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La capacité des semi-conducteurs, une affaire de goulots d'étranglement plus que d'annonces d'usines

Le projet SWIFT d'IBM prenait en moyenne cinq heures par couche de plaquette il y a cinquante ans. La moyenne du secteur est aujourd'hui de 36 heures, selon IEEE Spectrum. La capacité ne se résume plus à la construction d'usines.

TechnologieAnalyseCamille RousseauPublié le: 28 septembre 20266 min de lectureSources 6
La capacité des semi-conducteurs, une affaire de goulots d'étranglement plus que d'annonces d'usines

Tous les quelques mois, un gouvernement annonce un programme pour les semi-conducteurs. Une entreprise pose la première pierre d'une usine et le chiffre mis en avant se compte en milliards de dollars. L'histoire plus difficile se trouve en dessous : qu'est-ce qui limite vraiment le nombre de puces que le monde peut produire, et à quelle vitesse. Trois détails de chaîne d'approvisionnement publiés ces deux dernières années suggèrent que la réponse ne tient pas au seul nombre d'usines.

Prenons l'histoire du secteur lui-même. Le numéro de décembre 2024 d'IEEE Spectrum, « The Forgotten Story of How IBM Invented the Automated Fab », décrit le projet SWIFT. Ce programme de recherche industrielle était dirigé par Bill Harding, cadre d'IBM, à East Fishkill, dans l'État de New York, en 1970. Harding visait une ligne de fabrication de plaquettes entièrement automatisée, capable de produire des circuits intégrés en moins d'une journée. À l'époque, les circuits intégrés comme les puces de mémoire RAM passaient généralement par des dizaines de postes manuels pendant environ un mois.

SWIFT mettait en moyenne 5 heures pour réaliser chaque couche de son procédé de fabrication, alors que les usines modernes les plus rapides demandent 19 heures par couche, et la moyenne du secteur 36 heures.

Cette comparaison vient directement d'IEEE Spectrum. L'article précise que les puces actuelles sont fabriquées avec davantage de couches, sur des plaquettes plus grandes et selon des procédés plus complexes. Ces facteurs ne comblent pas l'écart, soutient-il. Beaucoup des innovations de SWIFT sont aujourd'hui standard dans les usines automatisées, mais son temps de cycle n'a jamais été égalé. La leçon est inconfortable pour ceux qui planifient la capacité : le débit par mètre carré de salle blanche relève de la conception, pas seulement du capital.

D'où vient la matière première

Il y a ensuite Spruce Pine, en Caroline du Nord. Tom's Hardware rapportait le 1er octobre 2024 que l'ouragan Helene avait apporté plus de deux pieds de pluie sur la ville. La tempête a coupé les routes et l'électricité, et l'état des mines de quartz de haute pureté locales restait incertain. Deux entreprises y extraient du quartz ultra-pur : Sibelco North America et The Quartz Corp. Tom's Hardware indiquait qu'un porte-parole de Quartz Corp avait déclaré à The Verge qu'il était trop tôt pour dire si la production avait été touchée. Sibelco aurait confirmé une suspension de ses opérations. Les tentatives répétées pour joindre Sibelco ont échoué, faute de service téléphonique dans la zone.

Pourquoi une si petite ville compte-t-elle ? Les creusets de quartz contiennent le silicium fondu pendant le procédé Czochralski. Ce procédé transforme le polysilicium en lingots monocristallins, ensuite découpés en plaquettes. Les impuretés du creuset migrent dans le bain, et les semi-conducteurs sont extrêmement sensibles à la contamination. L'analyse de Brian Potter publiée dans Construction Physics le 8 novembre 2024 remet le commerce en perspective. Spruce Pine produirait entre 180 000 et 200 000 tonnes de quartz de haute pureté par an, et ce quartz coûte de l'ordre de 10 000 dollars la tonne. Un creuset coûte plusieurs milliers de dollars et tient environ 400 heures de fonctionnement. Un seul four CZ consomme 20 à 25 creusets par an. Une étude estimait que les creusets représentent 30 % du coût de fabrication des lingots de silicium monocristallin.

Potter se méfie de la version apocalyptique du récit. Couper Spruce Pine n'arrêterait probablement pas complètement la production de semi-conducteurs, écrit-il. Cela se traduirait par des rendements plus faibles et des coûts plus élevés. Des alternatives existent, mais elles ne sont pas encore développées, pas tout à fait aussi bonnes, ou pas aussi bon marché. Il note aussi que le secteur du quartz de haute pureté est extrêmement discret et que les chiffres précis sont difficiles à obtenir. Voilà qui mérite d'être retenu la prochaine fois qu'une seule mine est présentée comme le fondement de l'économie moderne.

Ajouter de la capacité ailleurs

Pendant ce temps, la capacité s'ajoute par des voies qui ne ressemblent pas à une usine de logique de pointe. Texas Instruments annonçait le 24 octobre 2024 avoir démarré la production de semi-conducteurs de puissance en nitrure de gallium dans son usine d'Aizu, au Japon. Avec la production GaN existante de Dallas, au Texas, TI disait qu'il fabriquerait en interne quatre fois plus de semi-conducteurs de puissance à base de GaN à mesure que l'usine d'Aizu monterait en régime. L'entreprise indiquait avoir qualifié sa technologie GaN sur 200 mm pour la production de masse.

Le communiqué de TI cite Mohammad Yunus, vice-président senior chargé de la technologie et de la fabrication. Selon lui, cette étape soutient un plan visant à porter la fabrication interne à plus de 95 % d'ici 2030, tout en s'approvisionnant sur plusieurs sites de TI. TI indiquait aussi avoir testé ses procédés GaN sur des plaquettes de 300 mm. Ses procédés étendus sont entièrement transférables au 300 mm. Le GaN est une alternative au silicium pour la conversion de puissance. On le trouve dans les adaptateurs d'ordinateurs portables et de téléphones, les moteurs de chauffage et de climatisation, et les alimentations de serveurs. Il ne concurrence pas la logique de pointe, mais il fait partie du tableau général de la capacité des semi-conducteurs.

La poussée gouvernementale la plus explicite vient d'Inde. TechCrunch rapportait le 15 juillet 2026 que New Delhi avait dévoilé un programme de fabrication de téléphones mobiles de 625 000 000 000 ₹, soit environ 6 500 000 000 dollars, sur cinq ans. Il offre des incitations de 2,25 % à 5 % des ventes éligibles, plus 1,5 % supplémentaire pour l'approvisionnement local en composants et sous-ensembles clés. Le gouvernement a aussi engagé 1 280 000 000 000 ₹ de plus, environ 13 300 000 000 dollars, pour la fabrication nationale de semi-conducteurs. Cela élargit un programme d'incitations de 10 000 000 000 dollars lancé en 2021, avec un soutien accru aux équipements, aux matériaux, à la conception et à la recherche.

L'ampleur de l'écart figure dans le même article. La Chine représentait 63 % de la production mondiale de smartphones en 2025, contre 18 % pour l'Inde, selon Counterpoint Research. Apple a commencé à assembler des iPhone en Inde en 2017, et environ 25 % de ses iPhone y sont désormais fabriqués, rapporte TechCrunch. Le programme pour les smartphones court jusqu'en mars 2031. Le gouvernement s'attend sur cette période à une production de téléphones mobiles d'environ 39 000 000 000 000 ₹, soit à peu près 405 000 000 000 dollars. Il espère environ 60 000 emplois directs. Navkendar Singh, d'IDC, explique à TechCrunch que le programme marque un passage de « assembler plus » vers la profondeur, la R&D et la captation de valeur locale. Selon lui, l'Inde a excellé dans l'assemblage final tout en restant dépendante de composants importés.

La Malaisie propose un troisième modèle. CNBC rapportait le 18 avril 2024 que le second ministre des Finances, Amir Hamzah Azizan, avait déclaré que le pays ne se laissait pas impressionner par la concurrence chinoise ou américaine en montant en gamme dans la fabrication de semi-conducteurs. « Le secteur des semi-conducteurs est en phase de reprise, et la Malaisie en profitera », a-t-il dit à Karen Tso de CNBC en marge des réunions de printemps du FMI à Washington. La Malaisie détient 13 % du marché mondial de l'emballage, de l'assemblage et des tests de puces, selon un rapport du 18 février de la Malaysian Investment Development Authority cité par CNBC. Le ministre a précisé que la Malaisie ne se battrait pas frontalement sur le haut de gamme. Il a présenté l'opportunité comme une diversification de la chaîne d'approvisionnement pour les utilisateurs finaux.

Ce que la capacité signifie vraiment

Mettez ces éléments bout à bout : la question de la capacité ressemble moins à une course unique qu'à un ensemble de contraintes liées. La construction d'usines de pointe fait les annonces. Mais le nombre de plaquettes lancées dépend aussi de l'approvisionnement en creusets, assuré par une poignée de mines. Il dépend du nombre d'heures que prend chaque couche de procédé. Il dépend de l'existence d'une capacité d'assemblage et de test dans des pays comme la Malaisie. Et il dépend de la capacité de pays comme l'Inde à dépasser l'assemblage final pour remonter vers les composants et la conception.

Rien de tout cela ne rend faux les montants en milliards de dollars des usines. Cela les rend incomplets. La bonne question n'est pas de savoir combien d'argent est engagé. Elle est de savoir lequel de ces goulots d'étranglement cet argent desserre réellement.

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Sources

6
  1. 01IBM invented semiconductor manufacturing automationEN
  2. 02Malaysia pushes into higher-end semiconductor manufacturingEN
  3. 03Hurricane devastates quartz mines critical for semiconductor manufacturingEN
  4. 04India to allocate $20B to semiconductor and smartphone manufacturingEN
  5. 05TI expands internal manufacturing for gallium nitride (GAN) semiconductorsEN
  6. 06Does All Semiconductor Manufacturing Depend on Spruce Pine Quartz? (2024)EN

Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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