Puces d’IA : Sandra Rivera devient présidente du Francilien Vsora !

Après une levée de fonds de 46 millions de dollars en mai dernier, la jeune entreprise francilienne Vsora, qui ambitionne de devenir une sorte de Nvidia européen, vient, à nouveau, de réaliser un joli coup en s’attribuant les services de l’ancienne patronne d’Altera pour passer à la vitesse supérieure.

Fondée en 2015 et basée à Meudon-La-Forêt (Hauts-de-Seine), la jeune entreprise francilienne Vsora est ambitieuse et se rêve en Nvidia européen. Et force est de constater qu’elle multiplie les initiatives fortes pour tenter de s’imposer comme un leader mondial des semiconducteurs dédiés à l’IA grâce à ses puces d’inférence d’IA qui associent hautes performances et coût réduit grâce à une architecture spécifique censée surmonter les limitations inhérentes aux processeurs graphiques.

Après avoir levé 46 millions de dollars en mai dernier afin de soutenir l’étape de production de sa puce Jotunn8 (J8) qui sera fabriquée à partir d’un procédé de gravure de 5 nm de TSMC, Vsora vient en effet de recruter une dirigeante internationale de renom, spécialiste des semiconducteurs, en la personne de Sandra Rivera (photo). Celle qui officie désormais en tant que présidente du conseil d’administration de Vsora n’est autre que l’ex patronne d’Altera (elle a quitté la société après qu’Intel ait cédé 51% de ses parts dans Altera au fonds d’investissement Silver Lake).

Et avant de diriger le spécialiste américain des FPGA, Sandra Rivera a travaillé de 2000 à 2023 chez Intel où elle a occupé des rôles de direction à responsabilité croissante, jusqu’à devenir directrice générale de la division Data Center et AI (DCAI) du groupe américain.

© Vsora

« Sandra Rivera est reconnue dans l’ensemble du secteur des semiconducteurs comme une dirigeante de haut niveau, polyvalente et axée sur les résultats, alliant expertise technique et vision stratégique. Sa solide expérience dans les semiconducteurs, les centres de données, l’IA, les réseaux et l’infrastructure cloud, est en parfaite adéquation avec notre ambition. Et sa capacité à impulser des avancées techniques dans un environnement concurrentiel, ainsi que son engagement à favoriser l’innovation et à bâtir des organisations mondiales performantes sont des atouts précieux au moment où nous lançons la production de notre puce d’IA ultra-performante Jotunn8 », souligne Khaled Maalej, directeur général de Vsora, qui a créé la société en 2015.

« Je suis enthousiaste quant aux capacités uniques de Vsora et je connais parfaitement les défis auxquels une équipe est confrontée lorsqu’il s’agit de développer une nouvelle architecture de puce d’IA plus économe en énergie et de se démarquer, assure Sandra Rivera, présidente du conseil d’administration de Vsora. Je suis sûre que la rapidité et l’agilité sont des atouts majeurs pour une petite entreprise comme Vsora, par rapport à un grand groupe, surtout dans un secteur technologique tel que l’IA, où tout évolue très vite. »

Sandra Rivera a notamment précisé que sa priorité absolue est de travailler avec Khaled Maalej et le conseil d’administration sur l’infrastructure fondamentale de la société, sa feuille de route produit et l’évolution de sa stratégie produit afin de se différencier, de se développer et de mettre en œuvre une stratégie d’entreprise fondée sur « l’innovation, la rigueur, la discipline et l’excellence ».

Conçue pour des applications clés telles que l’IA générative dans les centres de données, la conduite autonome et la robotique, la puce Jotunn8 (J8) développée par Vsora est présentée comme « capable de briser les barrières des GPU conventionnels et d’offrir des performances qui surpassent celles des puces d’IA actuelles proposées par les principaux acteurs mondiaux de l’industrie ».

Plus précisément, l’entreprise estime que sa puce J8, qui offre une puissance de calcul de 3200 téraflops et se concentre sur l’inférence plutôt que sur l’apprentissage, contrairement aux accélérateurs d’IA traditionnels, présente « des performances plus de trois fois supérieures aux solutions existantes, tout en consommant moins de la moitié de l’énergie ». Ce qui permettrait de répondre aux défis critiques du coût de déploiement, du coût par requête et de la consommation d’énergie des solutions d’IA dans le cadre d’un déploiement à grande échelle.