2025-01-08 11:07:00
Las Vegas – Jensen Huang, PDG de Nvidia, est comme toujours parfaitement à l’aise sur scène. À Las Vegas, le premier jour du Consumer Electronic Show, il rencontre les journalistes pour une séance de questions et réponses : c’est une petite réunion par rapport au discours d’ouverture de la veille, où il s’exprimait devant plus de 6 mille personnes au Mandala. Bay Arena, nous ne sommes qu’une centaine de journalistes.
« Je l’aime, je l’aime vraiment ! N’est-ce pas ?” » dit-il en souriant alors que depuis la table derrière lui il prend puis montre fièrement « Project Digits », le supercalculateur personnel très compact dévoilé quelques heures plus tôt et destiné à ceux qui développent l’IA. Basé sur un processeur développé par Nvidia en collaboration avec MediaTek – le GB10 Superchip – le système de bureau coûtera 3 000 dollars et apportera la puissance de 1 pétaflop dans les foyers des développeurs. De quoi gérer, par exemple, des grands modèles de langage (LLM) comportant jusqu’à 200 milliards de paramètres confortablement sur votre bureau. La promesse d’une petite révolution.
Sur la table, aux côtés de Huang, il y a aussi les GPU GeForce RTX 50 Series de nouvelle génération pour ordinateurs de bureau et portables basés sur la nouvelle architecture Blackwell (également tout juste dévoilée à Las Vegas), qui utilisent leur énorme puissance de calcul et leur IA pour améliorer considérablement la qualité. des jeux vidéo que nous verrons sur nos PC. Le PDG de Nvidia les regarde presque avec affection, comme s’ils étaient ses enfants, tout en expliquant qu’un cercle est bouclé avec eux car «nous avons utilisé nos GPU pour améliorer l’IA, et maintenant nous utilisons l’IA pour améliorer nos GPU».
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Cependant, c’est lorsque nous parlons de Cosmos, c’est-à-dire des nouveaux modèles fondateurs développés par Nvidia pour entraîner des voitures et des robots autonomes, que Huang devient véritablement passionné : « Cosmos est l’une des annonces les plus importantes que nous ayons faites au CES – explique-t-il – car il s’agit d’un fondement modèle qui inclut le monde physique. Tout comme GPT est un modèle fondamental qui comprend le langage et Stable Diffusion est un modèle qui comprend les images, nous avons créé un modèle d’IA capable de comprendre des concepts tels que la friction, l’inertie, la gravité, la présence et la permanence d’objets, l’espace et les formes géométriques. Ce sont des notions que les enfants comprennent naturellement – ajoute-t-il – mais que les modèles de langage actuels ne comprennent pas.”
Mais à quoi sert une IA comme Cosmos ? Selon Huang, une intelligence artificielle qui comprend le monde physique est la condition indispensable pour avoir une IA qui fonctionne et interagit dans la réalité. « Les voitures et robots autonomes doivent comprendre le monde physique, et ces modèles représentent le point de départ pour rendre cela possible », explique le PDG de Nvidia. “Tout comme GPT a permis tout ce que nous vivons aujourd’hui, et comme des modèles comme Stable Diffusion sont fondamentaux pour les images et vidéos génératives, nous voulons faire de même avec Cosmos comme modèle du monde.”
Entraînée avec 20 millions d’heures d’images, la nouvelle IA générative de Nvidia est capable de créer des mondes réalistes obéissant aux lois de la physique, des simulations dans lesquelles plonger d’autres intelligences artificielles, par exemple pour les entraîner à animer des robots. Ou encore de conduire des voitures autonomes sans risques, à très faibles coûts et en utilisant des données synthétiques de qualité (c’est-à-dire générées par l’IA). Ce serait un pas en avant historique : en effet, depuis plus d’une décennie, l’évolution des systèmes de conduite autonome semble s’être arrêtée entre le niveau 2 et le niveau 3 (sur une échelle de 1 à 5, où le chiffre le plus élevé représente l’autonomie totale du véhicule). ). Huang se montre cependant très optimiste : « Tout d’abord, je pense qu’à l’avenir, chaque véhicule sera autonome ou aura des capacités autonomes », dit-il. Puis il ajoute : « Aujourd’hui, il y a environ 1 milliard de voitures sur les routes et pratiquement personne ne conduit seul. Dans 20 ans, il y aura 1 milliard de voitures qui rouleront de manière autonome, tout en nous laissant le choix de conduire ou non. Il y a cinq ans, il était moins certain que cela se produirait, mais maintenant il est très clair – poursuit-il – que la technologie des capteurs, des ordinateurs et des logiciels est désormais mature et il n’y a plus aucun doute sur notre réussite”.
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Grâce à l’évolution de l’IA, bien sûr, mais aussi à la diffusion croissante des voitures électriques « en grande partie grâce à Tesla, qui a eu une énorme influence ». Mais maintenant aussi et surtout grâce au développement technologique des voitures électriques, notamment celles fabriquées en Chine par des constructeurs comme BYD, NIO, Xpeng et Xiaomi, “qui redéfinissent les standards pour toutes les voitures du futur”.
Lors de la réunion à huis clos, l’espace a également été laissé à un raisonnement plus philosophique : étant donné que nous parlons d’intelligences artificielles de plus en plus puissantes et de leur incarnation dans le monde réel sous forme de robots (ce que Nvidia s’apprête à rendre possible avec des solutions globales réduisant edge), Jensen Huang partage également sa vision de l’avenir de cette puissante technologie : « Nous serons entourés d’intelligences artificielles super intelligentes – explique-t-il – qui nous aideront à écrire, analyser des problèmes, planifier des chaînes d’approvisionnement, écrire des logiciels et même réaliser des podcasts. . Nous aurons ces super intelligences à nos côtés à tout moment.”
La question est de savoir si c’est une bonne ou une mauvaise chose, ou plutôt si une IA de plus en plus intelligente pourrait constituer un danger pour l’humanité : « La technologie peut être utilisée de nombreuses manières – Huang coupe court – mais ce sont les êtres humains qui sont dangereux; les machines, en revanche, ne sont que des machines. » Il s’agit donc avant tout d’un problème de compétences et de sensibilisation : il faut les deux pour utiliser une technologie aussi puissante, sinon le risque est qu’elle nous utilise.
«Ma génération a été la première à devoir apprendre à utiliser des ordinateurs pour travailler dans son domaine scientifique – rappelle le PDG de Nvidia – alors que la génération précédente n’utilisait que des calculatrices, des règles à calcul, un stylo et du papier. Mais la prochaine génération est celle qui devra apprendre à utiliser l’intelligence artificielle pour faire son travail, car désormais l’IA est le nouvel ordinateur. »
Selon Huang, en bref, en biologie comme en informatique, en agriculture et en chimie, en physique quantique et dans tous les secteurs, tout le monde aura besoin de l’intelligence artificielle et chacun devra se poser la même question : comment puis-je faire la meilleure utilisation ? « À l’avenir, chaque étudiant devra apprendre à utiliser l’IA, tout comme la génération actuelle doit apprendre à utiliser les ordinateurs, car l’IA est la technologie la plus transformatrice que nous ayons jamais connue et fera littéralement partie de tout à l’avenir » conclut Jensen. Huang.
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