A la tête de l’entreprise la plus valorisée au monde, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, livre une réflexion inédite sur son propre parcours. S’il avait 20 ans aujourd’hui, il ne se tournerait pas vers l’informatique mais vers la physique. Un choix éclairant sa vision du futur de l’intelligence artificielle.

Cofondateur de Nvidia en 1993, Jensen Huang est devenu l’un des visages les plus emblématiques de la tech mondiale. Sous sa direction, l’entreprise américaine s’est hissée au sommet, dépassant Microsoft et Apple pour devenir en juillet, la première capitalisation mondiale en franchissant les 4.000 milliards de dollars.

L’homme d’affaires qui détient 3,5% des parts de l’entreprises est désormais la 9ème fortune du monde avec un patrimoine estimé par le Bloomberg Billionaires Index à 151 milliards de dollars.

Et pourtant, malgré ce succès, le PDG n’hésite pas à remettre en question les fondements mêmes de sa formation initiale. Invité à s’exprimer sur les choix qu’il referait étant plus jeune, Jensen Huang en visite à Pékin cette semaine a déclaré à un journaliste de CNBC:

« Le jeune Jensen de 20 ans qui viendrait d’obtenir son diplôme aurait probablement choisi… davantage les sciences physiques que les sciences logicielles. »

Une prise de recul étonnante de la part d’un ingénieur en génie électrique diplômé de l’université d’Etat de l’Oregon, puis de Stanford: deux piliers de la formation informatique aux États-Unis.

Des sciences physiques au cœur de la prochaine révolution industrielle

Pourquoi un tel revirement de pensée ? Jensen Huang voit dans les sciences physiques (quantique, chimie, astronomie ou sciences de la Terre), la clé pour comprendre et construire le futur de l’IA qu’il nomme la « prochaine vague ».

Le fondateur de l’entreprise technologique parle alors d’ »IA physique », qui ne se contentera plus de comprendre des images ou des textes, mais qui devra manipuler le monde réel.

Cela exige ainsi une compréhension profonde des lois physiques :

« La prochaine vague exige que nous comprenions des choses telles que les lois de la physique, la friction, l’inertie, la cause et l’effet », insiste-t-il. 

Autrement dit, la robotique intelligente, alimentée par des systèmes d’IA avancés sera la prochaine étape pour la tech.   

A travers ce témoignage personnel, Jensen Huang envoie un signal clair aux jeunes générations: l’ingénierie logicielle ne suffit plus.

Son ambition est claire: remplacer la pénurie mondiale de main d’œuvre par une nouvelle main d’œuvre numérique, faite de robots autonomes, capables de construire, manipuler et produire.

Vers la construction d’usines

« Il faut donc espérer que dans les dix prochaines années, lorsque nous construirons cette nouvelle génération d’usines, elles seront hautement robotisées et nous aideront à faire face à la grave pénurie de main d’œuvre que nous connaissons dans le monde entier », a-t-il déclaré.

Dans cette logique, Nvidia n’est plus seulement un concepteur de cartes graphiques, mais un acteur central dans la construction d’une industrie robotisée, automatisée et intelligente.

Pour comprendre cette transition, Jenseng Huang remonte au début des années 2010 quand une nouvelle architecture de réseau neuronal a été imaginée.

« L’intelligence artificielle moderne est vraiment apparue il y a 12 à 14 ans, lorsque AlexNet a vu le jour et que la vision par ordinateur a fait sa grande percée », rappelle-t-il.

Ce modèle d’apprentissage a révolutionné la vision par ordinateur et ouvert la voie à l’essor de l’IA générative.

« Nous sommes maintenant dans cette ère appelée “Reasoning AI”… où l’IA peut comprendre, générer, [et] résoudre des problèmes et reconnaître des conditions que nous n’avons jamais vues auparavant », estime-t-il. Une intelligence capable de résoudre des problèmes inédits et de raisonner dans des environnements complexes. 

Une conviction forte forgée par l’expérience. C’est en 1993 que Jensen Huang cofondait Nvidia avec deux autres ingénieurs. Plus de 30 ans plus tard, le monde a beaucoup évolué et pour lui, la prochaine génération d’ingénieurs ne devra pas seulement savoir programmer, mais comprendre le monde réel pour en construire un nouveau. 

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