Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré lors de GTC Paris @VivaTech 2025 que l’intelligence artificielle deviendrait une « infrastructure numérique mondiale », comme le réseau électrique.
Il ne s’agit pas d’une métaphore enflammée, mais d’une orientation directe pour l’allocation des capitaux dans les années à venir. Si vous aviez vécu en 1900 et qu’on vous avait dit que l’électricité serait intégrée dans chaque usine, maison ou rue, vous n’auriez pas cherché l’enthousiasme dans cela. Vous auriez plutôt recherché les acteurs qui poseraient les câbles, les réseaux et l’infrastructure. Si vous êtes, bien sûr, un investisseur. General Electric n’est pas devenue une simple entreprise ; elle est devenue la structure d’une nouvelle ère.
Maintenant, nous sommes face au même carrefour, à la même situation. L’intelligence artificielle n’est pas une industrie. C’est une plateforme mondiale – le « nouveau Internet », pour ainsi dire. Toutes les activités, du transport à la médecine, du marché boursier à la défense, fonctionneront exactement à partir de modèles, et chaque modèle consommera des calculs précis et complexes, nécessitant une grande quantité de données et d’apprentissage automatique.
La régression linéaire, parmi les différents modèles d’IA, trouve des applications dans divers secteurs et domaines, notamment :
Yvette Bonnet, Les 7 modèles d’intelligence artificielle les plus utilisés dans les entreprises aujourd’hui, 2025
La finance. Elle est utilisée pour prédire les prix futurs des actions en se basant sur les prix passés et d’autres informations.
Le marketing. Ce modèle permet de déterminer l’impact des différentes stratégies publicitaires sur les ventes.
L’industrie. La régression linéaire analyse les matériaux, les machines et les données temporelles afin d’améliorer les processus de production.
La régression logistique, qui est utilisée dans divers domaines, fait partie de ces modèles. Voyons quelques exemples d’utilisation de ce modèle d’IA par les entreprises.
Réservation d’hôtels. Lorsqu’il s’agit de services de réservation d’hôtels, de nombreuses données sont catégoriques plutôt que numériques. Par exemple, l’entreprise ne dispose que du lieu d’origine et de la destination souhaitée. La régression logistique convient parfaitement à cette situation. Les entreprises peuvent prédire vos projets de voyage avant même que vous ne fassiez une recherche.
Jeux. Les sociétés du secteur des jeux utilisent la régression logistique pour suggérer l’équipement qui pourrait plaire aux joueurs. Ce modèle permet aux sociétés d’étudier la façon dont les joueurs jouent puis de formuler des recommandations en s’appuyant sur ces informations. Les entreprises prennent également en compte les attentes des autres joueurs et s’en servent pour faire des suggestions.
Voici l’invite améliorée : Sans prendre de nouveaux accents, il est évident que le GPU (Unité de traitement graphique) sera synonyme de la nouvelle « énergie » et que NVIDIA représentera la nouvelle génération. Le point clé est que les créateurs de l’infrastructure pour l’intelligence artificielle deviendront les moguls du futur. Il est essentiel de comprendre cela. De plus, ceux qui sécurisent/délivrent cela sur la Blockchain deviendront le « pont » entre les empires numériques en ce moment même.
Well, we’re announcing today that we are going to build the world’s first industrial AI cloud here in Europe […] These industrial AI clouds are, yes, a whole lot of computers in the cloud. However, its performance, its safety requirements are fundamentally different.
Jensen Huang lors de GTC Paris @VivaTech 2025
Maintenant, lorsque vous voyez des tokens sur le réseau liés au traitement artificiel, à la répartition des GPU, au cloud computing et au stockage décentralisé des modèles, vous ne regardez pas les altcoins. Vous regardez les dérivés de l’infrastructure technologique en ce moment, qui deviendra la base du capitalisme post-industriel, pour ainsi dire. Et ces pièces vont exploser avec l’arrivée de la vague qui nous atteindra à la fin. Il y a une liste énorme de ces pièces.
AI Cloud Mistral est une plateforme de cloud computing souveraine 100% européenne, conçue pour l’hébergement et l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle dans un environnement contrôlé et conforme aux réglementations européennes, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité des données.
Bruno Lussato
AI Cloud Mistral est une plateforme de cloud computing souveraine 100% européenne, conçue pour l’hébergement et l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle dans un environnement contrôlé et conforme aux réglementations européennes, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité des données.
Promesse de demain : décrit le Superchip Blackwell, un processeur puissant , de 2 tonnes, capable de traiter 1 000 systèmes par semaine, qui multiplie par 30 à 40 la puissance de calcul pour rendre possible l’IA d’aujourd’hui et de demain, notamment les agents d’IA, l’IA multimodale et la robotique.
Système d’interconnexion NVLink : un réseau plus rapide que l’ensemble de l’Internet mondial permet à des centaines de puces de communiquer instantanément comme un cerveau super-distribué.
Des robots humanoïdes d’entraînement dans l’environnement virtuel ultra-réaliste d’Omniverse : comment les robots peuvent-ils acquérir des compétences en simulation et ensuite les transférer au monde réel ?
DGX Spark : un superordinateur d’IA sur votre bureau comme démocratisation de l’IA générative : ce qui était considéré comme réservé aux centres de données peut désormais être exécuté localement, ce qui permet une plus grande accessibilité et une plus grande créativité dans le développement d’applications intelligentes.
Le marché, rappelons-le, peut stagner, les pièces surenchérissantes peuvent s’effondrer, même celles qui construisent les fondations peuvent sembler mortes. Mais sous la surface, il y a déjà eu une réévaluation. Un nouveau modèle de capital est déjà en cours, où l’intelligence artificielle n’est pas une technologie, mais un « pont d’assemblage de la civilisation », où les acteurs clés sont les entrepreneurs, les innovateurs et les visionnaires qui conjuguent les forces de la technologie et de l’humain pour créer de nouvelles opportunités économiques et sociales.
0:00:00 Intro
0:04:49 CUDA-X
0:09:23 CUDA-Q
0:11:40 Quantum Stack Now Accelerated
0:13:33 Agentic AI
0:16:50 GeForce and Digital Twins
0:21:11 Grace Blackwell NVL72 “A Thinking Machine”
0:22:37 GB200 “One Giant GPU”
0:27:01 Blackwell Massive Leap In Reasoning Inference Performance
0:34:24 One Architecture – From Cloud AI, Enterprise AI, Personal AI, to Edge AI
0:36:24 RTX Pro Server
0:38:38 AI Factories
0:43:06 NVIDIA Establishes European AI Technology Centers For Research and Ecosystems
0:47:24 French AI Partnerships
0:49:30 Nemotron Further Advances Leading Open Models
0:52:29 Sovereign LLMs with NVIDIA Nemotron
0:54:33 Agentic AI
0:59:32 NVIDIA Enterprise AI Agent Platform
1:03:50 DGX Spark
1:06:45 Connecting Developers to Global AI Compute
1:13:03 Love Letter to Europe
1:16:06 Industrial AI Partnerships
1:18:29 World’s First Industrial AI Cloud in Europe
1:20:03 NVIDIA Drive Autonomous Vehicle Platform
1:25:25 NVIDIA Isaac Open Robotics Development Platform
1:34:19 Close
Sources
Les annonces de financement de l’IA en février 2025 montrent un engagement financier inédit de 300 Mds €, dont 109 Mds € pour la France et 200 Mds € pour l’UE, pour renforcer les infrastructures numériques. Cependant,
Institut Montaigneces investissements ne garantissent pas une maîtrise stratégique des infrastructures. Il est nécessaire de développer une vision globale et cohérente pour intégrer les briques technologiques essentielles à la souveraineté numérique. La France doit concentrer ses efforts sur des segments où elle a un avantage compétitif ou un levier stratégique, tels que la sécurité des réseaux, les infrastructures énergétiquement sobres et les télécommunications. Le développement de l’IA et des futurs usages numériques nécessite une anticipation des infrastructures sous-jacentes, notamment le puissance de calcul, le stockage et le maillage géographique des data centers et réseaux.
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