Votre GPU dors la nuit. La science pourrait l’utiliser

Il y a quelques semaines, j’ai vérifié mes stats sur [email protected]’avais un peu oublié ce projet et je me demandais si il tournait encore. J’ai décidé de m’y remettre, pour contribuer…

Avec une seule machine. Qui ne tourne que quand je ne travaille pas. Ce sera simple et ne me coute rien, en fait juste de l’électricité.

Ce qui m’a frappé : à ce rythme, on monte très vite dans le classement. Pas parce que je suis exceptionnel — parce que le projet est pratiquement désert.

Au pic COVID en 2020 : 1 500 pétaFLOPS de puissance de calcul agrégée. Aujourd’hui : ~13 pétaFLOPS. Soit moins de 1% du pic.

Les gens se sont mobilisés pour la pandémie. Puis ont arrêté. Et ces projets continuent pourtant de faire de la vraie science, chaque nuit, pour quiconque laisse sa machine tourner.

Des dizaines de projets. Vous choisissez votre cause.

Santé et médecine

Folding@home (depuis 2000) — simule le repliement des protéines pour comprendre Alzheimer, Parkinson, le cancer. GPU fortement recommandé.
World Community Grid (depuis 2004) — porté par le Krembil Research Institute, couvre paludisme, cancer, tuberculose, Ebola. Tourne via BOINC.
GPUGRID (depuis 2007) — simulations moléculaires atomiques sur GPU Nvidia. Pour ceux qui ont du matériel sérieux.

Astrophysique

Einstein@Home (depuis 2005) — cherche des pulsars dans les données de détecteurs d’ondes gravitationnelles (LIGO, Virgo). Un des projets BOINC les plus actifs.
MilkyWay@home (depuis 2007) — reconstruit un modèle 3D de la Voie lactée à partir des données du Sloan Digital Sky Survey.
LHC@home (depuis 2004) — simulations pour le CERN. Particules fondamentales.

Mathématiques pures

PrimeGrid (depuis 2005) — recherche de nombres premiers records (Mersenne, Sierpinski, Riesel…).
GIMPS (depuis 1996) — le plus ancien. Cherche des nombres premiers de Mersenne depuis 30 ans. Le dernier record trouvé par un volontaire : 41 millions de chiffres.

Comment ça marche concrètement ?

La plupart de ces projets passent par BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) — un client unique qui gère plusieurs projets en parallèle. Vous choisissez vos projets, vous définissez les ressources allouées (CPU, GPU, RAM, heures), et vous oubliez. La machine fait le reste.

Folding@home a son propre client, légèrement plus simple à installer.

Ma configuration : le client démarre automatiquement à 18h en semaine, s’arrête à 8h. Le weekend il tourne plus longtemps. Mon GPU de travail reste réservé. L’autre GPU, lui, simule des protéines.

Pourquoi ça compte encore en 2026 ?

On pourrait penser que les GPU des datacenters rendent ça obsolète. Pas vraiment.

Ces projets distribuent des milliers de calculs indépendants en parallèle — ce que les clusters centralisés ne font pas aussi naturellement. Et surtout : le calcul citoyen a un coût marginal quasi nul pour le chercheur.

David Baker, fondateur de Rosetta@home, a reçu le Prix Nobel de Chimie en 2024 pour ses travaux sur la prédiction de structure des protéines. Des millions d’ordinateurs de volontaires ont contribué à ce travail pendant 20 ans.

C’est de la science réelle. Distribuée. Sur du matériel qui serait autrement en veille.

Petit aparté : c’est quoi « plier des protéines » ?

Une protéine, c’est une longue chaîne d’acides aminés — imaginez un collier de milliers de perles. Dès qu’elle est fabriquée par votre cellule, cette chaîne se replie sur elle-même en une forme 3D très précise, en quelques millisecondes. Et c’est cette forme qui détermine ce que la protéine fait dans votre corps.

Le problème : quand une protéine se replie mal — ou qu’une protéine étrangère (virus, bactérie) se replie d’une façon qu’on ne comprend pas — ça peut causer des maladies. Alzheimer, Parkinson, certains cancers sont directement liés à des protéines mal repliées.

Simuler ce repliement sur ordinateur permet de comprendre comment une maladie fonctionne, et surtout de tester virtuellement des milliers de molécules pour voir laquelle pourrait bloquer ou corriger le problème — avant même de mettre les pieds dans un laboratoire.

C’est long à calculer. Très long. D’où l’idée de le faire tourner sur les machines de tout le monde, en parallèle, pendant qu’elles dorment.

Si vous avez une machine avec un GPU et que vous êtes curieux, le point d’entrée le plus simple reste foldingathome.org (5 minutes pour installer) ou boinc.berkeley.edu pour accéder à l’ensemble de l’écosystème.

Votre machine dort probablement déjà la nuit.

Autant qu’elle plie des protéines.

Les Geeks a temps Partiel