« La seule constante, c’est le changement… surtout dans la tech, et surtout quand on s’appelle Nvidia. » Voilà comment on pourrait résumer le parcours de l’entreprise au caméléon vert. Imaginez : il y a à peine quinze ans, le seul “ray” qui intéressait leur labo de recherche, c’était le « ray tracing », rien à voir avec Ray Charles ou un rayon de soleil; il s’agissait simplement de rendre les jeux vidéo plus jolis. C’était avant que le labo, dirigé par l’illustre Bill Dally, passe de douze geeks surmotivés à une armée de plus de 400 chercheurs carburant à l’IA.
Bill Dally, aujourd’hui Chief Scientist (soit le Jedi Suprême de la R&D chez Nvidia), ne rêvait pourtant pas de dominer le monde. Lui, il voulait juste un petit break après avoir été le boss du département informatique à Stanford. Mais Jensen Huang (PDG légendaire) et David Kirk (chef historique du labo) ont eu une bien meilleure idée : le recruter après une opération séduction qui aurait fait pâlir les meilleurs cabinets de chasseurs de têtes. Convaincu, Dally a troqué le calme du campus contre les éclairs de génie de la Silicon Valley et n’a jamais regretté son saut dans l’inconnu… du GPU.
Rapidement, le labo s’est mis à rêver (oui, littéralement) plus grand : finit la 3D, bonjour l’intégration à grande échelle de circuits, la conception de GPU boostés… et même, tenez-vous bien, à imaginer les cerveaux de futurs robots. On ajoute des zéros à la taille de l’équipe et des milliards à la valorisation de l’entreprise, et hop : Nvidia devient en 2024 un mastodonte de 4 trillions de dollars, bien loin de son statut de startup pour gamers à boutons d’acné.
Chez Nvidia, on ne prédit pas le futur : on l’invente, puis on le déploie chez tout le monde.
Mais ne croyez pas que Dally et ses équipes se sont contentés de gonfler leur effectif. Oh non, ils ont flairé l’avenir bien avant la hype autour de l’IA : dès 2010, ils préparaient déjà des GPU “dopés à l’intelligence”, tandis que le reste du monde branchait à peine ses Alexa. « On a vu le truc arriver, on a misé gros, et Jensen m’a suivi les yeux fermés », confie Bill. Résultat : Nvidia s’est retrouvé avec au moins dix ans d’avance sur la concurrence, le tout grâce à un savant mélange de hardware maison et de copinage avec la crème des chercheurs IA mondiaux.
2024 arrive, et la fête continue ! Désormais, Nvidia vise l’univers des robots et de l’intelligence artificielle… physique. Sanja Fidler, recrutée après un “pitch” aussi percutant devant Jensen Huang que devant un public de TEDx, pilote le labo Omniverse, à Toronto. Sa mission ? Transformer n’importe quelle image ou vidéo en simulation 3D ultra-réaliste, la clé pour entraîner des robots casse-cou (et apprendre aux aspirateurs robots à éviter vos chaussettes, un vrai progrès sociétal). Leur secret fut d’inventer le “differentiable rendering”, soit le pouvoir de transformer des vidéos banales en mondes virtuels utilisables par IA… un peu comme si Netflix filmait vos courses pour inspirer les robots du futur.
Grâce à des modèles comme GANverse3D, puis la suite Cosmos (annoncée en grandes pompes au CES et au SIGGRAPH), Nvidia s’est mis à fournir au monde des outils capables de comprendre, d’apprendre et d’interagir. Et maintenant, objectif : tout rendre encore plus rapide, car dans un jeu vidéo comme dans les véritables robots, il faut agir en temps réel – voire, si possible, 100 fois plus vite que la réalité. « Aujourd’hui, on est sur le point de rendre les robots super rapides… mais pas encore tout à fait prêts à vider votre lave-vaisselle ! », plaisante Fidler.
Alors, doit-on s’inquiéter de voir débarquer un Terminator à la maison avant la fin de la décennie ? Pas vraiment. Les chercheurs, un brin taquins, rappellent que le robot humanoïde du quotidien restera un fantasme de science-fiction… au moins pour quelques années. Mais chaque avancée, chaque puce, chaque simulation rapproche ce rêve d’une réalité, un pas de robot après l’autre.
La morale de l’histoire ? Ne vous fiez pas aux apparences : aujourd’hui, Nvidia vend du rêve… sous la forme d’algorithmes, de GPU survitaminés et de laboratoires qui transforment la science-fiction en science tout court. Un conseil : ne leur demandez pas le code source du futur, ils risqueraient vraiment de l’avoir !
Source : Techcrunch
