Le keynote CES 2025 du PDG de NVIDIA, Jensen Huang

 (youtube.com)
7 points par GN⁺ 2025-01-08 | Aucun commentaire pour le moment. | Partager sur WhatsApp
  • Résumé complet de la présentation basé sur le script vidéo
  • Annonces clés : GeForce RTX, Blackwell, Agentic AI, AI PCs, Physical AI, Autonomous Vehicles, Robotics

Intro vidéo : « Le token est la base de l’IA »

  • Rôle des tokens :

    • Les tokens sont l’unité de base qui permet à l’IA de comprendre et de traiter les données, en transformant et en créant des mots, des images et des vidéos
    • Ils convertissent des mots en connaissances, générant de nouvelles informations et nouvelles technologies
    • Ils servent de moteur majeur du progrès artistique et technologique, élargissant les possibilités de collaboration entre l’humain et l’IA

  • Usage concret des tokens :

    • Analyser des images et en générer de nouvelles
    • Convertir du texte en vidéo pour créer du contenu créatif
    • Apprendre les mouvements des robots et permettre des actions plus précises
    • Prévoir des menaces telles que les catastrophes naturelles ou les maladies, et proposer des solutions
    • Mieux comprendre l’environnement grâce aux chiffres et aux données, et faciliter la prise de décision

NVIDIA au CES : une trajectoire d’innovation

Principales avancées de NVIDIA

Innovations initiales

  • 1993 :
    • Le lancement de NV1 a permis d’activer des fonctions de console de jeu sur PC
    • Adoption de l’UDA (Unified Device Architecture), une architecture de programmation innovante pour l’époque
  • 1999 :
    • L’invention du GPU programmable a révolutionné l’industrie du graphisme informatique
    • Ce qui a permis une amélioration spectaculaire de la qualité visuelle des films, jeux et animations
  • 2006 :
    • Avec l’introduction de CUDA (Compute Unified Device Architecture), il est devenu possible d’exécuter divers algorithmes avec les GPU

Jalons majeurs de l’IA

  • 2012 :
    • AlexNet, basé sur CUDA, a accéléré la recherche en deep learning et posé les bases de l’essor de l’IA
  • 2018 :
    • Lancement de BERT, basé sur l’architecture Transformer de Google
    • Le Transformer a considérablement élargi les possibilités de l’IA grâce au NLP et à l’IA multimodale

Évolution de l’IA générative

  • Elle est passée de la compréhension des données d’image et de son à la génération de texte et de vidéo
  • Capacités multimodales :
    • Gestion d’informations complexes allant au-delà du texte, des images et du son, y compris les acides aminés et les données de physique

RTX Blackwell : le futur du GPU

Lancement de la série RTX 50

  • Éléments clés des performances :

    • 92 milliards de transistors, 4 pétaflops de performance de calcul IA
    • Des performances multipliées par 3 par rapport à la génération précédente
    • Optimisation de la génération d’images (frames) via la technologie DLSS de dernière génération
    • Un rendu graphique plus précis grâce au support du ray tracing en temps réel

  • Gammes de produits :

    • Une gamme de modèles allant de la RTX 5070 à la RTX 5090
    • La RTX 5090 offre des performances doublées par rapport à la RTX 4090, optimisée pour les jeux haut de gamme et les tâches graphiques

  • Fusion entre GeForce et IA :

    • GeForce a popularisé la technologie IA, et aujourd’hui l’IA réinvente à son tour GeForce
    • Grâce à Ray Tracing et DLSS (Deep Learning Super Sampling), une meilleure efficacité énergétique et une qualité graphique supérieure sont obtenues

Agent AI : l’émergence d’une main-d’œuvre numérique

Concept de l’Agent AI

  • Définition : un AI agent est un spécialiste de tâches par domaine, conçu pour exécuter une mission précise
  • Fonctionnement :
    • Interagir avec l’utilisateur pour résoudre des problèmes complexes
    • Décomposer les problèmes, puis rechercher des données ou utiliser des outils pour générer des résultats

Composants de l’Agent AI de NVIDIA

  1. NVIDIA NIMS :

    • Proposé sous forme de microservices IA
    • Conteneurisation de logiciels et de modèles IA complexes pour un déploiement facile
    • Principaux domaines d’usage :
      • vision, compréhension du langage, voix, biologie numérique, IA physique

  2. NVIDIA Nemo :

    • Entraîner et gérer des agents numériques adaptés aux besoins de l’entreprise
    • Caractéristiques :
      • Personnalisation des AI agents en intégrant la langue, les processus et les politiques de l’entreprise
      • Évaluation des performances des agents et retour d’information (feedback)
      • Mise en place de garde-fous pour contrôler les comportements ou informations non autorisés

  3. Agent Blueprint :

    • Mise à disposition de modèles d’agents pour exécuter diverses tâches
    • Fourni en open source, avec possibilité de modifier et d’étendre

Cas d’usage de l’Agent AI

  1. Travailleurs de la connaissance et étudiants :

    • Comprendre des documents complexes et générer des podcasts interactifs
    • Analyser et résumer des articles scientifiques, des supports de cours et des rapports financiers

  2. Développeurs logiciels :

    • Scanner en continu les vulnérabilités de sécurité et proposer des solutions
    • Accélérer le développement et améliorer la qualité du code

  3. Laboratoire virtuel :

    • Les chercheurs filtrent des milliards de composés pour explorer rapidement des candidats-médicaments
    • Dépasser les limites des expériences physiques

  4. Analyse de données industrielles :

    • Analyser des données issues de centaines de caméras pour surveiller congestion et risques de trafic
    • Optimiser les processus ou réaffecter travailleurs et robots

Avenir de l’Agent AI

  • Les AI agents s’implantent comme une main-d’œuvre numérique et collaborent avec l’humain
  • Leur rôle dans les environnements d’entreprise deviendra de plus en plus important :
    • automatisation des tâches, réduction des coûts, gain d’efficacité
  • Les AI agents deviendront un outil clé des départements IT d’entreprise, et les organisations les géreront avec un rôle de RH pour l’IA

Nouveaux outils pour l’innovation IA

NVIDIA Cosmos : une plateforme de world foundation model pour l’IA physique

  • Définition : Cosmos est une plateforme de World Foundation Model pour comprendre et simuler les données du monde physique
  • Objectif :
    • Permettre aux modèles IA d’apprendre et d’exploiter les données et les phénomènes du monde physique
    • Utilisable dans de nombreux cas d’usage d’IA physique, notamment la robotique, les véhicules autonomes et les IA industrielles

Fonctionnalités clés de Cosmos

  1. Modèles auto-régressifs :

    • Traitement et génération des données pour des usages en temps réel
    • Prévision et simulation des évolutions d’état continues du monde physique

  2. Modèles basés sur la diffusion :

    • Génération de données d’image et de vidéo de haute qualité
    • Génération de données à base physique pour des simulations réalistes

  3. Tokenizer avancé :

    • Analyse fine des données du monde physique afin de générer des tokens adaptés à l’apprentissage IA
    • Représentation des significations physique et dynamique des données

  4. Pipeline de données accéléré par IA :

    • Traitement et gestion efficaces de vastes volumes de données physiques
    • Amélioration de la vitesse de traitement grâce à CUDA et aux technologies IA

Cas d’usage de Cosmos

  1. Entraînement des robots :

    • Apprentissage des comportements et des mouvements des robots à partir de données physiques
    • Renforcement de leur adaptation en temps réel via une compréhension dynamique du monde physique

  2. Simulation de véhicules autonomes :

    • Génération de scénarios variés d’environnements de conduite, de météo et de trafic
    • Aide à l’apprentissage de modèles IA pour une conduite autonome sûre et efficace

  3. Tests et validation d’IA industrielle :

    • Création d’environnements de jumeaux numériques pour usines, entrepôts et centres logistiques
    • Optimisation des processus de travail et amélioration de l’automatisation basée sur l’IA

  4. Génération vidéo et captioning de données :

    • Création et description de vidéos basées sur le monde physique
    • Construction de jeux de données multimodaux de haute qualité pour l’entraînement IA

Intégration de Cosmos avec Omniverse

  • Association avec Omniverse :

    • Omniverse fournit un environnement de simulation physiquement précis
    • Cosmos s’appuie sur les données d’Omniverse pour rapprocher les sorties générées par l’IA de la réalité physique

  • Avantages de cette combinaison :

    • Génération de simulations de multivers ancrées dans le réel
    • Création d’un environnement où l’IA peut apprendre et agir dans des conditions proches de la réalité

Utilisation des données par Cosmos

  • Création et apprentissage des données :

    • Entraînement basé sur 20 millions d’heures de données du monde physique
    • Focalisation sur la compréhension des phénomènes naturels, des comportements humains et des mouvements dynamiques

  • Domaines d’application :

    • Apprentissage du mouvement des robots
    • Prédiction du comportement des systèmes autonomes
    • Fourniture de jeux de données pour l’apprentissage multimodal des modèles IA

Avantages de Cosmos

  1. Compréhension intuitive des données physiques :

    • Apprentissage de concepts clés du monde physique comme la gravité, la friction et l’inertie
    • Compréhension de la logique de la persistance des objets, des causes et des conséquences

  2. Génération efficace de données:

    • Créer une grande quantité de données en environnement de simulation pour réduire les coûts d’entraînement
    • Générer et analyser rapidement des scénarios physiques complexes

  3. Plateforme ouverte:

    • Cosmos est proposé en open source sur GitHub
    • Utilisable librement dans divers secteurs industriels et domaines de recherche

Perspectives futures

  • Fondation de l’IA physique:

    • Cosmos est appelé à devenir une plateforme incontournable pour l’IA physique
    • Accélération du développement des robots et des systèmes autonomes

  • Innovation industrielle:

    • Soutien à l’automatisation et à l’optimisation basées sur l’IA dans la fabrication, la logistique, la santé, etc.
    • Renforcement de la sophistication de la technologie des jumeaux numériques grâce à l’intégration avec Omniverse

  • Convergence avec l’IA générative:

    • Développer l’IA multimodale et la robotique en exploitant les données physiques générées par Cosmos
    • Construire des systèmes d’IA capables de « prévoir l’avenir et de choisir la bonne trajectoire »

NVIDIA Isaac Groot: plateforme complète pour le développement de robots

Aperçu d’Isaac Groot

  • Définition : Isaac Groot est la plateforme d’apprentissage et de simulation de NVIDIA destinée à accélérer le développement de robots humanoïdes et de robots en général
  • Objectif:
    • Créer et traiter des données à grande échelle pour apprendre les comportements et mouvements complexes des robots
    • Optimiser les performances des robots en environnement physique et fournir un environnement de test sécurisé

Principaux composants d’Isaac Groot

  1. Robot Foundation Models:

    • Définition de l’apprentissage initial et des mouvements pour des robots génériques, y compris des robots humanoïdes
    • Générer des modèles capables de fonctionner dans des environnements physiques en utilisant Omniverse et Cosmos

  2. Pipelines de données:

    • Augmenter des données de simulation de petite taille en de grands jeux de données d’entraînement
    • Utiliser les technologies d’accélération IA pour traiter rapidement les données et les exploiter pour l’entraînement

  3. Frameworks de simulation:

    • Tester les actions des robots dans un environnement sans risque
    • Garantir la précision des données physiques via des simulations basées sur Omniverse

  4. Processeur robot Thor:

    • Unité de calcul IA hautes performances jouant le rôle du cerveau du robot
    • Traiter les données des capteurs et contrôler les actions en temps réel

Fonctions d’Isaac Groot

  1. Groot Teleop:

    • Description: Utiliser des dispositifs comme Apple Vision Pro pour que des humains pilotent à distance le jumeau numérique du robot
    • Caractéristiques:
      • Capture de données possible sans robot
      • Collecter des actions dans un environnement sûr, sans dommages physiques ou usure

  2. Groot Mimic:

    • Description: Augmenter les données de mouvements robotiques collectées pour générer de vastes jeux de données d’entraînement
    • Caractéristiques:
      • Mettre à l’échelle les données de petite taille capturées via Teleop en plusieurs centaines de milliers de jeux de données de mouvement

  3. Groot Gen:

    • Description: Réaliser la randomisation de domaine des données et l’upscaling 3D avec Omniverse et Cosmos
    • Caractéristiques:
      • Générer des données reflétant divers environnements et conditions
      • Fournir des données de simulation réalistes et fondées sur la physique

  4. Isaac Sim:

    • Description: Test et validation Software-in-the-Loop
    • Caractéristiques:
      • Tester les performances en simulation avant le déploiement réel des robots

Cas d’utilisation d’Isaac Groot

  1. Développement de robots humanoïdes:

    • Apprendre à partir de données de mouvement humain et entraîner les robots à effectuer diverses tâches
    • Réduire les coûts d’entraînement grâce à l’augmentation de données pour réaliser de manière répétée des tâches complexes

  2. Robots industriels:

    • Déployer des robots pouvant s’adapter aux environnements physiques dans des usines, entrepôts, etc.
    • Augmenter l’efficacité opérationnelle et entraîner des robots pouvant remplacer les travaux dangereux

  3. Tests de robots autonomes:

    • Tester les actions des robots autonomes dans des simulations à grande échelle
    • Vérifier la stabilité et les performances dans diverses conditions environnementales

Avantages d’Isaac Groot

  1. Efficacité des données:

    • Générer de grands jeux de données à partir de données de petite taille
    • Fournir des données de haute qualité basées sur le réel via Omniverse et Cosmos

  2. Environnement de test sécurisé:

    • Apprendre et valider les actions des robots dans un environnement de simulation sans danger
    • Vérifier à l’avance, en phase de simulation, les erreurs susceptibles de survenir dans l’environnement physique

  3. Flexibilité et extensibilité:

    • Intégrable avec diverses plateformes robotiques
    • Utilisable dans plusieurs domaines comme l’industrie, la recherche, et les systèmes autonomes

Avenir d’Isaac Groot

  • Soutien à la croissance de l’industrie robotique:

    • Isaac Groot permet de réduire les coûts de développement des robots et de raccourcir les délais
    • Applicable à des domaines variés comme les robots humanoïdes, les robots logistiques et les robots de service

  • Renforcement de l’intégration de l’IA et de la robotique:

    • Accélérer le développement de robots polyvalents en combinant IA et technologies de simulation
    • Améliorer l’adaptation au réel des robots en reliant le monde physique au jumeau numérique

  • Promotion de l’automatisation à l’échelle de toute l’industrie:

    • Favoriser l’innovation automatisée via la robotique et l’IA dans la fabrication, la logistique, la santé, etc.
    • Isaac Groot est appelé à devenir une plateforme clé au cœur de la révolution robotique

Vision de NVIDIA : l’avenir de l’IA et de la robotique

NVIDIA mise sur la convergence de l’IA et de la robotique pour connecter le monde physique au monde numérique afin de stimuler l’innovation dans tous les secteurs

Les trois visions robotiques majeures de NVIDIA

  1. IA agentique (Agentic AI):

    • Rôle:
      • Analyse de données, interaction utilisateur et résolution de problèmes complexes
      • Automatiser les tâches et collaborer avec les humains pour maximiser la productivité
    • Cas d’utilisation:
      • Recherche d’informations en entreprise, support client, optimisation des outils de productivité

  2. Véhicules autonomes (Autonomous Vehicles):

    • Rôle:
      • Améliorer la sécurité et l’efficacité de conduite grâce à des technologies de conduite autonome de pointe
      • Développer des systèmes autonomes adaptés aux routes et aux environnements urbains
    • Avenir:
      • Les véhicules autonomes pourraient se développer à l’échelle de plusieurs trillions dans un seul secteur
      • Utiliser le processeur Thor de NVIDIA pour traiter en temps réel les données capteurs des véhicules autonomes

  3. Robots humanoïdes (Humanoid Robots):

    • Rôle:
      • Développer des robots polyvalents capables d’exécuter des tâches dans des environnements humains
      • S’adapter aux environnements existants et automatiser les tâches physiques
    • Caractéristiques:
      • Apprendre les données de mouvement humain et les utiliser pour effectuer des tâches complexes
      • Soutenir la génération et l’entraînement de données à grande échelle grâce aux plateformes Omniverse et Cosmos

Jumeau numérique : connexion entre réel et virtuel

  • Définition: Le jumeau numérique est un environnement de simulation virtuel équivalent à l’environnement réel

  • Rôle:

    • Fournir un espace virtuel pour entraîner et tester en toute sécurité des modèles d’IA
    • Environnement de simulation pour l’optimisation des processus industriels, de l’exploitation d’usine et des systèmes autonomes

  • Caractéristiques:

    • Créer des jumeaux numériques physiquement précis en utilisant Omniverse
    • Utiliser Cosmos pour fournir des simulations prévisibles basées sur des données physiques

  • Utilisation industrielle:

    • Fabrication: simulation et optimisation des systèmes automatisés d’usine
    • Logistique: analyse de l’efficacité des opérations d’entrepôt et planification des actions robotiques

NVIDIA Thor : cerveau des robots et des systèmes autonomes

  • Processeur Thor:

    • Unité de calcul IA haute performance pour véhicules autonomes et robots
    • Traiter en temps réel les données de plusieurs capteurs pour contrôler les actions des robots

  • Performance:

    • 20 fois plus de performances de traitement que le processeur Orin existant
    • Processeur robotique polyvalent utilisable dans divers robots et systèmes autonomes

  • Sécurité:

    • Thor est le premier ordinateur IA programmable certifié ASIL-D selon la norme ISO 26262
    • Assurer la fiabilité des systèmes autonomes grâce à un niveau élevé de sécurité fonctionnelle

Stratégie industrielle de NVIDIA : trois systèmes de calcul

  1. DGX: ordinateur pour l’entraînement IA

    • Rôle de traitement de données à grande échelle et d’entraînement des modèles d’IA

  2. AGX: ordinateur pour le edge computing

    • Utilisé dans les systèmes IA temps réel comme véhicules autonomes, robots, etc.

  3. Ordinateur jumeau numérique:

    • Simulation basée sur Omniverse et Cosmos pour la formation et les tests d'IA
    • Vérification de la sécurité et des performances des modèles d'IA avant leur déploiement dans un environnement réel

Vision d'avenir de NVIDIA

  1. Numérisation de l'ensemble des industries:

    • Automatisation et optimisation de tous les secteurs, y compris les usines, entrepôts et centres logistiques
    • Utilisation de la technologie du jumeau numérique via Omniverse et Cosmos

  2. Convergence entre IA et robotique:

    • Accélération du progrès des agents IA, des véhicules autonomes et des robots humanoïdes
    • Ouverture de nouveaux cas d'usage grâce à l'IA physique

  3. Au cœur de la révolution robotique:

    • L'intégration des technologies robotique et IA créera de nouveaux marchés de très grande envergure
    • Les technologies robotisées devraient devenir un élément central de secteurs aussi variés que la santé, la logistique et la fabrication

  4. Extension des partenariats industriels:

    • Collaboration avec Toyota, Mercedes, Tesla et d'autres pour industrialiser les technologies de conduite autonome
    • Collaboration avec Accenture, Keon et d'autres pour soutenir la numérisation de la fabrication et de la logistique

Conclusion

  • Réalisations de 2025:
    • Production en masse des GPU Blackwell et déploiement dans divers secteurs
    • Présentation de NVIDIA Cosmos, le premier world model pour l'IA physique
    • Progrès significatifs dans trois axes d'innovation robotique : agents IA, véhicules autonomes et robots humanoïdes
    • Lancement de la production de masse du processeur NVIDIA Thor et établissement d'un nouveau standard pour les systèmes autonomes
  • Démocratisation du calcul IA:
    • Ouverture des technologies pour permettre à tous les utilisateurs et entreprises d'exploiter l'IA
    • Accélération de l'innovation via des plateformes open source et la stack technologique NVIDIA
  • DGX Cloud et Project Digits:
    • Des supercalculateurs IA plus compacts et efficaces, utilisables par des particuliers, laboratoires et start-ups
    • Lancement prévu de superordinateurs IA compacts parfaitement intégrés à la stack logicielle IA de NVIDIA
  • Convergence d'Omniverse et de Cosmos:
    • Fusion de la simulation physique et de la technologie du jumeau numérique
    • Rôle central dans la numérisation industrielle et les progrès de la robotique

Message clé

  • La technologie de NVIDIA ne se limite pas au simple matériel : elle conçoit le futur de l'IA et du monde numérique
  • « Tous les secteurs sont en train de se transformer autour de l'IA, et NVIDIA est le moteur qui propulse cette évolution. »
  • Un saut vers une nouvelle plateforme qui relie la révolution robotique, l'innovation IA et la connexion entre le monde physique et le monde numérique
  • NVIDIA a conclu sa présentation en déclarant : « J'espère que vous nous accompagnerez tous dans ce parcours d'innovation. »
  • Après 2025, NVIDIA a insisté sur le fait que l'IA et la robotique s'étendraient à toutes les industries et à la vie quotidienne, en présentant une vision positive et porteuse d'espoir

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