Nvidia, leader en semi-conducteurs, se lance dans le développement de robots humanoïdes, avec une plateforme innovante nommée Isaac Groot. Jensen Huang, PDG, affirme que l’automatisation des tâches est inévitable, face à un manque anticipé de 15 millions de travailleurs. L’entreprise prévoit également de nouvelles générations de systèmes d’IA d’ici 2026 et collabore avec General Motors sur des technologies de conduite autonome. Malgré l’enthousiasme, les actions de Nvidia ont récemment chuté, illustrant le scepticisme des investisseurs.
Les Ambitions de Nvidia dans le Développement de Robots Humanoïdes
Au cœur de l’évolution de l’intelligence artificielle, les puces de Nvidia jouent un rôle essentiel. L’entreprise a des projets audacieux, principalement axés sur la création de robots humanoïdes. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré avec conviction : « Tout ce qui bouge sera autonome ».
Nvidia, le leader des semi-conducteurs, aspire à transférer son expertise en intelligence artificielle vers des applications pratiques avec des robots dans le monde réel. Lors de la conférence des développeurs GTC, Huang a dévoilé une plateforme innovante destinée à stimuler le développement de ces robots humanoïdes. Cette initiative, baptisée Isaac Groot, collabore également avec des poids lourds comme Disney et la société d’IA DeepMind, filiale de Google.
Une Révolution Technologique en Marche
Les robots sont promis à un avenir radieux, a affirmé Huang, en soulignant qu’à l’horizon de cette décennie, le marché du travail ressentira un manque d’au moins 15 millions de travailleurs pour diverses tâches. « Tout ce qui bouge sera autonome », a-t-il insisté, précisant que ces machines auront besoin d’un volume colossal de données pour apprendre et interagir avec leur environnement. Nvidia s’engage à développer tous les aspects essentiels, de la formation à l’application concrète des logiciels d’IA.
Les puces de Nvidia ont émergé comme un élément central dans le domaine de l’intelligence artificielle. Initialement, ces technologies étaient principalement utilisées pour la formation d’applications d’IA. Aujourd’hui, des géants comme Google et Meta, ainsi que des startups telles qu’OpenAI, dépendent largement de ces systèmes, ce qui a propulsé les affaires de Nvidia vers de nouveaux sommets.
La GTC est un moment phare pour Nvidia, où l’entreprise partage sa vision d’avenir. Huang, souvent considéré comme une rockstar de la technologie, a captivé l’audience en lançant des T-shirts tout en se passant d’un téléprompteur pour son discours captivant de plus de deux heures.
Le PDG a qualifié les centres de données d' »usines d’IA », des lieux où la puissance de calcul pour l’intelligence artificielle est centralisée. « À l’avenir, chaque secteur disposera de deux usines : l’une pour produire des biens physiques et l’autre pour développer le logiciel correspondant », a-t-il expliqué.
Nvidia ne s’arrête pas là : elle prévoit de lancer une nouvelle génération de ses systèmes d’IA, nommée « Vera Rubin », d’ici l’automne 2026, pour répondre à la demande croissante de puissance de calcul. Ce système, ainsi que l’évolution de la plateforme Blackwell, devrait considérablement réduire les coûts d’exploitation des logiciels d’IA. La dénomination de la prochaine génération rend hommage à Vera Rubin, une astronome américaine reconnue pour ses contributions à la compréhension de la matière noire.
De plus, Nvidia propose des solutions comme DGX Spark et DGX Station, destinées à fournir aux développeurs d’IA et aux chercheurs une puissance de calcul locale accrue, intégrant les puces Blackwell.
Dans le secteur automobile, Nvidia collabore avec General Motors pour développer des systèmes informatiques et logiciels destinés à la conduite autonome, bien que GM ait récemment abandonné ses projets de robotaxis.
Enfin, Nvidia investit dans la simulation pour former des robots et des véhicules autonomes. Grâce à son logiciel Cosmos, l’entreprise permet aux développeurs de créer des simulations réalistes d’environnements, facilitant ainsi l’entraînement des systèmes d’IA.
Huang a également abordé les préoccupations des investisseurs concernant la puissance de calcul. Il a affirmé que la demande en ressources dépasserait largement les prévisions initiales. Il a utilisé l’exemple du modèle Deepseek R1, qui nécessite 150 fois plus de puissance de calcul que les logiciels d’IA traditionnels pour des tâches complexes. Ainsi, il est clair que le besoin en puissance de calcul pour l’IA sera bien plus élevé que prévu, atteignant facilement 100 fois les estimations précédentes.
Malgré tout, les investisseurs demeurent sceptiques, comme en témoigne une baisse de 3,43 % de l’action de Nvidia, suivie d’une nouvelle chute de 0,55 % après les heures de négociation aux États-Unis.