La start-up Orbital veut faire tourner de l'inférence d'IA depuis l'espace

La start-up Orbital est sortie du mode furtif en avril et a dévoilé un plan ambitieux : créer dans l'espace la première infrastructure cloud dédiée à l'inférence d'IA. L'entreprise a reçu des fonds d'Andreessen Horowitz et a déjà lancé le développement.

Pourquoi l'espace ?

Sur Terre, la capacité des réseaux électriques ne suffit pas à répondre à la demande croissante des centres de données. Les réseaux sont saturés, et construire de nouvelles capacités coûte cher et prend du temps. Le fondateur d'Orbital, Euwyn Poon, voit une issue dans l'espace, où abonde une énergie solaire inutilisée.

« Il n'y a tout simplement pas assez de puissance sur Terre, et la seule voie est vers le haut. L'énergie solaire est suffisante, mais personne ne l'utilise », affirme Poon.

Comment ça fonctionnerait

Orbital prévoit une constellation de satellites en orbite basse. Chacun est en pratique un petit centre de données :

• Un serveur GPU alimenté par des panneaux solaires de la taille d'un court de tennis
• D'immenses panneaux radiateurs de refroidissement (eux aussi à peu près de la taille d'un court de tennis)
• Jusqu'à 100 kW de puissance par satellite
• Des liaisons optiques laser entre les satellites

L'objectif à long terme est de 10 000 satellites formant un cloud distribué. La requête part de la Terre, passe par une station au sol jusqu'au satellite libre le plus proche, qui la traite et renvoie la réponse via le réseau.

Pourquoi précisément l'inférence ?

L'entraînement de grands modèles exige de puissants clusters de GPU étroitement interconnectés. L'inférence (quand un modèle déjà prêt répond à des requêtes) est moins exigeante : une requête peut souvent être traitée par un ou plusieurs GPU. Cela permet de répartir la charge sur des centaines de satellites indépendants, ce qui simplifie la conception de chacun.

« C'est très simple », dit Poon. « Les ingénieurs vont aimer ».

Les clients seraient OpenAI, Anthropic et d'autres laboratoires qui traitent des milliards de requêtes par jour.

De sérieux obstacles

Lancer des centres de données dans l'espace ne se résume pas à transposer l'expérience terrestre. Les défis sont critiques :

• Radiations. Les particules cosmiques endommagent les GPU et provoquent des erreurs. Une protection est nécessaire.
• Refroidissement. Sur Terre, l'air évacue la chaleur. Dans le vide, la seule solution est de rayonner la chaleur dans l'espace via des panneaux.
• Maintenance. Un satellite en panne ne se répare pas. La fiabilité est critique.
• Latence. Les données mettent environ 30 millisecondes pour l'aller-retour. C'est acceptable pour des chatbots, pas pour du trading boursier.

Le Dr Amit Verma, de Texas A&M, souligne : « Déployer des milliers de satellites accroît le risque de panne, avec des possibilités de réparation très limitées. Ce ne sera rentable que pour les applications capables de tolérer des délais ».

Ce que cela signifie

Si Orbital surmonte les obstacles d'ingénierie, le projet pourrait atténuer la crise énergétique des centres de données. Mais la route est longue : premier prototype en 2027, production à part entière en 2028, et exploitation réelle à grande échelle dans au moins 10 ans. Pour l'instant, c'est un bel exemple de la façon dont la demande d'IA pousse les ingénieurs à regarder vers le ciel.