Nouvelle Interview Choc de Jensen : il Prédit l’Avenir de l’IA et des Robots, Préparez-vous !

De nouveaux emplois seront créés, certains emplois seront perdus, chaque emploi sera transformé. Alors, décomposons cela. C'est toujours facile d'aller d'un extrême à l'autre, mais je trouve toujours utile quand on décompose le problème et qu'on y réfléchit de partir des premiers principes.

Jensen, bienvenue au Hill and Valley Forum. C'est super de vous avoir. Merci beaucoup.

C'est très agréable d'être ici. Vous avez positionné l'IA comme une nouvelle révolution industrielle avec les usines d'IA en son centre. Pouvez-vous nous expliquer ce qu'est une usine DIIA et pourquoi il est important de la comprendre dans l'économie du 21e siècle ?

L'IA, ce dont nous parlons beaucoup depuis plusieurs années, est multifacette et je pense qu'il est utile de la considérer sous cet angle. Premièrement, bien sûr, LIA est une nouvelle technologie. C'est une nouvelle technologie dans le sens où elle est construite différemment des logiciels du passé et ce nouveau logiciel peut faire des choses que les logiciels du passé ne pouvait pas faire.

C'est donc une technologie incroyable. Toutes les choses qu'elle peut faire, toutes les choses que nous devons faire pour la sécuriser, toutes les choses incroyables qu'elle va permettre, c'est fantastique. Il y a donc la couche technologique.

La deuxième couche qui est assez nouvelle dans la dernière industrie technologique, la production de logiciel était faite par des humains qui tapaient. Maintenant, nous avons une nouvelle industrie et ce logiciel est produit avec des machines. Il faut donc un grand super ordinateur.

On lui applique de l'électricité et ce qui en sort en grand nombre, ce sont des tokens. Et ces tokens peuvent être reformulés en nombres, en mots, en protéines, en images, en vidéo et en structure tridimensionnel. Vous pouvez reformuler ces tokens en toutes sortes de choses.

Nous appelons cela l'intelligence. Et donc cette machinerie est différente de la machinerie du passé et je l'appelle une usine DIIA car elle fait une seule chose. Chaque jour, elle produit des tokens et la couche au-dessus de cela est infrastructurelle.

Et c'est la raison pour laquelle nous internalisons maintenant le fait que l'IA sera probablement une révolution industriel tout à fait extraordinaire dans le sens où cette nouvelle technologie va permettre une nouvelle industrie, celle que je viens de mentionner, les usines d'IA, la production d'intelligence, mais elle va aussi revenir en arrière et révolutionner et transformer toutes les autres industries. Ainsi, tous ces tokens vont aller dans les soins de santé. L'éducation, l'une de mes préférées est l'éducation.

Je l'utilise tous les jours pour l'éducation, les services financiers, l'ingénierie. Nous utilisons l'IA tous les jours pour la programmation logicielle et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Elle est sur le point d'entrer dans la fabrication et cetera.

Et donc quand on y pense sous ces trois angles, il est très clair que c'est aussi transformateur, aussi impactant que l'électricité l'a été auparavant et cela va révolutionner chaque industrie. C'est donc une révolution industrielle. Pensez-vous donc qu'il s'agit d'un changement de paradigme dans l'informatique moderne et que chaque usine qui fabrique des objets physiques dans le monde réel sera également accompagné d'une usine DIIA ?

Oui, parfait. Absolument. Chaque entreprise qui fabrique des objets aujourd'hui, du moment qu'il bouge, alors disons disons que vous fabriquez des tondeuses à gazon, ça pourrait être caterpillar ou qu'il construisent des machines de construction.

Aujourd'hui, elles sont en grande partie manipulé manuellement. À l'avenir, elles seront autonomes ou très autonomes ou semi-autonomes ou assisté. Et quand elles deviendront autonomes, elles seront définies par logiciel et donc il faudra produire ces token, ce logiciel qui alimente ce tracteur.

Et donc à l'avenir, chaque entreprise qui construit des choses aura une usine qui construit les choses qu'elle vend, puis elle aura une autre usine qui construit et produit l'IA qui fonctionne sur ce qu'elle vend. Et donc c'est très clair quand on regarde les constructeurs automobiles. Les constructeurs automobiles d'aujourd'hui fabriquent principalement des voitures.

Et mais il est très clair que d'ici 10 ans, chaque constructeur automobile produira également les tokens qui fonctionnent dans ces voitures. Vous avez parlé un peu d'IA physique du concept d'IA physique au cours de la dernière année pour les décideurs politiques qui réfléchissent à l'avenir de la politique américaine. Pouvez-vous nous expliquer un peu ce qu'est l'IA physique et comment nous devrions l'envisager ?

Lia est vraiment entré dans les consciences. Lia moderne est vraiment entré dans les consciences il y a environ 12 14 ans quand Alex est sorti et que la vision par ordinateur a connu sa grande percée et c'était je crois en 2012. À cette époque si vous prenez du recul, qu'est-ce que la vision par ordinateur dans ce contexte plus large ?

C'est la perception. percevoir le monde quelle que soit la modalité d'information, ça peut être bien sûr des images, des sons, des vibrations, la température et nous avons maintenant développé des modèles DI qui comprennent la signification de toutes ces informations et qui peuvent être assez intelligents à ce sujet. Donc la première couche, la première vague d'IA était li de perception.

La seconde dont tout le monde a commencé à parler il y a peut-être 5 ans est générative. Et l'IA générative est l'endroit où le modèle DI a appris à comprendre la signification de l'information mais à la traduire. Donc par exemple, vous pourriez comprendre l'anglais et le traduire en français.

Vous pourriez comprendre l'anglais et le traduire en image et donc vous pourriez lui donner une invite pour générer des images. Donc l'age générative est essentiellement un traducteur universel si vous voulez. un traducteur universel qui comprend le langage des humains, la langue.

Et donc c'est la prochaine vague. La vague dans laquelle nous sommes maintenant est celle où vous avez des I qui peuvent comprendre, qui peuvent générer. Mais comme vous le savez, l'intelligence nous demande de résoudre des problèmes et de reconnaître des conditions que nous n'avons jamais vu auparavant.

Et la façon dont nous faisons cela est d'utiliser le raisonnement. Nous appliquons des règles, des lois et des principes que nous avons appris par le passé et nous décomposons le problème étape par étape. Et même si nous n'avons jamais résolu ce problème auparavant par le raisonnement, nous pouvons le résoudre.

D'accord ? Et donc c'est l'une des capacités uniques de l'intelligence. Et donc nous sommes maintenant dans cette ère appelée l'IA de raisonnement.

Et les I de raisonnement vous permettent de produire une forme de robot numérique. Nous les appelons IA agentique. Des agents.

Elle a de l'autonomie. Et donc une IA qui peut comprendre la tâche qui lui a été donnée, elle peut aller apprendre et lire, utiliser des outils comme des calculatrices, des navigateurs web et des feuilles de calcul et puis revenir et faire quelque chose pour vous. Ça pourrait être quelque chose lié à la chaîne d'approvisionnement.

Donc elle accède à son SAP. Ça pourrait être quelque chose lié au RH. Elle a accès à work day et donc ces ATI mais alors ils sont essentiellement des robots mais ce sont des robot de main d'œuvre numérique et donc à l'avenir vous savez nous allons être la génération de PDG qui vont gérer à la fois la main d'œuvre biologique et la main d'œuvre numérique.

Et nos départements informatiques vont devenir le département RH de l'IA agentique. D'accord ? Et donc c'est en quelque sorte la phase dans laquelle nous nous trouvons aujourd'hui.

Et bien la prochaine vague et c'est là que les plus grandes industries du monde vont en bénéficier. La prochaine vague nous oblige à comprendre des choses comme comme les lois de la physique, le frottement, l'inertie, la cause et l'effet. Le fait que si je renverse cette chose, elle va tomber.

Vous savez quand je pose la bouteille, elle ne va pas traverser la table. Et donc toutes ces capacités de raisonnement physique de bon sens que les enfants ont que nos animaux de compagnie ont, la plupart des yas ne les ont pas. Vous savez, je roule une balle sur le comptoir de la cuisine et elle tombe par-dessus et disparaît.

Et bien Lia pense qu'elle a disparu. Mais vous savez, votre chien sait qu'elle est de l'autre côté. Elle comprend ce concept appelé permanence de l'objet et elle n'est pas allée dans un autre métaver.

Donc elle contourne la table et la récupère. Vous savez ? Et un robot doit apprendre que si vous voulez aller de ce côté de la table à l'autre côté, vous ne pouvez pas traverser la table.

Vous devez raisonner sur la façon de contourner la table. Et donc toutes ces choses de raisonnement physique sont ce qu'on appelle l'IA physique. Et quand vous prenez cetia physique et que vous la mettez ensuite dans un objet physique appelé robot, vous obtenez la robotique.

Et c'est vraiment très important pour nous maintenant parce que vous savez, nous construisons des usines partout aux États-Unis et nous aimerions les construire d'une manière qui tire partie des dernières technologies. Et donc, espérons-le, au cours des 10 prochaines années, alors que nous construisons cette nouvelle génération d'usine, elles seront très robotisées et elles nous aideront à faire face à la grave pénurie de main d'œuvre que nous avons partout dans le monde. Tant de gens ont parlé de ce concept du fait que nous sommes dans une course à l'échelle mondiale.

Que pensez-vous que le gouvernement américain doit faire pour gagner cette course à l'IA et avoir la meilleure technologie d'IA ? Premièrement, pour faire une course, pour bien faire dans une course, il faut comprendre la course et il faut comprendre les ressources avec lesquelles vous travaillez, les atouts que vous avez, les atouts que vous n'avez pas, vos avantages et vos inconvénients. Et certaines choses à réaliser sont que Lia est fondamentalement à son niveau fondamental, vous savez.

Et pour en revenir aux trois niveaux dont nous parlons, à chaque niveau, nous devons nous assurer que nous comprenons le jeu. Et ce jeu n'est pas, vous savez, il n'y a pas de chrono de 60 minutes, c'est un jeu infini et donc la plupart des gens ne sont pas très doués pour jouer à des jeux infinis. Nvidia a maintenant 33 ans.

Nous avons traversé trois révolutions informatiques de la révolution du PC à l'internet, au mobile et maintenant nous sommes dans l'IA. Et donc il faut pour prospérer à travers tous ces différents changements dans l'environnement, il faut comprendre comment jouer à des jeux. Et donc les choses que je viens de décrire, comprendre le jeu, comprendre les atouts que vous avez est vraiment important.

Au premier niveau, au niveau technologique, la chose la plus importante à comprendre est le capital intellectuel. Et rappelez-vous, 50 % des chercheurs en dans le monde sont chinois. Premièrement, prenez du recul et reconnaissez cela.

Ce facteur important doit entrer en jeu dans la façon dont nous pensons au jeu. Le suivant est usin d'IA. Pour bien faire là-bas, il faut de l'énergie parce que fondamentalement, nous transformons l'électricité en jeton numérique.

Et la génération d'avant, nous lui avons donné de l'eau dans une machine appelée dynamo et ce qui en est sorti était de l'électricité. Et donc maintenant l'électricité entre et les jetons sortent. Donc le niveau suivant nécessite de l'énergie.

Le niveau au-dessus est en train de se produire maintenant. Et il est vraiment très important que nous comprenions qu'en fin de compte les gagnants de la dernière révolution industrielle n'étaient pas le pays qui l'a inventé. C'était le pays qui l'a appliqué.

Et les États-Unis ont appliqué l'acier, ont appliqué l'énergie plus vite que n'importe quel pays. Tous les autres s'inquiétaient de choses comme le travail et vous savez, les chevaux étant remplacés par des voitures et ce genre de choses, mais les États-Unis, nous l'avons simplement pris et nous nous en sommes emparés. Et donc la couche infrastructurelle au-dessus concerne l'application de la technologie.

Il s'agit de ne pas en avoir peur, de vouloir s'y engager, de reconvertir, de reconvertir notre main d'œuvre afin que nous soyons capables de l'appliquer, encourager les gens à l'adopter. Et donc quand vous regardez Li à travers la lentille que je viens de que je demre, chacune des couches à ses propres si vous voulez défis et opportunités et le jeu est un peu différent dans chacune. Sur le point de la main d'œuvre, la presse s'est tellement concentrée sur le tissage du récit selon lequel l'IA pourrait potentiellement entraîner un déplacement massif de la main d'œuvre et un chômage de masse.

Pourriez-vous nous aider à brosser un tableau de vos prédictions concernant l'impact de l'IA sur le marché du travail, mais aussi plus spécifiquement sur ce que vous considérez comme les nouvelles catégories d'emploi potentiel auxquels nous ne pensions peut-être même pas aujourd'hui et qui pourraient réellement voir le jour. De nouveaux emplois seront créés, certains emplois seront perdus, chaque emploi sera modifié. Bien, décomposons cela.

Il est toujours facile d'aller d'un extrême à l'autre, mais je trouve toujours utile de décomposer le problème, d'en raisonner à partir de ces premiers principes. Et encore une fois, dans ce cadre que je viens de décrire au niveau le plus bas comme vous le savez et Jacob, vous êtes profondément intégré dans l'investissement en capital risque et vous savez ce qui se passe dans l'IA et vous savez au niveau fondamental, c'est grâce à l'IA que San Francisco est de retour. D'accord ?

Quiconque vit à San Francisco, vous saurez de quoi je parle. Presque tout le monde a évacué San Francisco. Maintenant, elle prospère à nouveau.

C'est entièrement grâce à l'IA. Et l'IA crée un nouveau type d'emploi et la raison fondamentale est dit que c'est du développement logiciel mais fait d'une manière différente. Nous avons changé chaque couche de la technologie grâce à l'IA, ce qui était autrefois un logiciel codé par l'homme fonctionnant sur des CPU et maintenant un logiciel généré par l'apprentissage automatique fonctionnant sur des GPU.

Et donc chaque couche, son outillage, ses compilateurs, sa méthodologie, la façon dont vous collectez les données, organiser les données, utiliser l'IA pour mettre en place des gardes de fou, utiliser l'IA pour renseigner, utiliser l'IA pour assurer la sécurité de l'IA. Toute cette technologie est en train d'être inventée en ce moment et elle crée des tonnes d'emplois. Au niveau suivant, c'est là que se trouve l'énorme opportunité.

Rappelez-vous, je viens de dire que nous allons créer un nouveau type d'usine et cette usine reçoit de l'électricité et génère des jetons en sortie. Une usine de 1 g. Nous construisons, vous savez, à l'horizon quelque chose comme 7 8 digel d'usine DIIA.

Une usine de 1 Gav coûte 60 milliards de dollars. 60 milliards de dollars pour 1 GW. Une usine de 100000 est assez courante maintenant.

C'est assez banal. Il suffit de diviser ça par 10. 60 milliards de dollars, c'est le revenu annuel d'une usine, une seule usine, c'est le revenu annuel de Boeing.

Et pour la construire, il faut la financer. Cela crée beaucoup d'emplois. Il faut aménager le site, la structure.

Cela crée un tas d'emplois construction. Vous savez, il y a des charpentiers, des métallurgistes, des maçons. Vous savez, il faut construire cette usine, une usine de 60 milliards de dollars.

Cette chose est gigantesque. Il faut avoir, vous savez, des ingénieurs mécaniciens, des ingénieurs électriciens, des plombiers et puis après ça, tout ce qui est basse tension. Vous savez, tout ce qui est sympatique et réseau.

Après ça, les opérations. Tout ce cycle prend environ 3 ans. Un tas de nouveaux métiers doivent être créés.

Dans la dernière industrie informatique, le dernier changement de plateforme de calcul. Le chemin critique numéro 1 pour la croissance de la plupart des entreprises étaient les ingénieurs logiciels. Cette prochaine couche d'usine di le numéro 1 sera les métiers, l'artisanat.

Et je pense que c'est formidable. Notre pays doit reconnaître que l'artisanat est un travail respectable et c'est un travail essentiel et nécessaire pour construire notre pays. Et donc nous voulons encourager l'artisanat, les électriciens, les plombiers, vous savez, les charpentiers, les métallurgistes, tous les ventails, nous allons en avoir besoin d'un tas.

Et puis maintenant, au-dessus de cela, c'est quand nous pouvons commencer à parler de la manière dont ces agendas vont changer le travail des médecins ou des professionnels des services financiers ou du service client. Dans notre entreprise, juste pour commencer, chaque ingénieur logiciel est maintenant assisté par des assistants IA et la quantité de code que nous intégrons dans l'entreprise est incroyable. En conséquence, notre productivité a explosé et nous embauchons plus de gens parce que cela nous a permis de créer plus de choses que le monde désire.

Cela augmente nos revenus et augmente notre capacité à embaucher. Et donc, je pense que cette couche supérieure veut vraiment intégrer l'IA aussitôt que possible. Rappelez-vous, ce n'est pas l'IA qui va vous prendre votre emploi.

Ce n'est pas l'IA qui va détruire votre entreprise. C'est l'entreprise et la personne qui utilise l'IA qui va vous prendre votre emploi. Et c'est donc quelque chose à intérioriser.

On a beaucoup parlé récemment du retour de la fabrication. Beaucoup de gens dans le domaine de l'IA ont parlé du concept de la façon dont les jumeaux numériques et les usines de fabrication adoptant les jumeaux numériques. Cela pourrait réellement aider à relancer la fabrication ici.

Et simultanément, le PDG d'Apple, Tim Cook, a récemment déclaré que l'un des principaux goulot d'étranglement pour le rapatriement et la fabrication de l'iPhone ici était la technologie de bras robotique, bonne et précise. Donc à ces deux égards, il semble vraiment que l'IA pourrait être une technologie habilitante pour la fabrication et le rapatriement. Pourriez-vous nous en dire un peu plus sur votre pronostic à ce sujet ?

Oui, tout d'abord, la fabrication ne concerne pas la main d'œuvre à faible coût. La fabrication de pointe aujourd'hui est logiciel. Toute l'usine est pilotée par logiciel.

Toute l'usine est un robot géant et c'est un robot qui orchestre tout un tas de robots à l'intérieur. Et donc ces usines de pointe emploient beaucoup de gens mais c'est en grande partie de la technologie. Et donc je pense que la première partie est que dans notre industrie et je vais parler de la mienne.

La capacité pour nous de fabriquer de bout en bout du silicium au super calculateur DIIA ici sur le territoire est une formidable opportunité. Et je suis ravi que l'administration encourage et soutienne vraiment l'industrie à relocaliser la fabrication. C'est un travail de haute qualité.

C'est un travail de technologie avancée. Le faire sur notre territoire est une opportunité fantastique pour le pays et je suis très enthousiaste à ce sujet. Nous en sommes de grands partisans et nous avons de la chance d'avoir des partenaires dans le monde entier qui nous soutiennent pour faire cela.

Ça c'est le numéro 1. Deuxièmement, si nous ne devenons pas bons en fabrication, nous allons laisser derrière nous une industrie géante qui va être propulsée par la disponibilité de l'énergie. Quel pays ne veut pas s'engager dans cette nouvelle industrie appelée IA ?

Pourquoi ne voudriez-vous pas produire de l'IA ? Pourquoi ne voudriez-vous pas vous engager dans l'une des fabrications les plus avancées ? Il se trouve que ce sont des chiffres quand c'est fait et tout comme c'était des électrons lors de la dernière révolution industrielle, la plupart des gens ne comprenaient pas que l'on puisse créer cette chose via une machine appelée dynamo.

Nous l'appelons maintenant les super calculateurs d'IA de Nvidia. Mais à l'époque ce qu'une dynamo produisait, ce qui en sortait était invisible. C'était de l'électricité.

Ne la touchez pas mais c'est de l'électricité, ce sont des électrons et maintenant c'est une nouvelle forme d'électron. Ce sont des chiffres et donc bien sûr nous voulons nous engager dans cette nouvelle industrie et pour se faire nous devons avoir la fabrication sur notre territoire. Or ce qui est absolument vrai, c'est que la fabrication est si gourmande en technologie que nous devrions d'abord la réaliser dans un jumeau numérique.

Nous devrions d'abord le faire en réalité virtuelle. NVIDIA conçoit les systèmes les plus complexes au monde. Chaque génération de notre RND coûte environ 20 milliards de dollars.

Peut-être plus maintenant, mais disons 20 milliards de dollars de RND juste pour produire une famille de puces. Nous concevons ces puces entièrement dans leur jumeaux numériques. Elles ont existé pendant des mois et des mois, bien avant que nous ne les produisions.

Au moment où je l'ai produite, je sais qu'elle est parfaite. Je le sais parce que nous l'avons simulé de manière exhaustive. et nous l'avons émulé et nous l'avons mise à l'épreuve.

Nous devrions faire de même avec les usines numériques. Ces usines de grandes usines, nous devrions créer entièrement des jumeaux numériques. Utiliser l'intelligence artificielle pour créer ces jumeaux numériques.

Les faire fonctionner bien les faire fonctionner, les optimiser et les utiliser pour planifier votre production. le tout numériquement et à l'avenir, chaque usine aura une version jumelle numérique à l'avenir. Et j'espère que chaque être humain aura une version jumelle numérique.

Chaque voiture a une version jumelle numérique. Chaque bâtiment a une version jumelle numérique. Chaque ville a une version jumelle numérique.

Donc cette idée de jumeau numérique se concrétise maintenant. Et tout cela se produit grâce à l'intelligence artificielle. Jensen, ma dernière question pour vous est la suivante.

Quelle est votre estimation quant au délai d'ici lequel nous vivrons dans un monde où les robots d'OTEDIA feront partie intégrante de la vie quotidienne ? Tout d'abord, une voiture autonome est un robot. Cela nous a pris environ 10 ans et maintenant Wemo est présent dans des villes à travers tout le pays et s'en sort fantastiquement bien.

C'est formidable de voir les Wimo circuler à San Francisco et dans d'autres villes. Cela a pris environ 10 ans. Les robots prendront moins de temps.

La raison en est que nous pouvons restreindre les environnements dans lesquels les robots fonctionnent de sorte que les robots n'ont pas besoin d'être aussi polyvalent qu'une voiture. Une fois à San Francisco, il faut pouvoir fonctionner dans chaque rue et dans chaque condition. Et donc dans le cas d'un robot, nous pourrions être beaucoup plus restreints du moment où quelque chose est prototypable, assez fonctionnel, au moment où il devient un produit de masse compter 5 ans.

Et donc nous avons aujourd'hui des robots assez performants. Et donc d'ici 5 ans, nous allons voir des robots sortir de ces usines et chaque constructeur automobile qui fabrique des voitures aujourd'hui sera très bon pour construire des robots. Ils doivent juste maîtriser la partie logicielle, la partie IA, mais cette technologie est, vous savez, assez disponible.

Jensen, merci beaucoup de vous être joint à nous. Oui, merci à tous.