Nvidia GTC 2026 : Jensen Huang mise gros sur l'IA physique

La révolution de l'IA physique prend le devant de la scène

Jensen Huang a profité de sa présentation à la conférence annuelle GTC de Nvidia à San Jose – qui s'est déroulée du 16 au 19 mars 2026 – pour déclarer que l'intelligence artificielle quitte le cloud pour entrer dans le monde physique. "Le moment ChatGPT pour les véhicules autonomes est arrivé", a déclaré Huang à des milliers de développeurs et d'ingénieurs, présentant la robotique et les voitures autonomes comme la prochaine frontière de la domination de Nvidia dans le domaine du calcul de l'IA. L'entreprise a présenté plus de 110 robots sur le site de la conférence, démontrant tout, des assistants chirurgicaux aux systèmes d'automatisation d'usine, tous entraînés à l'aide de la plateforme de simulation Omniverse de Nvidia et du moteur physique Newton.

Vera Rubin et Feynman : les prochaines générations de GPU

Huang a dévoilé la plateforme Vera Rubin – une architecture complète comprenant sept puces, cinq systèmes à l'échelle d'un rack et un supercalculateur spécialement conçu pour l'IA agentique. Vera Rubin est prévue pour fin 2026, avec une variante Ultra qui suivra en 2027. Pour l'avenir, Nvidia a révélé l'architecture Feynman, prévue pour 2028 sur le processus A16 1,6 nm avancé de TSMC, associée à un nouveau CPU nommé Rosa – un clin d'œil à la scientifique pionnière Rosalind Franklin.

Huang a déclaré aux investisseurs que Nvidia prévoit plus de 1 000 milliards de dollars de commandes pour le matériel Blackwell et Vera Rubin jusqu'en 2027, un chiffre qui témoigne d'un engagement de capital soutenu dans l'ensemble du secteur de l'IA.

Les géants du cloud s'engagent à grande échelle

L'une des annonces les plus frappantes de la présentation a été l'extension du partenariat avec Amazon Web Services. AWS déploiera plus d'un million de GPU Nvidia à l'échelle mondiale – couvrant les architectures Blackwell et Vera Rubin – pour répondre à la demande croissante de charges de travail d'IA agentique dans toutes les régions cloud. Microsoft Azure a également été mis en avant, devenant le premier fournisseur hyperscale à alimenter les systèmes Vera Rubin NVL72 après avoir déployé des centaines de milliers de GPU Grace Blackwell refroidis par liquide.

L'industrie pharmaceutique adopte le supercalculateur d'IA

Deux géants pharmaceutiques se sont révélés être des stars inattendues de la conférence. Roche a annoncé ce qu'elle a appelé la plus grande empreinte GPU de toutes les entreprises pharmaceutiques, déployant 2 176 nouveaux GPU Blackwell sur site aux États-Unis et en Europe, portant son total combiné à plus de 3 500 GPU Blackwell.

Eli Lilly est allé plus loin en dévoilant LillyPod – décrit comme le supercalculateur d'IA le plus puissant entièrement détenu et exploité par une entreprise pharmaceutique. Construit sur la plateforme DGX SuperPOD de Nvidia avec 1 016 GPU Blackwell Ultra, le système offre plus de neuf exaflops de performances d'IA. Lilly affirme que LillyPod peut simuler des milliards d'hypothèses moléculaires par an, contre environ 2 000 avec les méthodes traditionnelles. Parallèlement, les deux entreprises ont annoncé un laboratoire de co-innovation d'un milliard de dollars à South San Francisco, où des scientifiques et des ingénieurs en IA travailleront dans des cycles d'expérimentation continus 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, reliant les laboratoires humides à l'infrastructure informatique.

Les véhicules autonomes atteignent un point d'inflexion

Nvidia a confirmé que BYD, Hyundai, Nissan et Geely construisent des véhicules autonomes de niveau 4 sur sa plateforme Drive Hyperion. Une intégration avec Uber signifie que les voitures prêtes pour les robotaxis de ces fabricants pourraient entrer directement dans les flottes de covoiturage. Nvidia a également publié ses modèles de conduite autonome Alpamayo ouvertement sur GitHub, abaissant ainsi la barrière pour l'ensemble du secteur.

La vue d'ensemble

GTC 2026 a cimenté une thèse plus large : l'ère de l'IA physique – où les systèmes intelligents perçoivent, raisonnent et agissent dans le monde réel – arrive sérieusement. Que ce soit par le biais de robots humanoïdes entraînés en simulation, d'assistants chirurgicaux apprenant à partir d'ensembles de données ouverts, ou d'entreprises pharmaceutiques remplaçant des années de travail en laboratoire par un criblage moléculaire simulé par l'IA, la pile logicielle-silicium de Nvidia se positionne comme le système d'exploitation de cette transformation. L'entreprise a même annoncé des plans pour les systèmes Space-1 Vera Rubin – emmenant l'informatique accélérée en orbite avec des centres de données spatiaux. Pour Huang, le message était sans ambiguïté : la prochaine décennie de l'IA se déroulera non seulement dans le cloud, mais aussi dans les voitures, les hôpitaux, les usines – et au-delà.