Fondé sous une tente près du mur de Berlin en 1980, le Tempodrom a déménagé plusieurs fois avant de s’installer près de l’Anhalter Bahnhof en 2001. Son lieu permanent a depuis accueilli des concerts, des galas et des événements politiques.
Aujourd’hui, il accueille un autre type de spectacle.
Le GTC Berlin dure trois jours, avec plus de 100 sessions sur l’IA agentique, la robotique, l’IA physique, les modèles ouverts et l’informatique accélérée qui se tiennent à STATION-Berlin, non loin de là. Ici, des journalistes, des analystes et des partenaires se sont réunis pour l’événement principal : la conférence de Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA.
Huang monte sur scène
Huang a ouvert avec une question : que ont en commun L’Oréal, Revolut, Spotify, Merck, Vodafone, Zara, Porsche, Nestlé et HSBC ? Ce sont toutes des entreprises européennes et elles travaillent toutes avec NVIDIA sur l’IA, a-t-il déclaré.
Cette conférence fait suite à la tournée d’une semaine de NVIDIA à travers l’Europe — Paris, Londres, Stockholm, Dublin — au cours de laquelle l’entreprise s’est engagée à investir près de 10 milliards de dollars dans l’écosystème technologique à travers l’Europe et à collaborer avec plus de 12,000 partenaires. « Après des décennies d’avancées dans l’industrie informatique, nous sommes maintenant au début d’une nouvelle révolution industrielle », a déclaré Huang.
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L’IA est un gâteau à cinq couches, a expliqué Huang. L’énergie alimente des ordinateurs avancés qui font partie d’une usine d’IA, laquelle génère des tokens et de l’intelligence numérique à partir des modèles qui y sont exécutés, ces modèles étant ensuite intégrés dans chaque application.
« Bien avant que les modèles d’IA n’émergent, l’infrastructure doit exister », a-t-il déclaré, soulignant que, de la même manière, Internet a d’abord eu besoin de la mise en réseau et que l’électricité a d’abord nécessité le réseau électrique.
« Pour faire partie de cette économie de l’IA, vous ne voulez pas simplement consommer l’IA ; vous voulez produire l’IA », a déclaré Huang. « Nous pouvons faire tout cela ici en Europe, et en fait, nous avons déjà commencé. »
L’usine d’IA adopte un nouveau format
Huang a présenté l’usine d’IA full-stack de NVIDIA — couvrant le matériel, les logiciels système, les bibliothèques CUDA-X et les modèles — comme une plateforme étendue pour construire et exploiter des infrastructures d’IA.
« Cela représente désormais l’étendue des technologies nécessaires pour créer l’usine d’IA », a déclaré Huang. « C’est ce que NVIDIA construit aujourd’hui, et c’est la fondation grâce à laquelle nous pouvons permettre à l’Europe de faire partie de l’écosystème de l’IA, de l’économie de l’IA. »
Il a déclaré que Vera Rubin, en pleine production, étend la plateforme de calcul de NVIDIA au-delà des modèles et des grands modèles de langage pour traiter l’agent d’IA dans son intégralité. Il a également présenté plusieurs des dernières offres matérielles de NVIDIA à l’échelle d’un rack.
Ensuite, Huang a annoncé NVIDIA DSX POD, une conception de référence pour des usines d’IA NVIDIA Vera Rubin complètes, construites par des partenaires à l’intérieur de conteneurs modulaires, intégrées et validées avant la livraison. Avec DSX POD, le déploiement sur site peut passer de six mois à seulement 14 jours une fois les services publics du site prêts.
« C’est une transformation complète de la chaîne d’approvisionnement mondiale », a déclaré Huang. « Cela changera la façon dont les gens installent et construisent des centres de données et, espérons-le, la vélocité augmentera en conséquence. »
La NVIDIA DSX AI Factory Platform permet aux entreprises de réduire leur consommation d’eau pour le refroidissement jusqu’à 100 % et de générer le même résultat d’IA avec jusqu’à 30 % d’énergie en moins.
Les agents sont la nouvelle plateforme de calcul — et la sécurité est un problème d’ingénierie
Huang a déclaré que les agents réfléchissent, raisonnent, itèrent et utilisent des outils, ce qui stimule la consommation de tokens à mesure qu’ils deviennent plus utiles.
Il a décrit un agent comme étant composé de cinq éléments : un modèle, un harness qui orchestre son travail et sa mémoire, un bac à sable qui isole le harness, des connaissances et des outils. Dans ce cadre, un agent est plus qu’un modèle qui répond à des questions ; il peut s’appuyer sur des connaissances et agir par le biais d’outils.
« Le plus important est de s’assurer que l’agent est sécurisé », a déclaré Huang. L’agent autonome peut accéder à des fichiers, des ressources, des réseaux et des outils, de sorte que ses privilèges doivent être minimes et qu’il doit être surveillé.
La réponse de NVIDIA est le nouveau Architecture de référence NVIDIA OpenShell pour des agents d'IA sûrs, une conception full-stack construite sur NVIDIA OpenShell — un runtime open source contrôlé par des politiques avec un sandboxing au niveau du noyau qui se situe entre un agent et les systèmes qu'il peut affecter.
Cela signifie que les privilèges, l'application des politiques et la surveillance doivent s'adapter dynamiquement. « À chaque fois qu'un agent est lancé, les privilèges sont différents », a déclaré Huang.
Des modèles ouverts transforment l'expertise en avantage
Huang a présenté les modèles ouverts de NVIDIA comme point de départ pour construire une IA adaptée à des besoins spécifiques.
Les modèles ouverts de pointe de NVIDIA sont disponibles pour être utilisés dans tous les secteurs : Nemotron pour le langage, Cosmos pour les modèles de fondation du monde, GR00T pour la robotique humanoïde, Alpamayo pour les véhicules autonomes, Ising pour l’informatique quantique-classique et Earth-2 pour l’IA physique.
« Nous sommes la pointe », a déclaré Huang. « Donc dans tous ces différents domaines, nous vous offrons l’ensemble des modèles, et nous y travaillons continuellement. Nous y travaillons depuis une décennie, et nous continuerons à y travailler pour toujours. »
NVIDIA fournit les modèles, les données et les scripts pour les reproduire, et les entreprises peuvent effectuer un post-entraînement d’un modèle sur leurs propres données pour un cas d’usage particulier — transformant les données propriétaires en ce qu’il a appelé une « intelligence souveraine ».
« Vous pouvez partir d’un modèle ouvert, quelque chose d’incroyablement bon comme Nemotron, et avec vos propres données, effectuer un post-entraînement pour votre cas d’usage et atteindre, bien sûr, la super intelligence », a déclaré Huang. « C’est une chose très sensée à faire, et toute la technologie existe aujourd’hui. »
NVIDIA offre une couche de connaissances aux agents
Huang a ensuite présenté la NVIDIA Agent Knowledge Foundation comme un ensemble de modèles et de bibliothèques pour connecter les agents aux données d’entreprise, qu’il s’agisse d’informations non structurées dans des documents ou de données structurées dans des bases de données.
Il a mis en avant les outils Nemotron pour l’analyse de documents, l’intégration des requêtes et le reclassement des informations pertinentes, ainsi que les nouveaux modèles NVIDIA Kumo pour effectuer des prédictions à partir de données structurées.
« En fin de compte, ce qui transforme ces super agents, ces agents en super agents, c’est que vous leur donnez accès aux connaissances de votre entreprise », a déclaré Huang.
NVIDIA CUDA-X — des outils accélérés pour les agents
Huang a ensuite décrit NVIDIA CUDA-X comme une collection de bibliothèques accélérées utilisées dans les sciences, l’ingénierie, la recherche et le travail créatif.
La plateforme de calcul accéléré de NVIDIA compte plus de 11 millions de développeurs qui construisent dessus.
Huang a déclaré que ces bibliothèques peuvent accélérer les simulateurs, les solveurs et les moteurs de traitement de données — le genre d’outils sur lesquels les agents peuvent s’appuyer pour accomplir un travail utile.
« Les outils CUDA-X sont ce qui donne aux agents les outils du métier », a déclaré Huang.
Les agents se mettent au travail dans les laboratoires, les usines et l’ingénierie
Une vidéo a montré NVIDIA Agent Toolkit réunissant les connaissances de l’entreprise, les modèles et les outils dans trois exemples industriels :
Chez Lila Sciences, des agents aident à concevoir une thérapie potentielle contre le lymphome à cellules B, en utilisant des expériences virtuelles pour guider le travail dans un laboratoire automatisé.
Dans l’usine Siemens d’Erlangen, des agents aident à préparer de nouveaux produits pour la production, en testant les plans dans un jumeau numérique avant que les modifications n’atteignent l’atelier.
Et chez Dassault Systèmes, des agents d’ingénierie adaptent la conception de véhicules, en utilisant la simulation pour identifier un problème et affiner la conception.
« Et [tout cela], ces connaissances et outils vous appartiennent », a déclaré Huang après la diffusion de la vidéo. « C’est votre expertise, et donc tout cela est désormais possible à réaliser. »
Les télécommunications comme infrastructure d’IA distribuée
Huang a déclaré que l’IA transforme les télécommunications, améliorant l’efficacité du spectre et transformant les antennes relais en infrastructure d’IA distribuée.
Il a cité 100,000 sites et environ 100 gigawatts de centres de données distribués, et a déclaré que NVIDIA a passé son premier appel téléphonique commercial sur le réseau de T-Mobile avec Nokia après près de huit ans de travail.
« Désormais CUDA passe des appels téléphoniques », a déclaré Huang. « L'IA va révolutionner notre façon de faire des télécommunications. Elle va améliorer considérablement notre efficacité spectrale. »
L'IA entre dans la salle de traitement
Les leaders de la santé et des sciences de la vie s'appuient sur les technologies NVIDIA pour faire progresser la découverte de médicaments et élargir les soins aux patients.
Par exemple, NVIDIA et Siemens Healthineers développent une radiothérapie assistée par IA.
Des agents Nemotron coordonnent la planification du traitement, la plateforme Isaac for Healthcare et les bibliothèques Omniverse créent un jumeau numérique de l'appareil et de l'anatomie du patient pour simuler le ciblage des tumeurs. Holoscan avec IGX Thor connecte l'imagerie en direct et les données des capteurs pour permettre une administration adaptative en temps réel pendant les mouvements du patient.
Huang a décrit la radiothérapie adaptative comme une application d'IA physique : à mesure que le corps et la tumeur du patient changent pendant le traitement, le système doit suivre ces changements et ajuster le ciblage des radiations.
« La tumeur change de forme. Le corps physique change pendant que vous suivez une thérapie », a déclaré Huang. « Le robot, ce système de radiothérapie adaptative, doit percevoir l'environnement changeant, comprendre où se trouve la tumeur, la segmenter parfaitement et diriger la radiothérapie en conséquence. »
La route à venir : des leaders de la mobilité rejoignent l'écosystème automobile de NVIDIA
Huang a déclaré que la plateforme de calcul NVIDIA Hyperion est intégrée dans davantage de flottes de véhicules, avec un logiciel de conduite autonome reliant les robotaxis aux services de VTC.
Bolt avec Lucid, Mercedes-Benz, Volkswagen Commercial Vehicles et Einride présentent des cas d'usage sélectionnés de mobilité autonome sur la plateforme de calcul NVIDIA Hyperion, démontrant les applications potentielles pour les véhicules de niveau 3 et niveau 4 ainsi que pour les futures flottes de robotaxis.
En outre, Volvo Cars adopte les logiciels Hyperion et NVIDIA Alpamayo Stack pour la conduite automatisée sûre. NVIDIA a également présenté de nouvelles technologies d'IA et de sécurité pour aider les développeurs à construire, valider et déployer des véhicules autonomes à grande échelle.
Le van de Volkswagen, JLR, Volvo et les véhicules de nouvelle génération de Mercedes-Benz seront compatibles Hyperion, a annoncé Huang, en déclarant : « Bienvenue dans Hyperion. »
Un humanoïde de référence pour les chercheurs en robotique
Huang a ensuite annoncé Agile ONE SN, un humanoïde de référence construit sur Isaac GR00T — un corps à 31 degrés de liberté, dont la disponibilité est prévue l'année prochaine, conçu pour réduire le temps de mise en place des chercheurs de semaines à jours.
La plateforme est modulaire : les chercheurs peuvent utiliser le flux de travail complet ou n'intégrer que certains composants sélectionnés.
« C'est un excellent point de départ », a déclaré Huang.
Il s'appuie sur la pile d'IA physique ouverte de NVIDIA — Isaac Capture pour la collecte de données, les modèles GR00T pour l'intelligence des robots, Isaac Lab pour l'entraînement par simulation, Isaac OS pour l'exécution — et sur le jeu de données d'IA physique ouvert de NVIDIA. Des partenaires dont Agility Robotics, Figure, KUKA et NEURA Robotics construisent déjà sur la même plateforme.
L'IA personnelle se dote d'une nouvelle machine
Huang a conclu en évoquant les ordinateurs portables RTX Spark, qui ont été lancés la semaine dernière, réunissant les graphiques RTX et la plateforme d'IA full-stack de NVIDIA dans des PC Windows fins et haut de gamme pour une création accélérée, un jeu immersif et une puissante IA locale.
Il a comparé ses 1 pétaflop de performance et ses 128 Go de mémoire au DGX-1 qu'il avait livré à OpenAI en 2016 — avant de faire de la différence de taille le point culminant de son discours :
« En 2016, j'ai livré 1 pétaflop et 128 Go … à une petite entreprise appelée OpenAI », a déclaré Huang, tenant la machine compacte devant le public. « Voici 1 pétaflop et 128 Go. La seule différence, bien sûr, c'est que je peux tenir ceci comme ceci, alors qu'il fallait deux personnes pour porter le DGX-1 dans les escaliers. »
Huang a ensuite montré une vidéo d'un agent aidant à entraîner Microduck de Hugging Face : il a mis en place un parcours et simulé le robot dans Isaac Sim, envoyé des tâches d'entraînement vers le cloud, puis ramené la politique apprise sur RTX Spark pour évaluation avant de la déployer sur le robot physique.
Une troupe de quatre Microducks a rejoint Huang sur scène, s'asseyant, se levant et faisant même une sieste sur commande. Il a expliqué qu'ils avaient été créés sur RTX Spark, entraînés dans le cloud et avaient appris leurs compétences en simulation.
« Vous avez été créés sur RTX Spark … [nous vous avons] entraînés dans le cloud sur un grand nombre de superordinateurs NVIDIA, et vous avez appris vos compétences ici même sur RTX Spark et le jumeau numérique », leur a dit Huang.
La gamme complète
Avec les Microducks rassemblés autour de lui, Huang a récapitulé la conférence : l'Europe construit son économie de l'IA, les usines d'IA évoluent pour exécuter des agents et l'IA physique est la prochaine frontière.
« Et voilà », a déclaré Huang. « Tout le monde peut construire des agents. Chaque entreprise en Europe deviendra une entreprise d'IA … et nous allons avoir une économie de l'IA florissante ici en Europe. »
Pour conclure, Huang avait une dernière surprise : une sortie musicale façon Eurovision qui a transformé les thèmes de la conférence en un récapitulatif comique.
Les paroles ont défilé, des garde-fous d'OpenShell — « No credentials. Access dismissed » et « Sentry on BlueField never clocks off » — à l'IA physique, où l'entraînement des robots était comparé à « college for robots without student loans ».
Le clou du spectacle : « You can't spell fungible without fun. » Un solo de saxophone a mené à un chœur entraînant « We are Europa ».
« Travaillons ensemble pour construire l'économie de l'IA de l'Europe et mettre l'IA au travail », a déclaré Huang pour clore son intervention. « Passez un excellent GTC. »
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