Le 17 juin 2026, SandboxAQ a annoncé la signature d’un accord définitif avec le département du Commerce des États-Unis pour un award de 500 millions de dollars dans le cadre du programme CHIPS Research & Development. La mission : utiliser l’intelligence artificielle physique pour développer de nouvelles molécules et formulations chimiques critiques pour la fabrication de semi-conducteurs américains — et réduire la dépendance aux fournisseurs étrangers.
C’est l’une des mises les plus importantes jamais réalisées par le gouvernement américain sur la convergence entre IA et chimie des matériaux. Et c’est une startup née des laboratoires secrets d’Alphabet qui en est le bénéficiaire.
Qui est SandboxAQ ?
SandboxAQ est l’une des startups les plus discrètes mais les plus ambitieuses du monde technologique. Elle est née en 2022 comme spin-off d’Alphabet (maison-mère de Google) — issue de projets de recherche internes sur la physique quantique et l’IA — pour devenir une entité indépendante. Le “Q” de son nom fait référence à son ADN originel dans le computing quantique.
Mais depuis son indépendance, SandboxAQ a considérablement élargi son périmètre. Son cœur technologique : ce qu’elle appelle les Large Quantitative Models (LQMs) — une classe de modèles d’IA entraînés non pas sur du texte humain, mais sur les lois de la physique, de la chimie et de la biologie. Une différence fondamentale avec les LLM classiques.
L’entreprise est basée à Palo Alto, Californie, et compte parmi ses actionnaires et soutiens des noms comme Google, Eric Schmidt (ex-CEO de Google) et plusieurs grands fonds institutionnels.
Pourquoi les semi-conducteurs sont-ils si stratégiques ?
Pour comprendre l’importance de cet award, il faut saisir les enjeux de la filière des semi-conducteurs. Fabriquer une puce électronique avancée — comme celles d’Apple, Nvidia ou TSMC — nécessite des centaines de produits chimiques ultra-spécialisés : résines photosensibles, solvants de gravure, gaz précurseurs, matériaux diélectriques, agents de polissage chimio-mécanique.
Le problème : une grande partie de ces produits chimiques est actuellement contrôlée par des fournisseurs étrangers, principalement japonais, taïwanais, et dans certains cas chinois. Cette dépendance est devenue une vulnérabilité stratégique majeure depuis les tensions commerciales et géopolitiques des dernières années.
Le programme CHIPS Act — voté en 2022 avec 52 milliards de dollars alloués — cherche à reconstruire une filière de semi-conducteurs souveraine sur le territoire américain. Mais fabriquer des puces aux États-Unis ne suffit pas : il faut aussi être capable de produire les matériaux qui les rendent possibles.
L’approche de SandboxAQ : l’IA au service de la chimie des matériaux
C’est ici qu’intervient SandboxAQ. Sa plateforme ReAQT et ses Large Quantitative Models sont capables de cribler virtuellement des millions de candidats moléculaires — c’est-à-dire de tester par simulation informatique si une molécule donnée a les propriétés souhaitées, avant même d’entrer dans un laboratoire.
L’award de 500 millions cible quatre catégories critiques de matériaux pour la fabrication de puces :
1. Produits chimiques de procédé sans PFAS. Les PFAS (substances perfluorées et polyfluorées, surnommées “polluants éternels”) sont largement utilisés dans la fabrication de semi-conducteurs mais font l’objet de réglementations environnementales de plus en plus strictes. Trouver des alternatives fonctionnelles est urgent.
2. Catalyseurs. Ces substances accélèrent les réactions chimiques nécessaires à la gravure et au dépôt de couches atomiques lors de la fabrication des puces. Les catalyseurs de haute performance représentent un marché de plusieurs milliards de dollars.
3. Aimants sans terres rares. Les terres rares — principalement extraites et raffinées en Chine — sont essentielles à de nombreux composants électroniques. Développer des aimants aux performances équivalentes sans dépendre de ces matériaux est une priorité de sécurité nationale.
4. Systèmes de batteries. Avec l’essor des datacenters d’IA et des véhicules électriques, la demande en batteries haute performance explose. Les formulations chimiques nouvelles pourraient débloquer des densités d’énergie impossibles avec les chimies actuelles.
Des années de R&D comprimées en mois
Le directeur technique de SandboxAQ a expliqué la proposition de valeur de leur approche : “Ce qui prendrait normalement des décennies de recherche en laboratoire peut être accompli en mois grâce à notre approche combinant IA et physique computationnelle.”
Concrètement, voici comment fonctionne le processus :
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Criblage virtuel : Les LQMs de SandboxAQ simulent le comportement de millions de molécules candidates, évaluant leur stabilité, leurs propriétés chimiques, leur compatibilité avec les procédés de fabrication existants.
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Sélection des candidats : Les algorithmes identifient les 100 ou 1 000 meilleures molécules parmi des millions.
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Validation en laboratoire : Les candidats sélectionnés sont synthétisés et testés physiquement, réduisant massivement le nombre d’expériences nécessaires.
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Scale-up industriel : Les formulations validées sont ensuite transférées à des partenaires manufacturiers américains pour la production à grande échelle.
Cette approche est similaire — mais appliquée aux matériaux de semi-conducteurs — à ce que AlphaFold de Google DeepMind a fait pour la biologie moléculaire, ou à ce que CuspAI fait pour la découverte de matériaux en général.
Un accord gouvernemental qui marque une ère nouvelle
L’aspect le plus notable de cet award n’est peut-être pas son montant — 500 millions, bien que significatif, reste modeste comparé aux dizaines de milliards alloués par le CHIPS Act aux fonderies — mais la nature même du partenariat.
Le département du Commerce ne se contente pas de financer SandboxAQ : il prend également une participation minoritaire dans l’entreprise, selon les informations disponibles. C’est un modèle de financement public-privé qui rappelle les pratiques de la DARPA (l’agence de recherche militaire) ou de la NASA, rarement appliquées dans le secteur des matériaux pour semi-conducteurs.
Cette structure reflète la conviction du gouvernement américain que SandboxAQ développe des technologies qui relèvent autant de la sécurité nationale que de la compétitivité commerciale. Les aimants sans terres rares, en particulier, ont des applications militaires directes : missiles guidés, drones, équipements de communication.
L’IA physique comme levier de souveraineté industrielle
L’award de SandboxAQ illustre une tendance plus large : l’utilisation de l’IA physique — c’est-à-dire des modèles d’IA capables de raisonner sur les lois de la physique et de la chimie — comme levier de réindustrialisation dans les pays occidentaux.
Aux États-Unis, en Europe et au Japon, les gouvernements ont pris conscience que la dépendance aux chaînes d’approvisionnement étrangères dans les secteurs stratégiques (semi-conducteurs, énergie, défense, pharmacie) représente un risque systémique. L’IA physique offre une voie de sortie : en accélérant radicalement la découverte et le développement de nouveaux matériaux domestiques, elle peut réduire ces dépendances en quelques années plutôt qu’en quelques décennies.
C’est dans ce contexte qu’il faut lire l’ensemble des levées récentes dans ce secteur :
- Prometheus (Jeff Bezos, 12 milliards) pour l’ingénierie physique générale
- CuspAI (400 millions, Cambridge) pour la découverte de matériaux
- Odyssey (310 millions, Amazon) pour la simulation du monde physique
- Et maintenant SandboxAQ (500 millions, gouvernement américain) pour les matériaux de semi-conducteurs
Une stratégie cohérente se dessine : utiliser l’IA pour compresser le temps de R&D dans des domaines où la maîtrise des matériaux est une question de puissance nationale.
Les défis qui restent
Malgré l’enthousiasme, plusieurs obstacles majeurs attendent SandboxAQ :
La validation à grande échelle. Simuler qu’une molécule a les bonnes propriétés est une chose ; la produire en quantités industrielles à un coût compétitif en est une autre. Le passage du laboratoire à la production de masse est semé d’embûches techniques et économiques.
La vitesse des certifications. Les produits chimiques utilisés dans la fabrication de semi-conducteurs doivent passer des processus de qualification extrêmement rigoureux chez les fonderies (TSMC, Intel Foundry, Samsung). Ces qualifications peuvent prendre des années, même si le produit est techniquement supérieur.
La compétition internationale. La Chine, le Japon, la Corée du Sud et l’Europe investissent également massivement dans la recherche sur les matériaux pour semi-conducteurs. La fenêtre d’opportunité pour établir une avance compétitive durable est réelle mais limitée.
L’intégration dans les chaînes de production existantes. Même les meilleurs matériaux ne seront adoptés que s’ils sont compatibles avec les équipements et procédés des fonderies actuelles — ou si les bénéfices justifient des investissements en nouveaux équipements.
Ce qu’il faut retenir
- SandboxAQ reçoit 500 millions de dollars du département du Commerce américain via le programme CHIPS R&D — l’une des plus grandes mises gouvernementales sur l’IA physique
- La startup, spin-off d’Alphabet, utilise des Large Quantitative Models (LQMs) — entraînés sur les lois de la physique — pour cribler des millions de molécules candidates
- Les quatre domaines ciblés : produits sans PFAS, catalyseurs, aimants sans terres rares, batteries — tous stratégiques pour l’indépendance technologique américaine
- L’approche promet de compresser des décennies de R&D en mois, sur le modèle de ce qu’AlphaFold a fait pour la biologie
- Le gouvernement américain prend une participation minoritaire dans SandboxAQ, signalant des enjeux de sécurité nationale au-delà de la compétitivité commerciale
- SandboxAQ s’inscrit dans un mouvement plus large : Prometheus, CuspAI, Odyssey — l’IA physique devient un levier de réindustrialisation occidental
- Principaux défis : passage à grande échelle, certifications longues chez les fonderies, compétition internationale intense
