L’IA de Nvidia va passe du virtuel au réel dans notre quotidien

Découvrez le pari fou de Nvidia en voulant sortir l’IA du virtuel afin qu’elle s’intègre à notre monde réel. Délire technophile ou réalité sans filtre ? Essayons d’en apprendre davantage dans ce qui suit puisque ça va nous concerner tous, vous et moi !

Ça y est, Nvidia va prendre part à la course à l’IA ! Après la sortie de son modèle Blueprint dédié à la génération d’images par l’intelligence artificielle, l’entreprise californienne ne se contente plus de produire des puces électroniques pour faire tourner l’IA. Elle veut sa part du gâteau grâce à des IA capables d’intégrer notre quotidien. Fini le virtuel, ici on parle du réel et du concret. Explication !

Les IA de Nvidia : des modèles qui voient, qui pensent et qui agissent ?

Nvidia veut emboîter le pas aux géants de la tech comme OpenAI ou Amazon avec sa vision de donner vie à l’IA. Si cette technologie brillait dans le monde numérique pour la création d’images, la génération de textes ou le montage vidéo, Jensen Huang veut qu’elle prenne un nouvel élan. L’idée serait de créer des machines équipées d’IA qui s’intègrent dans des environnements réels.

Vous allez me dire que ça existe déjà et qu’il n’y a rien de neuf dans ce concept ? Sauf que Nvidia veut faire les choses autrement. Ces robots seront capables de s’adapter à l’environnement dans lequel ils se trouvent et surtout de prendre les meilleures décisions en toute autonomie sans pilotage humain bien avant l’arrivée de l’AGI.

Ces IA pensantes seront affectées dans différents domaines tels que la santé, la robotique et les transports. Pour y arriver, Nvidia s’appuie sur ses processeurs, l’arme ultime qui fait battre le cœur de nombreuses IA. Une gifle à destination de DeepSeek ou presque….

Une démocratisation de l’IA à grande échelle…

Pour continuer dans sa lancée, Nvidia a décidé de démocratiser l’IA grâce à son nouveau service, le NIM ou Inference Microservices. L’objectif c’est d’offrir les infrastructures nécessaires au développement des modèles d’IA sans qu’on ait besoin d’investissement énorme. Je ne sais pas pour vous, mais cela me rappelle un peu la politique de DeepSeek de produire des IA à des coûts abordables.

L’entreprise prévoit également de construire des usines de superordinateurs aux États-Unis, de tisser des partenariats avec des mastodontes internationales telles que Toyota et surtout de lancer à grande échelle leur alternative au cloud, à savoir le mini superordinateur Project Digits à seulement 3 000 $. À ce prix, même les PME peuvent produire leur propre modèle d’IA pour les accompagner dans leur développement.

…avec quelques ombres au tableau

Ces projets d’envergure de Nvidia semblent donner espoir après le coup dur de DeepSeek et sa perte de valeur en bourse. Seulement, l’entreprise se heurte devant de nombreux obstacles. Déjà, Nvidia n’a plus le monopole du marché des processeurs dédiés à l’alimentation de l’IA. Certes, elle occupe encore la plus grosse part de ce marché, seulement des concurrents commencent déjà à se faire connaître. Parmi eux, AMD qui propose des alternatives plus abordables mais aussi Huawei qui lance ses propres puces afin répondre à un marché chinois sanctionné par les États-Unis.

D’autres enjeux majeurs viennent également donner du poids à la balance, notamment la quantité énorme d’énergie pour faire fonctionner ces processeurs. Longtemps pointée de doigt par les écologistes, l’IA énergivore ne concerne pas uniquement Nvidia mais aussi tous les acteurs de ce milieu. Vienne s’ajouter à cela les tensions géopolitiques handicapant l’entreprise. Pour l’instant, Nvidia ne peut pas exporter ses puces vers certains pays comme la Chine ou la Russie suite à ces restrictions. Mais aux dernières nouvelles, l’administration Trump chercherait une solution pour amoindrir l’embargo.

On peut comprendre l’envie de Nvidia de sortir du lot après les échecs cuisants que l’entreprise a rencontré au cours de ces derniers mois. Personnellement, je trouve l’idée de sortir l’IA du monde virtuel et l’intégrer dans notre monde réel est louable. Cependant, il reste à savoir si Nvidia réussira à prouver l’efficacité de ses projets dans des conditions réelles, tout en tenant en compte l’aspect économique et écologique.