Le pari « full-stack » de Jensen Huang pour enterrer la souveraineté européenne 

Les notes d’une musique triomphante rythment l’arrivée du patron de Nvidia sur la scène berlinoise. Quelques centaines de kilomètres plus loin, à Paris, le calme se fait au sein du salon Teratech lors de la diffusion du GTC Nvidia. Ce 21 octobre, les oreilles semblent suspendues aux annonces de l’homme à l’iconique veste en cuir projeté l’écran. IA Factory pré-assemblées et livrables en conteneur, plateforme d’encadrement des agents d’IA, flotte de robotaxis interconnectés, ordinateur avec un pétaflop de puissance… Les révolutions majeures pour l’économie de l’IA défilent une à une, puis sont résumées par une chanson finale clamant l’appartenance de Nvidia à l’Europe (“We are Europe”). Un spectateur interprète le message du géant américain comme un positionnement commercial : “La carte à jouer de Nvidia, c’est le marché européen car la Chine s’empare des BRICS.” 

 Des usines d’IA en deux semaines 

 Et cette stratégie s’étale sur presque l’entièreté de la chaîne de l’IA. Le constructeur de puces dépasse la couche de calcul pour s’installer sur le logiciel système ou encore les bibliothèques d’algorithmes. Jensen Huang, PDG fondateur de l’entreprise américaine, a fait connaître ce placement dès les premières minutes de la prise de parole : “Ce qu’est vraiment Nvidia, c’est une entreprise d’algorithme qui conçoit du silicium pour les accélérer”. Pour l’instant. Les annonces semblent positionner le géant sur tout le reste de la stack, à coups de partenariat et d’avancées technologiques impressionnantes. “Dominer toute la chaîne d’un bout à l’autre, s’interconnecter avec les voitures, être présents dans la santé… Tout ça me rappelle le livre 1984 de George Orwell”, frissonne le visiteur anonyme. Le patron de Nvidia préfère se présenter comme un allié essentiel de l’Europe pour lui permettre de tirer pleinement parti des gains de l’intelligence artificielle. “Ce que NVIDIA construit aujourd'hui, c'est la fondation grâce à laquelle nous pouvons permettre à l'Europe de faire partie de l'écosystème et de l'économie de l'IA”, assure-t-il. Et les ambitions souveraines de l’Europe pourraient bien céder face à la simplicité d’usage et aux solutions concrètes apportées par ses technologies. 

 Car le Vieux Continent entend renforcer ses capacités de calcul sur son sol pour accompagner l’essor de l’intelligence artificielle et Nvidia apporte une réponse clé en main. Une infrastructure d’IA en conteneur, équipée de puces dernières générations. Au lieu d’un déploiement sur site de presque six mois, le DGX Pod peut être opérationnel en deux petites semaines. Une métamorphose des centres de données traditionnels en unités industrielles de fabrication de tokens.  “Effectivement, l'Europe doit se déployer vite. Mais n’oublions pas qu’il faudra toujours autant de temps pour avoir un permis de construire”, raille le même visiteur. Il précise également que Nvidia ne prend pas en charge la protection des équipements contre les intrusions et les intempéries.   

 L’orchestration des agents d’IA 

 En revanche, le fabricant de puces amène son expertise pour équiper l’IA Factory d’une puissance de calcul conséquente. Les 72 GPU présents forment une seule unité de calcul géante délivrant une puissance de 20 petaflops par GPU. Et le système interne, économe by design, distribue l’énergie en fonction de la charge de travail, réduisant ainsi la consommation électrique de 30 % pour un même rendement d'inférence. Le refroidissement des serveurs, lui, repose sur un circuit liquide fermé, conformément aux dernières avancées technologiques. Des optimisations qui améliorent l’efficacité énergétique de l’infrastructure, sans pour autant résoudre l’équation environnementale de l’IA. Car, si chaque unité de calcul consomme moins à rendement équivalent, la multiplication des centres de données absorberait largement ces gains. 

 Nvidia se targue d’avoir réussi à manufacturer la construction d’IA Factory et d’avoir la capacité d'approvisionner plusieurs centaines de chantiers d'usines d'IA simultanément à travers le monde. Une révolution technologique indéniable, qui n’arrive pas seule. Jensen Huang raconte s’être aussi intéressé à ce qui va tourner sur ces centres de données : les agents d’IA. “Avant de rendre les agents utiles - et nous y viendrons -, l’important est de s’assurer qu’ils sont sûrs”, insiste le PDG. Autonomes, ces systèmes ont accès à des fichiers, des ressources, des réseaux et des outils. Leurs privilèges d’accès doivent être surveillés en permanence par les entreprises souhaitant en implémenter. Cette problématique-là, Nvidia s’en est saisie et propose en réponse ses solutions OpenShield et Sentry. Jusqu'à présent, la sécurité des agents reposait sur des consignes textuelles données au modèle, via des prompts. OpenShield isole chaque agent dans un bac à sable, sans accès direct au réseau ni aux outils logiciels. Toute requête sortant de cet agent passe par un superviseur externe qui vérifie les autorisations. En complément, Sentry surveille en temps réel le flux de raisonnement de l'agent. Si celui-ci commence à planifier une action non autorisée ou suspecte, Sentry met à jour les règles de sécurité et coupe la connexion avec le modèle de langage pour placer l’agent en quarantaine en quelques millisecondes. Un journal d’audit inaltérable (tamper-evident log) enregistre également toutes les actions pour permettre des audits ultérieurs. Le tout, en open-source.

La sécurité comme cheval de Troie 

 En publiant le code en open source, Nvidia cherche à établir un standard universel d’isolation pour l'ensemble des laboratoires d'IA, des systèmes d'exploitation et des éditeurs de cybersécurité. Une démonstration de puissance du géant américain. Cette ouverture vise à lever les réticences des responsables sécurité en offrant de la transparence sur une brique critique d'isolation logicielle. Avec plus ou moins de succès, l’avenir le dira. “Je ne suis pas persuadé que mon RSSI aura confiance pour autant”, s’amuse un visiteur.  

 Mais la sécurité n’est qu’une porte d’entrée. En se positionnant au niveau de l’orchestration des agents, Nvidia ambitionne de devenir l’architecte incontournable de l’écosystème applicatif mondial. Et ainsi, capter la valeur du marché logiciel. Les agents exécutant leurs tâches via des outils et des logiciels tiers, toutes leurs requêtes passent par la sandbox OpenShield et sont filtrées physiquement par la puce réseau BlueField 4. Nvidia devient ainsi un nœud d’intermédiation obligatoire. Le choix des outils tiers a beau sembler libre, le véritable verrou se joue en arrière-plan. Pour faire tourner les modèles d’IA et les outils de simulation avancés, les entreprises restent tributaires de l’écosystème CUDA de Nvidia et de ses GPU. Le verrouillage, à la fois logiciel et matériel, est extrêmement puissant. Confier l’infrastructure et l’orchestration des agents à un seul acteur américain, reviendrait selon plusieurs visiteurs à devenir totalement dépendant. Au point de rendre tout contournement quasi impossible. “Ils sont trop omniprésents à mon goût. L’Europe va acheter leurs machines et laisser entrer le loup dans la bergerie”, prédit-on dans la salle.  

 Données d’entreprise : l’autre cible de Nvidia 

 Mais Nvidia ne s’arrête pas là et s’aventure vers ce que les entreprises ont de plus précieux : leurs données. Pour structurer et valoriser le patrimoine de connaissances d’une organisation, le groupe présente Agent Knowledge Foundation. Cette brique réunit modèles, bibliothèques et outils spécialisés pour extraire le sens des données internes et les fournir comme contexte métier aux agents. Les modèles Nemotron Parse et Nemotron Embed permettent notamment à l’agent de lire et de comprendre les documents non structurés. Le géant s’en prend ainsi à l’un des points faibles des entreprises. Ce premier chantier d’un projet d’IA prenant un temps considérable, Nvidia promet de le régler en un claquement de doigts. Mais ces informations sont stockées dans une base de données, et Jensen Huang s’est bien gardé de préciser si elles pouvaient être hébergées localement. Dans le cas contraire, les entreprises s’exposeraient directement à l’extraterritorialité du droit américain. L’outil en vaut-il le risque ?  

 La démonstration de force se prolonge dans le monde physique. Nvidia dévoile une gamme d’ordinateurs personnels et de stations de travail IA. Conçue avec Microsoft, les ordinateurs peuvent faire tourner localement un modèle de langage et possède un pétaflop de calcul IA, contre 20 petaflops pour les stations de travail. Ces dernières sont aussi capables de concevoir, simuler et entraîner des robots. Grâce à un système d’itération et de jumeaux numériques, Jensen Huang affirme s’attaquer au grand problème du secteur robotique. Jusqu’ici, la diversité des tâches de travail appelait à une configuration spécifique pour chaque robot, ce qui fragmente le secteur et empêche l’effet de volume qui nourrit le cercle vertueux technologique. D’où son appel à une configuration “aussi standard que possible”, la seule manière de faire baisser les coûts et d’accélérer les progrès. Dans cette logique naît Nvidia Agile One, un robot humanoïde conçu avec Agile Robotics.  

 Robots, véhicules, santé : l’IA physique en embuscade 

 Le groupe prend également la main sur la route. Il travaille avec des constructeurs pour faire avancer les véhicules autonomes, en particulier les robotaxis. Ces flottes seraient directement connectées aux plateformes de réservation existantes, comme Uber, Bolt, Lyft ou Grab. Nvidia ambitionne aussi de relier les différents constructeurs au sein d’une même flotte virtuelle mondiale. Quatre nouvelles marques rejoignent la plateforme, nommée Hyperion : Volkswagen, Jaguar Land Rover, Volvo et Mercedes. Pour le groupe, cette architecture matérielle et logicielle standardisée sert à éviter la fragmentation de l’industrie et à accélérer l’adoption. L’argument se défend, mais il permet aussi, une fois encore, de se placer en haut de la chaîne. 

 La santé n’échappe pas non plus à cette expansion. Nvidia y applique l’IA à la recherche médicale, à la robotique clinique et à la gestion hospitalière. Grâce à sa plateforme BioNeMo et aux modèles ouverts Nemotron, des agents autonomes conçoivent virtuellement des protéines et pilotent des robots de laboratoire pour accélérer la découverte de médicaments, comme chez Lila Sciences contre le lymphome. L’IA physique est aussi déployée en radiothérapie pour ajuster les faisceaux en temps réel selon les mouvements du corps et de la tumeur, tandis que des modèles personnalisés assistent le personnel soignant dans des établissements comme le Tampa General Hospital en Floride. Avec des annonces aussi complètes et pluridisciplinaires, Nvidia semble gagner chaque secteur comme un lierre qui grimpe sur toutes les façades du Vieux Continent. Les tiges prolifèrent, gagnent du terrain. Et chaque nouvelle ramification témoigne de l’emprise croissante et irréversible du géant américain.