CES 2025 : Nvidia lance Nemotron, une famille de LLMs conçue pour l'agentique

L'IA dite "agentique" est sur toutes les lèvres, y compris celles de Nvidia. Jensen Huang, cofondateur et CEO de l'entreprise, y a donc passé un long moment lors de sa conférence d'ouverture du CES 2025, qui s'est tenue dans un stade de 12 000 places plein à craquer et pour laquelle certains ont fait plus de deux heures de queue (L'Usine Digitale était _évidemment_ dans la file VIP).

Nemotron, une famille de modèles dérivée de Llama

Nvidia y a annoncé Nemotron, une famille de grands modèles de langage dérivés de Llama dédiée spécifiquement à l'agentique. Nemotron est disponible en trois variantes : Nano (pour l'embarqué), Super (capable de tourner sur un seul GPU) et Ultra (pour le data center). Les modèles peuvent être utilisés tels quels ou customisés, par exemple pour intégrer du RAG.

Ils ont été spécialement entraînés pour le suivi d'instructions, le chat, l'appel de fonctions, la génération de code et les mathématiques. Une famille de modèles pour la vision, baptisée Cosmos Nemetron (à ne pas confondre avec le "Cosmos world foundation model"), a été créée en parallèle, là aussi avec trois versions. Tous ces modèles sont disponibles directement en téléchargement sur le site de Nvidia et sur Hugging Face, ou sous forme de microservices NIMs (nécessitant d'être client Nvidia AI Enterprise). SAP et ServiceNow figureront parmi les premiers clients à les déployer.

Des agents préconfigurés pour accélérer les déploiements

Nvidia avait déjà lancé NeMo, un framework pour le développement de modèles, et les NIMs pour l'inférence. Il avait ensuite annoncé cet été les Blueprints, des modèles et workflows pré-packagés (utilisant la suite Nvidia AI Enterprise et donc NeMo et NIM) pour que les clients puisse déployer des agents le plus facilement possible.

L'entreprise a profité du CES pour détailler les agents désormais disponibles. Cinq d'entre eux proviennent de partenaires spécialisés dans l'orchestration de workflows d'IA : CrewAI, Daily, LangChain, LlamaIndex et Weights & Biases. Nvidia a également développé un Blueprint pour convertir des documents PDF en podcasts (clairement inspiré par NotebookLM de Google), et un autre pour la recherche et le résumé de contenus vidéos.

La robotique, le prochain grand marché que veut conquérir Nvidia

Enfin, quatre Blueprints s'appuient sur Omniverse et sont dédiés à "l'IA physique". Traduction : aux jumeaux numériques pour la robotique. Jensen Huang a insisté sur le fait qu'il s'agit de la "prochaine étape" après les agents, et il est donc clair qu'il y voit un important marché potentiel. Nvidia travaille d'ailleurs sur le sujet depuis des années.

Il y a un Blueprint pour faire du streaming en réalité mixte sur un Apple Vision Pro, un autre pour la simulation de conduite autonome, un troisième pour faire de la visualisation en temps réel pour la CAO, et enfin il y a Mega. Ce dernier permet d'entraîner et de tester des flottes de robots à l'échelle dans une usine ou un entrepôt. Nvidia avait déjà présenté ce type d'usage, mais cette fois il dispose d'un cas concret développé par Accenture et Kion, une grande entreprise de logistique allemande.

Kion crée le jumeau numérique d'un entrepôt à l'aide de fichiers CAD ou BIM et d'images, vidéos ou captures Lidar. Ce jumeau se trouve dans Omniverse où il sert à entraîner et tester le "cerveau" des robots (qui utilisent Nvidia Isaac). Le fonctionnement des capteurs et les choix du système sont intégralement simulés dans cet environnement virtuel. Le système de gestion logistique de Kion peut leur assigner des tâches spécifiques, comme le transfert d'une charge d'un endroit à un autre. Une fois le robot virtuel entraîné correctement, il n'y a plus qu'à la charger dans la vraie machine.

En plus de ce cas d'usage, Accenture a intégré Mega dans son offre "AI Refinery" destinée aux industriels et logisticiens. Sur scène, Jensen Huang a souligné que le marché de la logistique en entrepôt pèse 1000 milliards de dollars. A bon entendeur. Au début de la conférence, Gary Shapiro, président du CES, est venu faire une petite introduction qui n'était pas loin de la génuflexion. Il a expliqué que s'il avait un peu mieux écouté Jensen par le passé, il aurait déjà pu prendre sa retraite. C'est probablement aussi vrai dans ce cas-ci.