Ce qu’est NVIDIA et pourquoi elle change l’histoire
Fondée en 1993 à Santa Clara, NVIDIA était à l’origine un fabricant de processeurs graphiques (GPU) destinés aux jeux vidéo. Trente ans plus tard, elle est devenue le cœur technologique de l’intelligence artificielle mondiale.
Ses GPU, désormais optimisés pour le calcul parallèle et l’entraînement de modèles, sont le moteur de tous les grands systèmes d’IA, de ChatGPT à Gemini, en passant par les modèles open source comme Mistral ou LLaMA.
NVIDIA ne vend pas seulement du matériel : elle fournit l’écosystème complet -architectures, logiciels (CUDA, TensorRT), plateformes cloud (DGX Cloud), et environnements de simulation (Omniverse).
Ce modèle intégré lui permet de capturer l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA, de la recherche à la production.
Sa valorisation boursière, supérieure à 500 milliards de dollars, témoigne de ce statut inédit : NVIDIA n’est plus un acteur de la tech, mais le fournisseur d’énergie cognitive du monde numérique.
À mesure que l’IA devient infrastructure, NVIDIA devient le moteur industriel de la pensée automatisée.
Ses GPU, désormais optimisés pour le calcul parallèle et l’entraînement de modèles, sont le moteur de tous les grands systèmes d’IA, de ChatGPT à Gemini, en passant par les modèles open source comme Mistral ou LLaMA.
NVIDIA ne vend pas seulement du matériel : elle fournit l’écosystème complet -architectures, logiciels (CUDA, TensorRT), plateformes cloud (DGX Cloud), et environnements de simulation (Omniverse).
Ce modèle intégré lui permet de capturer l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA, de la recherche à la production.
Sa valorisation boursière, supérieure à 500 milliards de dollars, témoigne de ce statut inédit : NVIDIA n’est plus un acteur de la tech, mais le fournisseur d’énergie cognitive du monde numérique.
À mesure que l’IA devient infrastructure, NVIDIA devient le moteur industriel de la pensée automatisée.
L’IA n’est plus un outil : elle devient le travail
Dans une formule devenue virale, Jensen Huang a résumé la rupture :
“Excel est un outil. Word est un outil. Un navigateur est un outil.
Mais l’IA n’est pas un outil. L’IA, c’est le travail.”
Cette phrase illustre la fin du logiciel comme simple instrument.
L’intelligence artificielle ne se contente plus d’exécuter : elle produit, apprend et décide.
Les systèmes d’IA deviennent ainsi des agents de travail autonome, capables de générer des rapports, du code, des images ou des plans sans intervention humaine.
Ce changement transforme la notion même de métier : l’humain ne disparaît pas, mais il oriente, supervise et améliore la production cognitive.
Le futur du travail, selon Huang, est un dialogue permanent entre intelligence humaine et intelligence artificielle.
“Excel est un outil. Word est un outil. Un navigateur est un outil.
Mais l’IA n’est pas un outil. L’IA, c’est le travail.”
Cette phrase illustre la fin du logiciel comme simple instrument.
L’intelligence artificielle ne se contente plus d’exécuter : elle produit, apprend et décide.
Les systèmes d’IA deviennent ainsi des agents de travail autonome, capables de générer des rapports, du code, des images ou des plans sans intervention humaine.
Ce changement transforme la notion même de métier : l’humain ne disparaît pas, mais il oriente, supervise et améliore la production cognitive.
Le futur du travail, selon Huang, est un dialogue permanent entre intelligence humaine et intelligence artificielle.
L’industrie entre dans l’ère du calcul productif
Lors du GTC, Huang a présenté une série d’innovations qui symbolisent cette bascule : les architectures Blackwell, NVL72 et la puce Vera Rubin, capables de multiplier par dix les performances énergétiques et économiques des systèmes d’IA.
Mais au-delà de la prouesse technique, un message domine : le calcul devient une ressource de production, au même titre que l’énergie ou la matière première.
Les usines de demain ne produiront plus seulement des objets, elles fabriqueront de la connaissance, des modèles et des décisions.
Ces “AI Factories”, comme les appelle Huang, transformeront la donnée brute en intelligence opérationnelle. Elles représenteront à moyen terme plus de 500 milliards $ d’investissements mondiaux d’ici 2026, selon NVIDIA.
Mais au-delà de la prouesse technique, un message domine : le calcul devient une ressource de production, au même titre que l’énergie ou la matière première.
Les usines de demain ne produiront plus seulement des objets, elles fabriqueront de la connaissance, des modèles et des décisions.
Ces “AI Factories”, comme les appelle Huang, transformeront la donnée brute en intelligence opérationnelle. Elles représenteront à moyen terme plus de 500 milliards $ d’investissements mondiaux d’ici 2026, selon NVIDIA.
L’usine cognitive : un nouveau modèle industriel
Une “AI Factory” est une infrastructure de production cognitive où les modèles d’intelligence sont entraînés, testés et déployés à grande échelle.
Huang la décrit comme une nouvelle forme d’usine :
“Chaque société deviendra une usine d’IA factory - transformant les données en intelligence.”
Dans ce modèle : Les opérateurs deviennent pilotes de systèmes intelligents, Les ingénieurs deviennent architectes de modèles, Les managers deviennent orchestrateurs de processus hybrides homme-machine, Les techniciens deviennent analystes de fiabilité augmentée. C’est toute la chaîne de valeur industrielle qui s’en trouve redessinée :
de la conception à la maintenance, en passant par la qualité, la logistique et la cybersécurité. L’industrie devient cognitive, connectée et auto-apprenante.
Huang la décrit comme une nouvelle forme d’usine :
“Chaque société deviendra une usine d’IA factory - transformant les données en intelligence.”
Dans ce modèle : Les opérateurs deviennent pilotes de systèmes intelligents, Les ingénieurs deviennent architectes de modèles, Les managers deviennent orchestrateurs de processus hybrides homme-machine, Les techniciens deviennent analystes de fiabilité augmentée. C’est toute la chaîne de valeur industrielle qui s’en trouve redessinée :
de la conception à la maintenance, en passant par la qualité, la logistique et la cybersécurité. L’industrie devient cognitive, connectée et auto-apprenante.
L'IA physique : quand les robots orchestrent les robots
Lors de sa keynote à Washington, Jensen Huang a longuement insisté sur un concept central : la “Physical AI”, ou intelligence artificielle incarnée dans le monde physique.
Si l’IA logicielle traite des données, l’IA physique agit sur la matière.
C’est la rencontre entre le calcul, la perception et le mouvement.
Concrètement, la “Physical AI” désigne un ensemble de systèmes - robots, véhicules, infrastructures - capables d’apprendre, de collaborer et de se coordonner dans le monde réel.
Ces systèmes sont entraînés dans des environnements virtuels ultra-réalistes, puis déployés dans la réalité, où ils adaptent leurs comportements en temps réel.
Huang résume cette évolution par une formule simple : “nous entrons dans une ère où les robots orchestrent les robots.” Autrement dit, l’autonomie ne concerne plus un seul robot, mais l’ensemble du système productif.
Les robots ne se contentent plus d’exécuter : ils s’observent, s’ajustent et coopèrent.
L’usine devient alors un écosystème d’intelligences artificielles collaboratives, capables de gérer leurs propres flux, de prévoir les défaillances et d’optimiser la production en continu.
Une nouvelle organisation du travail industriel
L’IA physique ne remplace pas l’humain : elle transforme son rôle.
L’opérateur ne contrôle plus une machine, il pilote un environnement intelligent.
Son travail devient plus stratégique : il supervise, valide, forme et oriente les algorithmes qui exécutent les tâches complexes ou dangereuses.
Les lignes de production deviennent dynamiques : elles s’ajustent selon la demande, l’énergie disponible ou la disponibilité des composants. Les interventions de maintenance sont anticipées, la qualité est auto-surveillée, les flux logistiques s’auto-régulent. L’usine n’est plus donc une chaîne mécanique, mais un organisme apprenant.
Du jumeau numérique à l’action autonome
L’un des leviers de cette transformation est le jumeau numérique (digital twin).
Chaque robot, machine ou infrastructure possède un double virtuel dans un environnement simulé. Ces mondes numériques permettent de tester des scénarios, entraîner les IA et anticiper les défaillances sans interrompre la production.
Une fois validées, les solutions sont transférées dans le monde réel, où elles s’adaptent en permanence grâce à la boucle de données remontant depuis les capteurs et les systèmes.
Cette approche “simulation + réalité” ouvre la voie à un modèle de production continue, auto-optimisée et durable.
L’IA physique comme pilier de la réindustrialisation
Pour Jensen Huang, cette convergence du réel et du virtuel constitue la base de la renaissance industrielle. L’IA physique ne se limite pas à l’automatisation : elle crée une nouvelle forme d’intelligence opérationnelle, distribuée dans chaque atelier, chaque machine et chaque réseau.
Elle permet de produire mieux, plus vite, avec moins d’énergie et moins d’erreurs — tout en augmentant la capacité d’adaptation face aux crises ou aux ruptures d’approvisionnement.
À terme, ces systèmes formeront un tissu productif global, où chaque usine, chaque port, chaque ville sera connectée à un jumeau virtuel. L’industrie deviendra un réseau de “systèmes vivants”, capable de s’autoréguler et de se coordonner à l’échelle mondiale.
Vers une industrie augmentée
Dans cette vision, l’IA physique ne remplace pas la main-d’œuvre : elle augmente la capacité collective de production et d’adaptation. L’humain reste au centre, non comme exécutant, mais comme chef d’orchestre d’un système intelligent.
Les robots orchestrent les robots, mais l’humain orchestre le sens.
Ce modèle préfigure un changement d’ère : l’usine de demain sera à la fois autonome, contextuelle et coopérative - une intelligence en réseau au service d’une industrie plus efficace, plus sûre et plus durable.
Si l’IA logicielle traite des données, l’IA physique agit sur la matière.
C’est la rencontre entre le calcul, la perception et le mouvement.
Concrètement, la “Physical AI” désigne un ensemble de systèmes - robots, véhicules, infrastructures - capables d’apprendre, de collaborer et de se coordonner dans le monde réel.
Ces systèmes sont entraînés dans des environnements virtuels ultra-réalistes, puis déployés dans la réalité, où ils adaptent leurs comportements en temps réel.
Huang résume cette évolution par une formule simple : “nous entrons dans une ère où les robots orchestrent les robots.” Autrement dit, l’autonomie ne concerne plus un seul robot, mais l’ensemble du système productif.
Les robots ne se contentent plus d’exécuter : ils s’observent, s’ajustent et coopèrent.
L’usine devient alors un écosystème d’intelligences artificielles collaboratives, capables de gérer leurs propres flux, de prévoir les défaillances et d’optimiser la production en continu.
Une nouvelle organisation du travail industriel
L’IA physique ne remplace pas l’humain : elle transforme son rôle.
L’opérateur ne contrôle plus une machine, il pilote un environnement intelligent.
Son travail devient plus stratégique : il supervise, valide, forme et oriente les algorithmes qui exécutent les tâches complexes ou dangereuses.
Les lignes de production deviennent dynamiques : elles s’ajustent selon la demande, l’énergie disponible ou la disponibilité des composants. Les interventions de maintenance sont anticipées, la qualité est auto-surveillée, les flux logistiques s’auto-régulent. L’usine n’est plus donc une chaîne mécanique, mais un organisme apprenant.
Du jumeau numérique à l’action autonome
L’un des leviers de cette transformation est le jumeau numérique (digital twin).
Chaque robot, machine ou infrastructure possède un double virtuel dans un environnement simulé. Ces mondes numériques permettent de tester des scénarios, entraîner les IA et anticiper les défaillances sans interrompre la production.
Une fois validées, les solutions sont transférées dans le monde réel, où elles s’adaptent en permanence grâce à la boucle de données remontant depuis les capteurs et les systèmes.
Cette approche “simulation + réalité” ouvre la voie à un modèle de production continue, auto-optimisée et durable.
L’IA physique comme pilier de la réindustrialisation
Pour Jensen Huang, cette convergence du réel et du virtuel constitue la base de la renaissance industrielle. L’IA physique ne se limite pas à l’automatisation : elle crée une nouvelle forme d’intelligence opérationnelle, distribuée dans chaque atelier, chaque machine et chaque réseau.
Elle permet de produire mieux, plus vite, avec moins d’énergie et moins d’erreurs — tout en augmentant la capacité d’adaptation face aux crises ou aux ruptures d’approvisionnement.
À terme, ces systèmes formeront un tissu productif global, où chaque usine, chaque port, chaque ville sera connectée à un jumeau virtuel. L’industrie deviendra un réseau de “systèmes vivants”, capable de s’autoréguler et de se coordonner à l’échelle mondiale.
Vers une industrie augmentée
Dans cette vision, l’IA physique ne remplace pas la main-d’œuvre : elle augmente la capacité collective de production et d’adaptation. L’humain reste au centre, non comme exécutant, mais comme chef d’orchestre d’un système intelligent.
Les robots orchestrent les robots, mais l’humain orchestre le sens.
Ce modèle préfigure un changement d’ère : l’usine de demain sera à la fois autonome, contextuelle et coopérative - une intelligence en réseau au service d’une industrie plus efficace, plus sûre et plus durable.
Les métiers à l’ère des systèmes intelligents
Avec l’arrivée de ces technologies, les métiers changent de nature.
Les emplois ne disparaissent pas, ils se déplacent vers la supervision, l’optimisation et la créativité.
Trois profils émergent : L’architecte cognitif, qui conçoit les systèmes intelligents et leurs modèles, L’opérateur augmenté, capable d’interagir avec des IA autonomes, L’auditeur de confiance, garant de la transparence et de la sécurité des systèmes (une compétence stratégique pour l’Europe). Ces nouveaux rôles traduisent une recomposition du travail : la valeur se déplace du geste vers la logique, de la production vers la compréhension.
Les emplois ne disparaissent pas, ils se déplacent vers la supervision, l’optimisation et la créativité.
Trois profils émergent : L’architecte cognitif, qui conçoit les systèmes intelligents et leurs modèles, L’opérateur augmenté, capable d’interagir avec des IA autonomes, L’auditeur de confiance, garant de la transparence et de la sécurité des systèmes (une compétence stratégique pour l’Europe). Ces nouveaux rôles traduisent une recomposition du travail : la valeur se déplace du geste vers la logique, de la production vers la compréhension.
L’usine auto-apprenante : vers la circularité de la connaissance
Les cycles industriels deviennent des boucles d’apprentissage : chaque produit fabriqué génère des données qui enrichissent le modèle qui l’a conçu.
Les entreprises deviennent ainsi des organismes auto-apprenants, où chaque interaction améliore la performance collective.
Cette “économie cognitive circulaire” ouvre un nouvel âge de la compétitivité :
ce ne sont plus les plus grands ni les plus rapides qui gagnent, mais les plus apprenants.
Les entreprises deviennent ainsi des organismes auto-apprenants, où chaque interaction améliore la performance collective.
Cette “économie cognitive circulaire” ouvre un nouvel âge de la compétitivité :
ce ne sont plus les plus grands ni les plus rapides qui gagnent, mais les plus apprenants.
Quand la souveraineté passe par le calcul
Le GTC 2025 a aussi pris une dimension géopolitique. Face aux tensions sur les chaînes de valeur et à la demande du président des Etats-Unis d’Amérique, NVIDIA a relocalisé une partie de sa production en Arizona, en moins d’un an. Le calcul devient un actif de souveraineté.
Le partenariat avec le Department of Energy (DOE) et la création de sept supercalculateurs IA-quantique illustrent ce virage stratégique : le calcul est désormais aussi vital que l’énergie ou le spatial.
Les nations qui maîtriseront leurs infrastructures IA détiendront la clé de leur indépendance industrielle.
Le partenariat avec le Department of Energy (DOE) et la création de sept supercalculateurs IA-quantique illustrent ce virage stratégique : le calcul est désormais aussi vital que l’énergie ou le spatial.
Les nations qui maîtriseront leurs infrastructures IA détiendront la clé de leur indépendance industrielle.
L’Europe et les territoires face à la mutation industrielle
Pour l’Europe, et pour la France en particulier, la révolution de l’intelligence artificielle représente à la fois un défi technologique et une opportunité de souveraineté.
Elle redéfinit les conditions de la compétitivité : demain, la capacité d’un territoire à produire, innover ou exporter dépendra autant de ses infrastructures numériques que de ses ressources énergétiques et humaines.
La réindustrialisation européenne ne pourra se faire qu’autour de trois piliers complémentaires : Des capacités locales de calcul et d’IA, pour garantir l’autonomie technologique et la maîtrise des données stratégiques ; Un accès à une énergie abordable et décarbonée, indispensable pour alimenter les centres de données, les usines intelligentes et les nouveaux procédés de fabrication ; Des compétences humaines adaptées, capables de concevoir, de piloter et de réguler ces nouveaux systèmes cognitifs. L’enjeu n’est pas seulement d’attirer des technologies, mais de reconstruire un écosystème industriel complet, capable de relier recherche, formation, production et territoire.
Les villes moyennes et régions industrielles en reconversion ont ici une carte à jouer : elles disposent d’un tissu de PME, d’infrastructures existantes et d’un potentiel humain à requalifier.
En développant des projets d’IA territoriale - appliquée à l’eau, à l’énergie, à la mobilité ou à la santé - ces territoires peuvent devenir les laboratoires d’une industrie décarbonée et cognitive, ancrée localement mais connectée globalement.
Elle redéfinit les conditions de la compétitivité : demain, la capacité d’un territoire à produire, innover ou exporter dépendra autant de ses infrastructures numériques que de ses ressources énergétiques et humaines.
La réindustrialisation européenne ne pourra se faire qu’autour de trois piliers complémentaires : Des capacités locales de calcul et d’IA, pour garantir l’autonomie technologique et la maîtrise des données stratégiques ; Un accès à une énergie abordable et décarbonée, indispensable pour alimenter les centres de données, les usines intelligentes et les nouveaux procédés de fabrication ; Des compétences humaines adaptées, capables de concevoir, de piloter et de réguler ces nouveaux systèmes cognitifs. L’enjeu n’est pas seulement d’attirer des technologies, mais de reconstruire un écosystème industriel complet, capable de relier recherche, formation, production et territoire.
Les villes moyennes et régions industrielles en reconversion ont ici une carte à jouer : elles disposent d’un tissu de PME, d’infrastructures existantes et d’un potentiel humain à requalifier.
En développant des projets d’IA territoriale - appliquée à l’eau, à l’énergie, à la mobilité ou à la santé - ces territoires peuvent devenir les laboratoires d’une industrie décarbonée et cognitive, ancrée localement mais connectée globalement.
La prospective selon Jensen Huang : l’économie cognitive
Dans la conclusion de sa keynote, Jensen Huang a livré sa vision du monde à venir :
« Les ordinateurs deviendront des systèmes pensants, capables de concevoir, planifier et agir. »
Les entreprises deviendront des écosystèmes auto-apprenants,
et les territoires, des organismes intelligents connectés à leur environnement.
Huang parle d’une “renaissance industrielle” — une fusion entre énergie, données et intelligence.
Et il ajoute :
“L’IA ne remplacera pas les industries – il les réinventerons »
« Les ordinateurs deviendront des systèmes pensants, capables de concevoir, planifier et agir. »
Les entreprises deviendront des écosystèmes auto-apprenants,
et les territoires, des organismes intelligents connectés à leur environnement.
Huang parle d’une “renaissance industrielle” — une fusion entre énergie, données et intelligence.
Et il ajoute :
“L’IA ne remplacera pas les industries – il les réinventerons »
Conclusion : l’intelligence comme nouvelle énergie ?
En 2025, NVIDIA ne vend plus des processeurs : elle fournit la nouvelle énergie du monde productif - l’intelligence. Ses puces sont les moteurs de la cognition, ses centres de données les usines du savoir, et ses partenaires les artisans d’un nouvel âge industriel.
Pour les entreprises et les territoires, cette transformation n’est pas à venir : elle a déjà commencé. Le défi n’est plus d’adopter l’IA, mais de la maîtriser - pour qu’elle serve le développement industriel, la durabilité et la souveraineté.
Toutes les captures d’écran et illustrations issues de la keynote © NVIDIA Corporation.
Utilisées dans le cadre du droit de citation pour des analyses commentées et à des fins éducatives
Pour les entreprises et les territoires, cette transformation n’est pas à venir : elle a déjà commencé. Le défi n’est plus d’adopter l’IA, mais de la maîtriser - pour qu’elle serve le développement industriel, la durabilité et la souveraineté.
Toutes les captures d’écran et illustrations issues de la keynote © NVIDIA Corporation.
Utilisées dans le cadre du droit de citation pour des analyses commentées et à des fins éducatives