalculateurs comptent parmi les infrastructures scientifiques les plus impressionnantes de notre époque. Composés de dizaines de milliers de processeurs, de cartes accélératrices et de réseaux ultrarapides, ils réalisent en quelques heures des calculs qui prendraient des années sur un ordinateur conventionnel. Ils sont aujourd'hui indispensables dans des domaines aussi variés que la climatologie, la génomique, l'aérospatiale ou l'intelligence artificielle.
Pourtant, exploiter toute cette puissance n'a rien de simple. Les chercheurs qui utilisent ces infrastructures sont avant tout des spécialistes de leur domaine, qu'il s'agisse de physique, de chimie ou de biologie. Leur expertise n'est pas de maîtriser l'architecture des supercalculateurs.
C'est précisément ce défi que relève Camille Coti, professeure à l’ÉTS. Ses travaux portent sur le calcul haute performance et visent à concevoir les modèles, les outils et les infrastructures logicielles qui permettent aux autres scientifiques d'exploiter efficacement les supercalculateurs sans avoir à se préoccuper de leur complexité technique.
« L'objectif est que les chercheurs et chercheuses puissent décrire leur problème de la manière la plus naturelle possible, tandis que les outils se chargent d'utiliser le matériel de façon optimale », résume-t-elle.
Pour y parvenir, elle collabore avec des spécialistes de nombreux domaines, afin de développer des solutions qui rendent le calcul haute performance plus accessible tout en conservant les performances maximales de ces machines.
Diviser pour mieux calculer
L'un des fondements du calcul haute performance est le calcul parallèle. Plutôt que d'exécuter un calcul de façon séquentielle, il consiste à le découper en une multitude de sous-calculs réalisés simultanément. Lorsqu'on répartit ces calculs entre plusieurs ordinateurs reliés par un réseau, on parle alors de calcul distribué.
En théorie, le principe semble simple. En pratique, la coordination entre les milliers de processus devient rapidement un casse-tête. Les différents calculs doivent régulièrement échanger des données, se synchroniser et attendre que certaines tâches soient terminées avant de poursuivre. Toutes ces communications ralentissent l'exécution.
Les recherches de Camille Coti visent à concevoir de nouveaux modèles de programmation qui limitent ces coûts de synchronisation et permettent aux applications de continuer à bien fonctionner, même lorsqu'elles s'exécutent sur des architectures de plus en plus massives.
Continuer malgré les pannes
À l'échelle d'un supercalculateur, les défaillances matérielles ne sont plus des exceptions : elles sont inévitables. Lorsqu'une machine regroupe des dizaines de milliers de composants, il est presque certain que l'un d'entre eux tombera en panne pendant un calcul qui peut durer plusieurs jours.
La solution la plus répandue consiste à enregistrer régulièrement l'état du calcul. Si une panne survient, le programme redémarre à partir du dernier point de reprise. Cette approche est efficace, mais elle oblige à revenir en arrière.
Camille Coti explore également une autre avenue : développer des algorithmes capables de poursuivre leur exécution malgré la disparition d'un processus. Les données perdues peuvent être reconstruites à partir de celles conservées ailleurs dans le système, ce qui permet au calcul d'avancer sans interrompre le travail déjà effectué.
À mesure que les supercalculateurs gagnent en taille, cette capacité à résister aux pannes devient essentielle.
Mesurer pour mieux optimiser
Même lorsque les calculs s'exécutent correctement, il est essentiel de comprendre où le programme passe le plus de temps.
Les outils développés par la chercheuse permettent d'observer très finement le comportement des applications. Ils peuvent révéler, par exemple, qu'une partie du programme monopolise presque tout le temps de calcul ou qu'un processus ralentit l'ensemble des autres.
Mais mesurer les performances constitue en soi un défi scientifique. Un outil d'analyse trop lourd risque de modifier le comportement qu'il cherche précisément à observer. Les systèmes d'instrumentation doivent donc trouver un équilibre entre la précision des mesures et leur influence sur les performances.
L'objectif est de fournir aux scientifiques des outils suffisamment souples pour analyser des applications de plus en plus complexes, quels que soient les modèles de programmation utilisés.
Utiliser les ressources plus intelligemment
Le calcul haute performance soulève également des enjeux d'efficacité énergétique.
Les centres de calcul hébergent aujourd'hui des milliers de processeurs et de cartes graphiques (GPU) que se partagent simultanément de nombreux utilisateurs. Toute la question consiste à utiliser ces ressources de la manière la plus efficace possible.
Les recherches de Camille Coti portent notamment sur la mutualisation des ressources de calcul. En regroupant intelligemment plusieurs applications sur un même matériel, il devient possible de réduire le nombre de machines nécessaires tout en respectant les besoins de chaque utilisateur.
Cette optimisation présente un double avantage. Elle diminue la consommation électrique des centres de données et réduit le besoin de fabriquer toujours plus de matériel informatique, dont la production nécessite des ressources minérales critiques.
Tester sans mobiliser un supercalculateur
L'accès aux supercalculateurs demeure limité. Il est donc difficile de réaliser des expériences répétées pour tester de nouvelles approches.
Pour contourner cette contrainte, Camille Coti développe des jumeaux numériques de plateformes de calcul haute performance. Ces simulateurs reproduisent fidèlement le comportement des infrastructures réelles et permettent d'expérimenter dans des conditions parfaitement contrôlées.
L’équipe de recherche peut ainsi modifier un algorithme, changer la configuration du réseau ou tester une nouvelle architecture sans monopoliser un véritable supercalculateur.
Ces jumeaux numériques offrent également une visibilité inédite sur le fonctionnement interne des systèmes. Ils permettent d'observer des phénomènes impossibles ou extrêmement coûteux à mesurer directement sur les machines réelles.
Camille Coti développe notamment des simulateurs capables de reproduire les architectures de nouvelle génération, intégrant des composants spécialisés comme les SmartNIC, qui déplacent certains calculs directement dans les interfaces réseau, ou encore les futures plateformes hybrides combinant calcul classique et calcul quantique.
Préparer l'arrivée du calcul quantique
Le calcul quantique ne remplacera pas les supercalculateurs actuels. Les deux technologies sont appelées à travailler ensemble.
Certaines opérations sont particulièrement efficaces sur un processeur quantique, tandis que d'autres demeurent beaucoup plus performantes sur des processeurs conventionnels. Le défi consiste donc à répartir automatiquement les tâches entre ces deux univers.
Là encore, les jumeaux numériques jouent un rôle central. Ils permettent de simuler des plateformes hybrides associant processeurs classiques et processeurs quantiques afin de concevoir les futurs modèles de programmation qui exploiteront au mieux les forces de chacun.
Si ces architectures sont encore émergentes, les outils développés aujourd'hui contribueront à préparer la prochaine génération du calcul scientifique.
Au final, la recherche de Camille Coti ne consiste pas à construire des supercalculateurs plus puissants, mais à rendre leur puissance réellement utilisable. En développant des modèles de programmation, des outils d'analyse, des mécanismes de tolérance aux pannes et des jumeaux numériques toujours plus fidèles, elle permet à des scientifiques de tous les horizons de consacrer leur énergie à leurs découvertes plutôt qu'à la complexité des machines qui les rendent possibles.
