Lauréat Grand Prix

Julie Grollier

Conception de puces électroniques qui reproduisent le fonctionnement du cerveau humain. Ses nano-neurones reconnaissent des chiffres prononcés en consommant bien moins d'énergie qu'un ordinateur classique.

Portrait de Julie Grollier, lauréate du Grand Prix Marius Lavet 2026
Portrait de Julie Grollier, lauréate du Grand Prix Marius Lavet 2026

Une physicienne au cœur de l'informatique du cerveau

Julie Grollier est directrice de recherche au laboratoire Albert Fert. Elle figure parmi les pionnières mondiales de l'informatique neuromorphique, une discipline qui cherche à concevoir des composants électroniques inspirés du fonctionnement des neurones biologiques.

Finaliste et lauréate de l'édition 2026 du Prix Marius Lavet

Le 14 janvier 2026, à la Maison des Arts et Métiers à Paris, Julie Grollier reçoit le Prix Marius Lavet pour des travaux situés à la croisée de la physique fondamentale et des technologies numériques. Ses recherches consistent à concevoir des puces qui reproduisent le comportement des neurones biologiques.

Des nano-neurones économes en énergie

Le principe développé par son équipe repose sur des composants à l'échelle nanométrique capables d'apprendre et de reconnaître des motifs, comme des chiffres prononcés à voix haute. La performance énergétique constitue le point distinctif de cette approche : ces nano-neurones consomment une fraction de l'énergie d'un processeur classique pour des tâches équivalentes.

En 2017, Julie Grollier démontre dans la revue Nature qu'un nano-neurone artificiel peut effectuer une tâche de reconnaissance vocale, résultat marquant pour la communauté scientifique. L'année suivante, le CNRS lui décerne sa médaille d'argent, distinction qui récompense des chercheurs en milieu de carrière dont les travaux ont déjà un impact significatif.

Vers une informatique embarquée frugale

Les applications potentielles concernent les domaines où l'autonomie énergétique est critique : capteurs autonomes en environnement contraint, systèmes embarqués, dispositifs d'intelligence artificielle déployés en périphérie de réseau (edge computing). À mesure que les besoins en calcul de l'intelligence artificielle augmentent, des approches comme celle de Julie Grollier ouvrent une voie alternative à la course à la puissance des architectures classiques.

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