NVIDIA lance Ising : sa première famille de modèles d'IA quantique ouverts pour systèmes hybrides quantique-classique

De la simulation des matériaux à l'astronomie : NVIDIA lance un logiciel d'IA pour la découverte scientifique

Lors de la conférence ISC qui se tient cette semaine à Hambourg, NVIDIA a annoncé plusieurs nouvelles bibliothèques logicielles destinées à accélérer la recherche scientifique grâce à l'IA et au calcul GPU. Parmi elles : la bibliothèque DAQIRI (Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments), les microservices ALCHEMI NIM, et le code de référence cuPhoton, bientôt disponible. Ces outils font partie de l'écosystème CUDA-X de NVIDIA. Les gains de performance sont spectaculaires : cuPhoton, testé sur des systèmes GB200 NVL72, accélère le chargement et l'analyse des images astronomiques au format FITS par un facteur 14 900 pour les données du Rubin Observatory, et offre un traitement du signal jusqu'à 8 400 fois plus rapide avec 32 superchips Grace Blackwell. DAQIRI, de son côté, a été utilisé dans le cadre du projet A-GHOST, développé par le CERN, l'Université de Chicago et l'University College London, pour analyser en temps réel les données de collisions de l'expérience ATLAS, données qui étaient auparavant rejetées à plus de 99 % faute de capacité de stockage. ALCHEMI, quant à lui, propose déjà deux microservices pour la simulation moléculaire (relaxation de géométrie et dynamique moléculaire par lots), avec un support du logiciel VASP prévu prochainement. Ces outils changent fondamentalement l'échelle à laquelle la science peut opérer. Le Rubin Observatory et son instrument LSST, la plus grande caméra numérique jamais construite, génèrent des pétaoctets de données sur des milliards de galaxies et d'objets faiblement lumineux. Transformer ces flux massifs en résultats analysables en temps quasi réel ouvre des possibilités inédites pour la recherche sur la matière noire et l'énergie sombre. De même, A-GHOST permettra au CERN de récupérer des signaux potentiellement cruciaux qui disparaissaient jusqu'ici dans les filtres de sélection. Pour la chimie computationnelle, ALCHEMI permet de simuler des millions de molécules simultanément, ce qui accélère la découverte de nouveaux matériaux pour les batteries, les catalyseurs, les écrans OLED ou encore les formulations cosmétiques. Ces annonces s'inscrivent dans une tendance de fond : depuis plusieurs années, le calcul GPU migre des centres de données commerciaux vers les laboratoires scientifiques, portés par des projets comme AlphaFold ou les grands modèles de fondation pour la physique. NVIDIA positionne CUDA-X comme l'infrastructure transversale de cette transformation, en couvrant aussi bien l'astrophysique que la chimie ou la physique des particules. Les partenariats avec Princeton, Harvard et le CERN donnent une légitimité institutionnelle forte à ces outils. La prochaine intégration de VASP dans ALCHEMI, logiciel de référence mondial pour les simulations de matériaux ab initio, est particulièrement significative : elle signale que NVIDIA vise désormais le cœur des workflows scientifiques établis, et pas seulement leurs marges computationnelles.

💬 99 % des données de collision de l'expérience ATLAS au CERN finissaient à la poubelle faute de capacité de traitement en temps réel. DAQIRI change ça, et c'est la stat la plus vertigineuse dans un article qui en compte pourtant beaucoup. L'intégration de VASP dans ALCHEMI dit le reste : NVIDIA ne vend plus des GPUs aux labos scientifiques, il en devient le système nerveux.

NVIDIA et Google Cloud s'associent pour faire avancer l'IA physique et à base d'agents

NVIDIA et Google Cloud ont annoncé cette semaine, lors de la conférence Google Cloud Next à Las Vegas, une nouvelle étape majeure dans leur partenariat vieux de plus de dix ans. Au cœur de l'annonce : le lancement des instances bare-metal A5X, alimentées par les systèmes rack NVIDIA Vera Rubin NVL72, qui promettent un coût d'inférence jusqu'à dix fois inférieur et un débit de tokens dix fois plus élevé par mégawatt par rapport à la génération précédente. Ces infrastructures s'appuient sur les interconnexions NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs couplées au réseau Google Virgo de nouvelle génération, permettant de déployer des clusters allant jusqu'à 80 000 GPU Rubin sur un site unique, et jusqu'à 960 000 GPU dans une configuration multisite. Par ailleurs, Google Cloud met en préversion les modèles Gemini sur Google Distributed Cloud avec les GPU NVIDIA Blackwell et Blackwell Ultra, ainsi que des machines virtuelles confidentielles garantissant le chiffrement des données en cours d'utilisation. Des acteurs comme OpenAI et Thinking Machines Lab utilisent déjà ces infrastructures pour des charges d'inférence massives, notamment pour faire tourner ChatGPT. Ces annonces représentent un saut qualitatif significatif pour les entreprises qui cherchent à industrialiser l'IA agentique et l'IA physique, c'est-à-dire les systèmes capables d'agir de manière autonome dans des environnements réels, comme les robots ou les jumeaux numériques en usine. La réduction drastique des coûts d'inférence change concrètement l'équation économique pour les développeurs d'applications IA à grande échelle. La possibilité de déployer les modèles Gemini en environnement souverain, sur des données sensibles restant chiffrées y compris pendant leur traitement, répond à une exigence croissante des entreprises et des gouvernements en matière de conformité et de confidentialité. L'intégration de modèles ouverts NVIDIA Nemotron dans la plateforme Gemini Enterprise Agent Platform élargit également les options des équipes techniques qui souhaitent combiner modèles propriétaires et open source. Ce partenariat s'inscrit dans une compétition intense entre les grands fournisseurs de cloud pour capter les budgets d'infrastructure IA, qui se chiffrent désormais en dizaines de milliards de dollars annuellement. Google Cloud cherche à rattraper son retard sur AWS et Microsoft Azure, qui ont pris de l'avance sur l'hébergement des charges d'entraînement et d'inférence des grands modèles de langage. En s'associant étroitement à NVIDIA, dont les GPU dominent encore largement le marché de l'accélération IA, Google se positionne comme une plateforme de référence pour la prochaine vague, celle des agents autonomes et de la robotique industrielle. La feuille de route annoncée, avec la transition de Blackwell vers Vera Rubin, suggère que la cadence d'innovation s'accélère et que les entreprises devront adapter leur infrastructure régulièrement pour rester compétitives.

La puce quantique Majorana 2 de Microsoft illustre le rôle des agents IA dans la R&D

Microsoft a dévoilé cette semaine le processeur quantique Majorana 2, accompagné de chiffres qui redéfinissent les standards du secteur : des qubits mille fois plus fiables que ceux de la première génération, une durée de vie moyenne de 20 secondes contre quelques microsecondes pour les puces concurrentes, et un objectif de calculateur quantique commercialement utilisable d'ici 2029. Le changement clé à l'origine de ce bond : le remplacement du matériau supraconducteur, passant de l'aluminium au plomb, une décision issue d'années de recherche conventionnelle en science des matériaux. En parallèle, Microsoft a annoncé la disponibilité générale de Microsoft Discovery, sa plateforme d'IA agentique dédiée à la R&D scientifique, dont le développement de Majorana 2 constitue la première démonstration publique d'efficacité. Ce qui rend cette annonce structurellement importante, ce n'est pas que l'IA ait conçu la puce, mais ce qu'elle a rendu possible autour de la recherche humaine. Microsoft Discovery n'a pas choisi le plomb comme matériau, mais ses agents ont pris en charge la gestion des flux de fabrication, l'automatisation de mesures qui prenaient auparavant plusieurs semaines chacune, et surtout la synthèse de près de vingt ans de données de recherche cloisonnées. Zulfi Alam, vice-président corporate de Microsoft pour le quantum, résume : "Les agents IA peuvent recréer des corrélations que nous, en tant qu'humains, ne pouvons pas voir, parce qu'aucun individu n'a cette vision sur autant de données." Concrètement, la détection des états quantiques sur des fils semi-conducteurs, un processus manuel qui s'étalait sur des semaines, est désormais automatisée en continu par un agent spécialisé capable d'ajuster simultanément des centaines de paramètres de tension, là où un chercheur raisonne nécessairement de façon linéaire. La course à l'informatique quantique fiable oppose depuis des années Microsoft, Google, IBM et quelques startups comme IonQ ou PsiQuantum, chacun misant sur des architectures radicalement différentes. Microsoft a longtemps été en retrait sur les résultats concrets, pariant sur les qubits topologiques basés sur les fermions de Majorana, une approche théoriquement plus robuste mais expérimentalement très difficile à réaliser. Majorana 2 marque un tournant crédible dans cette stratégie. Mais l'enjeu dépasse le quantum : avec la mise en disponibilité générale de Microsoft Discovery pour les entreprises, incluant des agents spécialisés, un moteur de raisonnement et une gouvernance de niveau entreprise, Microsoft positionne l'IA agentique comme infrastructure centrale de la R&D industrielle. Si la preuve par la puce quantique tient ses promesses, d'autres secteurs, pharmaceutique, matériaux, énergie, pourraient rapidement adopter ce modèle où l'IA compresse les cycles expérimentaux et libère les chercheurs des tâches de mesure et de synthèse de données.

💬 Ce qui m'intéresse dans cette annonce, c'est pas la puce, c'est ce que Discovery a rendu possible autour : 20 ans de données de recherche cloisonnées synthétisées, des mesures qui prenaient des semaines automatisées en continu par des agents. L'IA n'a pas choisi le plomb comme matériau, c'est des années de science des matériaux classique qui ont mené là. Reste à voir si ça tient hors labo, mais le pharma et l'énergie ont de bonnes raisons de regarder ça de très près.

L'écosystème cloud IA de NVIDIA s'étend dans le monde entier pour répondre à la demande mondiale en calcul IA

NVIDIA accélère la construction d'une infrastructure mondiale d'« usines à IA », en s'appuyant sur un écosystème croissant de partenaires cloud. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a annoncé lors d'une communication officielle que cet écosystème couvre désormais six continents, avec l'arrivée de deux nouveaux partenaires : Cassava en Afrique et Claro en Amérique du Sud. Des acteurs comme CoreWeave, Firmus, IREN et Nscale élargissent leurs capacités pour répondre à la demande des laboratoires d'IA, des entreprises et des gouvernements. En Australie, Firmus Technologies déploie son « Project Southgate », un programme de data centers en Tasmanie, Melbourne, Australie-du-Sud et Nouvelle-Galles du Sud, en privilégiant les énergies renouvelables et les infrastructures modulaires. La société a également ouvert des installations à Singapour en partenariat avec ST Telemedia Global Data Centres. Cet élargissement répond à une explosion de la demande en tokens, l'unité de traitement des modèles de langage, portée par les applications d'IA agentique, les copilotes d'entreprise et les modèles frontières. Pour les nations et industries réglementées, ces clouds régionaux permettent de respecter des exigences de souveraineté numérique et de conformité locale, sans dépendre d'infrastructures centralisées aux États-Unis. Pour les développeurs et startups, ils réduisent la latence et simplifient l'accès aux GPU NVIDIA, combinés aux logiciels d'IA et aux réseaux haute performance de la marque. L'argument économique mis en avant par NVIDIA est le coût par token et le débit par watt, deux métriques déterminantes pour qui exploite des modèles d'IA en production à grande échelle. Cette expansion s'inscrit dans une stratégie plus large de NVIDIA pour s'imposer non plus seulement comme fabricant de puces, mais comme architecte de l'ensemble de la chaîne d'infrastructure IA, du silicium aux logiciels en passant par le cloud. Face à la montée en puissance de concurrents comme AMD et aux investissements massifs des hyperscalers (Google, Microsoft, Amazon) dans leurs propres puces, NVIDIA cherche à verrouiller l'écosystème via des partenariats cloud qui intègrent sa pile technologique complète. Des partenaires comme GMI Cloud, Naver Cloud, Indosat Ooredoo Hutchison ou YTL ancrent cette stratégie dans des marchés à forte croissance : Asie du Sud-Est, Moyen-Orient, Afrique. La prochaine étape sera d'observer si ces capacités régionales parviennent à absorber la demande des grands modèles frontières, dont les coûts d'entraînement continuent de croître exponentiellement.