Nvidia toujours avide d’IA

Après avoir perdu près de 600 milliards de dollars suite à l’apparition de DeepSeek, Nvidia plie mais ne rompt pas.
Lors de la conférence annuelle du géant des puces d’intelligence artificielle, son patron, Jensen Huang, s’est montré plus confiant que jamais, comme si de rien n’était.

Depuis le succès de ChatGPT fin 2022, sa firme vit en effet un véritable rêve éveillé. Ses cartes graphiques hors de prix, déjà prisées dans l’industrie des jeux vidéo, sont devenues incontournables pour tous les acteurs de l’IA générative.
Et qu’importe si la démocratisation des chatbots à bas coût risque de porter un coup à ce business.

C’est un cauchemar que le leader sur ce marché préfère dissiper comme un peu de fumée sans feu. Pour comprendre cette position dominante, il faut se rappeler qu’au cours de ces deux dernières années, quelques assistants IA se sont imposés avec le concours de la technologie Nvidia.

De ChatGPT d’OpenAI à Claude d’Anthropic, en passant par Gemini de Google, ils se sont tous développés jusqu’à ce jour en dépensant sans compter.

Et puis DeepSeek est arrivé avec son modèle R1 doté de moins de processeurs, sans avoir recours aux fameuses puces les plus avancées et pour un budget officiel de six millions de dollars seulement. Même si plusieurs spécialistes de la question considèrent que ce montant est inférieur à la réalité.

Mais qu’importe, d’après plusieurs observateurs du secteur, cela est révélateur d’un mouvement à l’œuvre depuis plusieurs mois déjà, celui de la «banalisation» des interfaces d’IA générative.

Comme l’illustre d’ailleurs la mise en ligne dimanche 16 mars, par le géant chinois de l’internet Baidu, de deux nouveaux modèles d’intelligence artificielle générative gratuits, intégrés à son robot conversationnel Ernie Bot.

C’est le reflet également de la tendance grandissante de «l’open source», c’est-à-dire la publication d’un programme pour une utilisation libre et gratuite.

Une démarche qui, cumulée à une utilisation habile des moyens technologiques à disposition, a fait considérablement chuter le coût de conception d’un LLM (large language model).

Ce qui n’empêche pas les têtes de liste sur ce marché de continuer à faire tourner la planche à billets et à croire en la pertinence d’investissements libellés en milliards de dollars.

D’où l’attitude, au demeurant paradoxale, le 18 mars dernier, d’un Jensen Huang très euphorique lors de la présentation de ses nouveaux petits bijoux aux noms poétiques.

Des «superpuces» baptisées «Blackwell Ultra» ou «Vera Rubin» (en référence à la célèbre astronome américaine), qui viendront alimenter des modèles d’IA désormais capables de «réfléchir et raisonner».

À l’instar du chinois Manus AI, les logiciels d’intelligence artificielle sont en train de passer du statut d’assistant à celui d’agent. Ainsi, ils ne se contentent plus de régurgiter les données qu’ils ont ingérées ; à présent, ils prennent le temps d’explorer le web de manière autonome pour proposer des solutions toujours plus acérées.

Une quête d’efficacité et de pertinence qui passe également par un travail en profondeur sur les données qui servent de base. Dès lors, les petits acteurs comme les géants de l’IA cherchent à se démarquer en offrant aux entrepreneurs et autres développeurs des outils spécialisés clés en main dans des domaines spécifiques.

Une nouvelle approche, ambitieuse, qui n’aura pas manqué de mettre la puce à l’oreille de Jensen Huang.