Julie Grollier est directrice de recherche CNRS au Laboratoire Albert Fert (LAF, CNRS/Thales), où elle dirige l’équipe de Physique Neuromorphique. Ses recherches explorent comment la physique des nanodispositifs, en particulier la spintronique, peut servir à concevoir de nouveaux composants pour une intelligence artificielle beaucoup moins énergivore. Après des travaux pionniers sur la manipulation de l’aimantation par courant de spin, qui ont contribué au développement des mémoires magnétiques ST-MRAM, elle s’est tournée vers le calcul neuromorphique, inspiré du fonctionnement du cerveau. Elle a notamment contribué au développement de nano-synapses et nano-neurones spintroniques capables d’effectuer des opérations de reconnaissance de formes directement dans le substrat matériel.
Lauréate de trois financements ERC, elle a reçu plusieurs distinctions, dont la médaille d’argent du CNRS, le prix Irène Joliot-Curie de la Femme scientifique de l’année, le Mid-Career Award de l’IEEE Magnetics Society, et les titres de Fellow de l’American Physical Society et de l’IEEE. Elle s’implique également dans la diffusion de la culture scientifique, notamment autour de l’intelligence artificielle et de ses enjeux.
Les capteurs utilisant des ondes radiofréquences ou micro-ondes peuvent sonder des environnements que la lumière ne traverse pas facilement. Mais, dans les systèmes actuels, les signaux mesurés sont souvent entièrement numérisés avant d’être analysés, ce qui demande beaucoup d’énergie, de mémoire et de calcul. Le projet RF-ImagingNet propose de déplacer une partie de cette intelligence au plus près du signal physique. Il vise à développer une puce front-end RF fondée sur des composants spintroniques capables de traiter directement les signaux micro-ondes avant leur numérisation complète. Ces composants agissent comme des synapses artificielles sensibles aux fréquences : ils pondèrent et combinent les informations contenues dans les ondes radio, afin de produire rapidement une information simplifiée utile à la décision. L’objectif est d’ouvrir la voie à une nouvelle génération de capteurs embarqués, plus rapides, plus compacts et moins énergivores, capables d’effectuer une première analyse localement, sans recourir à des calculateurs lourds ni transmettre de grands volumes de données.
Le CNRS est l'institution hôte du projet RF-ImagingNet.
Portrait de Julie Grollier, produit pour sa médaille d'argent du CNRS en 2018.
