Le PDG de Nvidia vient de révéler LA PROCHAINE ÉTAPE de l'IA… et de L'HUMANITÉ.

jenseng Wang le PDG de NVIDIA a fait le discours du CES 2025 à Las Vegas et c'était incroyable il a fait plusieurs annonces et a beaucoup parlé des agents des modèles du monde de la condite autonome des robots pratiquement tout ce qui est futuriste et qui est alimenté par NVIDIA cette année j'aimerais vraiment analyser avec vous aujourd'hui toutes les annonces majeures faites par Nvidia et on commence tout de suite alors la première chose dont je voulais vous parler est ce graphique qui est vraiment cool à regarder et ce n'était que un 2012 il y a

environ 13 ans donc qu'alexnet a été créé par l'un des créateurs principaux de Lia il y a stsk ver et c'était essentiellement un moyen de classifier des images un algorithme qui faisait cela puis en avançant rapidement nous avons eu comme vous le voyez ici desia perceptives liya générative et maintenant l'accent est mis sur les agents liya agenti donc liya agentique c'est là où nous en sommes aujourd'hui en 2025 et nous nous dirigeons déjà vers liya physique qui est l'étape suivante après lia agenticque et personnellement je crois que 2025 sera l'année de liya agentique comme vous

voyez ici il liste les assistants de codage le service client les soins aux patients mais c'est tellement plus que cela c'est l'intelligence brute d'un grand modèle de langage combiné avec tout ce dont il a besoin pour réellement faire des choses dans le monde réel que ce soit dans le monde numérique ou dans le monde physique réel c'est vraiment l'année des agents et vous allez voir pourquoi je dis ça très bien bientôt et dans la partie suivante il va parler de cette transition de l'informatique classique telle que nous la connaissons aujourd'hui vers cette nouvelle informatique basée

sur liia et je pense en fait qu'il est assez conservateur dans ses estimations vous savez j'ai des discussions passionnantes avec de nombreux développeurs qui pensent que l'avenir sera un mélange équilibré entre l'IA et la programmation classique mais laissez-moi vous partager une vision plus audacieuse basée sur mon expertise dans le domaine ce que j'observe notamment à travers des ob novateur comme la démo a Doom par exemple qui était une grande démo dans le domaine de Lia c'est quelque chose de beaucoup plus radical imaginez que chaque pixel chaque élément d'interface avec lequel vous interagissez soit généré en

temps réel par une nia et bien je suis convaincu que nous allons vers un monde où lia ne sera pas juste un outil parmi d'autres mais sera le cœur de nos interactions numériques et plutôt qu'une simple couche de programmation traditionnelle avec de Lia par-dessus en fait nous aurons une interface intelligente intuitif qui interprète directement nos intentions à partir de données brutes c'est d'ailleurs un sujet que j'ai approfondi dans ma récente analyse des tendances 2025 que je vous invite à aller voir si le sujet vous intéresse alors cette vision peut peut-être vous sembler audacieuse mais mon

expérience dans le domaine me fait dire que ce sera vers cela que l'on va tendre bien maintenant je vais vous montrer une démo que jenseng Wang a présenté pendant la conférence Nvidia du CES et en parlant de Lia qui prend vraiment le relais de ce que nous avons connu comme l'informatique jusqu'à présent la majorité de la scène est rendue en utilisant l'intelligence artificielle ils font du Ray Tracing complet mais ne calcule pas les pixels de manière traditionnelle regardez rapidement la démo [Musique] une révolution silencieuse est en train de s'opérer dans le domaine des graphisme en

temps réel ce qui est véritablement remarquable c'est que 90 % du rendu est maintenant généré par de l'intelligence artificiel en temps réel ne laissant que 10 % au Raay tracing traditionnel en gros Lia a pris le contrôle de 90 % de la manière dont nous faisions de la génération en 3D le docteur Jin fan chercheur scientifique chez Nvidia met en perspective cette innovation majeure regardez alors au-delà des spécifications attendues de cette fameuse RTX 5090 c'est l'intégration profonde de Lia de des réseaux neuronaux dans l'architecture même de la carte graphique et il faut dire que le

processus est fascinant le r tracing traditionnel ne fournit qu'une ébauche initiale d'abord un canva si vous préférez et à partir duquel le modèle génératif sophistiqué dia élabore en temps réel tous les détails comme il le résume élégamment l'a et le nouveau graphisme et cette avancée transforme fondamentalement notre approche du rendu 3D en temps réel nous rentrons dans une ère où les scènes tridimensionnelles ne sont plus simplement rendu au sens traditionnelle mais plutôt prédite et générée dynamiquement par une nia le système nécessite qu'une approximation structurelle de la scène pour prédire le résultat final détaillé et sophistiqué

alors c'est un changement de paradigme qui redéfinit les fondements même des graphismes informatiques tels que nous les connaissons aujourd'hui et personnellement je pense que les applications seront énormes notamment dans le domaine de la VR qui stagne énormément aujourd'hui bref tout cela c'était les annonces d'introduction de la conférence mais maintenant passons aux annonces majeurs donc la première chose majeure qu'ils ont annoncé lors de ce discours c'est la RTX Blackwell et la série 50 de GPUs que l'on vient de voir mais je pense que la partie la plus surprenante de cette annonce c'est son prix oui c'est

la chose la plus 549 dollars pour l'équivalent du GPU haut de gamme de la série 40 il nous promett ici une performance équivalente à la 4090 vous savez la meilleure carte graphique pour les consommateurs disponibles aujourd'hui et dans cette prochaine section jenseng Wang va nous parler des lois d'échelle et du passage d'un pré-entraînement à 3 j'ai trouvé toute cette partie de la présentation fascinante alors regardonsla en entier parlons maintenant de l'intelligence artificielle l'industrie se lance dans une course effrainée pour développer l'intelligence artificielle les lois d'échelle constituent un modèle puissant une loi empirique cette loi a

été observée et démontré par les chercheurs et l'industrie depuis plusieurs générations les lois d'échelle établissent que plus vous avez de données d'entraînement et un grand modèle plus vous y appliquez de puissance de calcul plus votre modèle devient performant et capable et cette loi d'échelle continue de se vérifier ce qui est vraiment fascinant c'est que nous nous dirigeons vers une nouvelle ère internet produit chaque année deux fois plus de données que l'année précédente dans les prochaines années l'humanité produira plus de données qu'elle n'en a créé depuis ses débuts nous générons une quantité gigantesque de données multimodales

vidéo images et son toutes ces données peuvent servir à former les connaissances fondamentales d'une IA il existe en fait deux autres lois d'échelle qui ont émergé c'est assez intuitif la deème loi d'échelle concerne l'aprèsentraînement loi utilise des techniques comme l'apprentissage par renforcement et le feedback humain concrètement l'intelligence artificielle génère des réponses basé sur une requête humaine qui fournit ensuite un retour c'est plus complexe que cela mais ce système d'apprentissage par renforcement avec des pr de qualité permet à l'intelligence artificielle d'affiner ses compétences et de les adapter à des domaines particuliers elle peut ainsi améliorer ses

capacités pour la résolution de problèmes mathématiqu alors laissez-moi vous expliquer très rapidement ce que cela signifie et bien c'est tout ce que nous avons vu essentiellement jusqu'à présent lorsque vous avez une nia plus vous lui donnez des données meilleur il devient et il y a eu une course pour engloutir autant de données publiques d'Internet que possible par toutes les entreprises et même les données derrière des paywall et autres et bref donc ça a été une course entre toutes les principales entreprises d'IA mais nous sommes à peu près saturés sur la quantité de données disponibles et

donc la loi d'échelle continue il faut bien vous rendre compte qu'aujourd'hui nous assistons à un cicle intéressant où les modèles dia entraînés initialement sur des données humaines maintenant génèent eux-mêmes de nouvelles données qui se retrouve sur le web c'est un peu le processus qui s'est inversé et ces données dérivées servent ensuite à entraîner la génération suivante de modèles donc les modèles d'IA sont aujourd'hui entraînés sur des données générées par des IA elles-mêmes et c'est cette boucle de rétroaction qui soulève des questions cruciales sur la qualité des données d'entraînement à long terme dans le domaine de

la recherche en IA et il faut dire que la diversification des données est toute aussi remarquable nous voyons émerger des données de plus en plus multimodales combinant donc vidéos images et sons qui enrichissent considérablement le socle de connaissance fondamentale des IA aujourd'hui mais ce qui est particulièrement intéressant c'est aujourd'hui l'émergence de deux nouvelles lois d'échelle dans le domaine la première concerne l'apprentis age post entraînement notamment à travers le rlchef donc en anglais le reinforcement learning human feedback désolé pour mon anglais qui est un processus sophistiqué où lia génère des réponses à des promptes humains soigneusement

sélectionné reçoit du feedback et affine les résultats en manière des retours humains prenez les mathématiques par exemple un modèle peut significativement améliorer ses capacités de résolution de problèmes grâce à ce processus là le rlhf et je pens pense que beaucoup avaient sous-estimé l'impact de cette méthode d'entraînement et même du fine tuning comme des leviers d'amélioration des modèles classiqu mais franchement les résultats parlent de même c'est vraiment comparable à avoir un mentor personnel après avoir eu votre formation initiale par exemple vous continuez à progresser grâce à des retours d'expérience ciblé donc grâce à des retours de

clients ou autres peu importe ça c'était la première loi d'échelle mais nous voyons également émerger l'apprentissage par renforcement basé sur le feedback d' et la génération de données synthétiques c'est en gros le rlhf mais maintenant fait par des za et c'est là où ça devient assez fou c'est maintenant les IAS qui vont entraîner d'autres a alors ces approches s'apparent à une pratique intensive autodirigé vous savez c'est comme un joueur qui répéterait lassablement ses mouvements jusqu'à la perfection quelqu'un qui jouerait aux échecs contre lui-même sans arrêt en fait l'exemple d'alfago est particulièrement éloquent pour expliquer ce

concept en jouant des millions de parties contre lui-même il a non seulement atte un niveau de maîtrise surhiême mais il a aussi découvert des stratégies innovantes que nous ne connaissions pas comme l'illustre le célèbre coup célèbre ca fait alphago contre li sédol un moment qui restera gravé dans l'histoire de Lia bref je commence un peu à m'éloigner regardons laensite de la conférence je voudrais vraiment attirer votre attention sur une innovation remarquable qui nous est mais avant de voir ça très rapidement j'aimerais vous parler du nouveau projet que j'ai en ce moment comme vous le savez

sur cette chaîne on analyse toutes les sorties et toutes les nouveautés en rapport avec lia mon but est avant tout de faire découvrir cette magnifique technologie au plus grand nombre et surtout et avant tout d'éveiller les consciences par rapport à liya comme je vous l'ai déjà dit je ne sais pas vous mais moi quand je parle autour de moi les gens n'ont pas vraiment conscience de ce qu'est liya ils ne se rendent pas compte de l'impact que celle-ci va avoir dans la société un impact monumental alors je l'ai déjà dit je ne fais pas de

placement de produits sur cette chaîne je veux la garder la plus authentique possible alors c'est pour cela que j'ai créé une formation si vous voulez apprendre à utiliser liya dans absolument tous les domaines de votre vie d'ailleurs si vous regardez cette vidéo je pense qu'il y a de très grandes chance que vous utilisiez déjà à liya notamment un chat GPT par exemple et bien si vous voulez pousser beaucoup plus loin votre réflexion et apprendre à utiliser tous les outils de Lia et savoir comment exactement les appliquer à tous les domaines de votre vie vous pouvez

regarder le lien que je vais vous laisser en commentaire épinglé sous la vidéo donc n'hésitez pas à y faire un tour si vous êtes intéressé par le sujet je tiens juste à préciser que vous aurez également accès à la communauté vision Ia j'ai lancé le projet il y a très peu et vous êtes déjà plus d'une centaine à avoir fait l'acquisition de la formation ce qui est vraiment bien c'est que vous venez de beaucoup de domaines différents et j'adore discuter avec vous régulièrement de savoir comment appliquer les outils que vous apprenez dans vos domaines précis

c'est vraiment intéressant bref désolé pour la petite coupure je ne perds pas plus de temps et je vous rappelle que vous trouverez tous les liens dans la description ou dans les le GPU Grace Blackwell c'est architecture elle représente une prouesse technologique et d'ingénierie assez impressionnante en fait c'est précisément ce type d'infrastructure que les grands fournisseurs de cloud computing déploient dans leur Data Center vous savez les grands entrepôts les les grands centres de données et que les entreprises peuvent aujourd'hui louer pour leur besoin de calcul intensif c'est un des marchés les plus lucratifs aujourd'hui c'est de

louer des serveurs soit pour stocker des données soit pour effectuer des calculs et ces machines sont tout simplement colossales et pour la petite histoire cette évolution me fait penser à un ouvrage que je suis en train de lire en ce moment qui s'appelle chip Wars que je ne peux que vous recommander chaleureusement si vous si l'histoire de la technologie vous intéresse en fait il retrace les débuts de la silicone valleye et notamment la création du premier transistor et ce qui est particulièrement frappant c'est que les pionniers à l'époque de l'époque il y a 50 60

voire 70 ans avaient déjà une vision prophétique ils étai ils étaient convaincus que les transistors allaient s'intérer dans chaque aspect de notre vie et révolutionner le monde et à l'époque ces visionnaires se battaient pour intégrer ne serait-ce que quelques dizaines puis centaines puis milliers de transistors sur une seule petite puce et aujourd'hui le Grace Blackwell présenté donc par NVIDIA embarque 130 milliards de transistor une progression qui défie l'imagination et illustre parfaitement la loi de mour qui est d'ailleurs illustrée dans ce livre aussi mais ce qui m'enthousiasme particulièrement c'est la partie suivante de la présentation de

Jensen concernant les agents Ia et il faut dire que je partage totalement son optimisme dans ce domaine et je suis ravi qu'il a accordé une place si importante à ce sujet dans son kynote alors écoutons ce qu'il a à dire à ce sujet l'un des développements les plus important dans le monde de l'entreprise est l'IA agentique l'IA agentique est un parfait exemple de mise à l'échelle en temps réel liia est un système de modèle qui comprend et interagit avec le client et l'utilisateur certains modèles récupèrent des informations depuis le stockage comme un système d'IA sémantique

rag d'autres peuvent naviguer sur Internet ou analyser des fichiers PDF le système utilise divers outils comme une calculatrice ou une IA générative pour créer des graphiques il décompose le problème étape par étape et utilise différents modèles pour le résoudre à l'avenir la réponse de Lia au clients sera différente plutôt qu'une simple questionréponse de nombreux modèles travailleront en arrière-plan la mise à l'échelle en temps réel et la puissance de calcul nécessaire vont exploser cela permettra d'obtenir des réponses toujours plus pertinentes pour aider l'industrie à développer l'a agenticque nous ne ciblons pas directement les entreprises nous collaborons

avec ave les développeurs de l'écosystème informatique notre but est d'intégrer notre technologie pour créer de nouvelles possibilités comme avec CUDA nous souhaitons maintenant faire de même avec les bibliothèques d'IA le modèle informatique traditionnel utilise des API pour les graphismes l'algèbre linéaire et la dynamique des fluides à l'avenir nous aurons des bibliothèques d'IA au-dessus des bibliothèques d'accélération Suda nous avons créé trois éléments pour aider l'écosystème à construire l'IA agentil derrière ce discours de Jensen on peut clairement déceler la stratégie commerciale de Nvidia l'adoption massive de leur GPU est au cœur de cette révolution technologique mais au-delà

de cet aspect commercial plusieurs points cruciaux méritent notre attention ici premièrement nous sommes à l'OB d'une transformation majeure du marché du travail avec l'arrivée massive des agents dia ça je le R pte assez souvent dans dans mes vidéos et je suis convaincu que 2025 marquera le tournant décisif dans ce domaine ces agents ne fonctionneront pas de manière isolée mais en orchestration complexe tous en tandem si vous préférez mais l'annonce la plus révolutionnaire de la conférence concerne leur modèle du monde pour ceux qui suivent les travaux du docteur Jim fan chercheur principal chez Nvidia et bien

cette évolution était prévisible notamment à travers des projets comme comm groot qui explore la simulation d'environnement physique et numérique mais ici c'est la concrétisation du projet Nvidia cosmos représente une avancée majeure dans la simulation des mondes physiques un domaine où peu de modèles Excel actuellement pour être honnête Sora étant peut-être l'exception mais beaucoup de failles ont été aperçu récemment et il faut dire que l'enjeu est crucial nos futurs robots les systèmes dia physiqu auront besoin d'énormément de quantités de données d'entraînement qui sont vous l'aurez compris si vous avez écouté la première partie de la vidéo

très difficile et coûteuse à obtenir prenons Tesla comme exemple avec des millions de véhicules équipés de caméras collectant donc des données en continu ils ont ils sont dans une position unique mais que faire pour les autres acteurs comme Mercedes par exemple ou figure Robotics qui n'ont pas du tout accès à un tel volume de données réel et c'est là que la génération synthétique de données entre en jeu qui briserait donc le cercle vicieux de l'œuf et la poule si vous voulez plus besoin de déployer des robots pour collecter des données en masse on peut maintenant

les générer pour entraîner la première génération de robot et un aspect particulièrement fascinant de cette technologie c'est sa capacité à générer des multivers chaque scénario possible peut être simulé tout cela bien sûr propulsé par les GPU NVIDIA et ouvrant donc la voix à des possibilités qui semblaient jusqu'ici relevé de la science-fiction mais vous savez plus le temps avance et plus la science-fiction semble réelle cette évolution donne d'ailleurs un nouveau crédit à la théorie de la simulation suggérant que notre propre réalité pourrait être une simulation comme nous allons maintenant créer des des réalités qui sont des

simulations c'est un développement fascinant qui mérite qu'on s'y attarde l'une des applications les plus prometteuses présenté concerernit la conduite autonome NVIDIA a réussi à fédérer un écosystème impressionnant de partenaires incluant pratiquement tous les acteurs majeurs de l'industrie automobile et des véhicules autonomes il faut dire que les les capacités de l'omniverse ne se limitent d'ailleurs pas à ce seul secteur leur potentiel s'étend naturellement au domaine de la robotique oui vous l'aurez compris et c'est précisément en robotique que nous sommes à l'OBE d'une révolution comparable à ce que fut Chad GPT pour l'a conversationnel par exemple j'ai

presque envie de dire que la révolution robotique sera la plus grande révolution que l'humanité n'aura jamais connue et en particulier nous approchons rapidement d'un point d'inflexion majeur dans le développement des robots humanoïdes et et cette affirmation n'est pas spéculative elle s'appuie vraiment sur des avancées concrètes que nous voyons tous les jours sur cette chaîne de nombreuses très nombreuses entreprises travaillent actuellement sur des robots humanoïdes et ont vu leur capacité décuplé grâce à la vague récente d'avancer spectaculaire dans le domaine de l'intelligence artificielle la présentation nous montre d'ailleurs un panorama impressionnant de robots bien réel en

cours de développement incluant notamment Optimus de Tesla oui ils sont là et les robots de figure parmi tantutes ce n'est pas de la science-fiction ce sont des projets vraiment en cours de développement et actif aujourd'hui je le dis je le répète encore mais la convergence des technologies que nous avons évoqué laisse vraiment présager des progrès spectaculaires en robotique générale dans un avenir très très proche l'importance de la robotique générale et particulièrement des robots humanoïdes résident dans leur adaptibilité unique car oui contrairement au robot à chenille ou au robot à roues traditionnel qui nécessite des environnements

spécialement aménagés que pour eux et bien certaines architectures robotiques peuvent maintenant s'intégrer naturellement dans nos espace de vie et de travail existant n'oubliez pas que le monde est construit pour des humains donc naturellement faire des robots humanoïdes ça simplifiera grandement la tâche de l'automatisation alors la vidéo commence à être assez longue donc je vais m'arrêter là j'espère qu'elle vous aura plu elle change un petit peu du style traditionnel j'ai voulu un peu plus converser avec vous aborder des points un peu plus précis sur ce que avenir nous réserve vraiment je vous rappelle juste que si

c'est pas déjà fait et que vous avez apprécié la vidéo vous pouvez vous abonner à à la chaîne je sors une vidéo par jour si la technologie vous intéresse et je vous rappelle également que vous trouverez tous les liens dans la description de la vidéo pour vous inscrire à la formation merci et à demain pour la prochaine vidéo