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NVIDIA DRA pour GPU : Don à la CNCF et support Kubernetes

by Louis Girard - Tech
written by Louis Girard - Tech

L’IA et Kubernetes : NVIDIA ouvre la voie à une infrastructure cloud native plus performante

L’intelligence artificielle est devenue une charge de travail essentielle pour les entreprises. Et pour la grande majorité d’entre elles, cette charge de travail repose désormais sur Kubernetes, la plateforme open source leader pour l’orchestration des conteneurs. Mais gérer des infrastructures d’IA complexes et gourmandes en ressources peut s’avérer un défi. C’est là qu’intervient NVIDIA, avec une annonce majeure faite lors de KubeCon Europe à Amsterdam : le don de son Pilote NVIDIA Dynamic Resource Allocation (DRA) pour GPU à la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Un don stratégique pour l’écosystème Kubernetes

Ce don marque un tournant important. Le pilote NVIDIA DRA passe du statut de projet géré par un fournisseur à une propriété communautaire complète au sein de Kubernetes. Chris Aniszczyk, directeur de la technologie de la CNCF, souligne que cette démarche “rend l’orchestration GPU hautes performances transparente et accessible à tous”. En ouvrant le code source et en encourageant la collaboration, NVIDIA stimule l’innovation et garantit que la technologie reste alignée sur les besoins évolutifs du cloud moderne.

Simplifier la gestion des GPU pour l’IA

Historiquement, la gestion des GPU, composants clés de l’IA, dans les centres de données était une tâche complexe. Le pilote NVIDIA DRA vise à simplifier considérablement ce processus. Il offre plusieurs avantages clés :

  • Efficacité améliorée : Le pilote permet un partage plus intelligent des ressources GPU, optimisant l’utilisation de la puissance de calcul grâce à la prise en charge des technologies NVIDIA Multi-Process Service et Multi-Instance GPU.
  • Échelle massive : Il prend en charge nativement la connexion de systèmes entre eux, notamment via la technologie NVLink multi-nœuds, essentielle pour l’entraînement de modèles d’IA massifs sur les systèmes NVIDIA Grace Blackwell de nouvelle génération.
  • Flexibilité : Les développeurs peuvent reconfigurer dynamiquement leur matériel en fonction de leurs besoins, modifiant l’allocation des ressources à la volée.
  • Précision : Le logiciel prend en charge des requêtes affinées, permettant aux utilisateurs de spécifier la puissance de calcul, la mémoire et la configuration d’interconnexion exactes dont leurs applications ont besoin.

Conseil d’expert : L’allocation dynamique des ressources GPU est particulièrement cruciale pour les charges de travail d’IA qui connaissent des pics d’activité. En optimisant l’utilisation des GPU, vous pouvez réduire considérablement les coûts d’infrastructure et améliorer les performances globales.

Sécurité renforcée avec les Kata Containers

NVIDIA ne s’arrête pas là. En collaboration avec la communauté Confidential Containers de la CNCF, NVIDIA a introduit le support GPU des Kata Containers, des machines virtuelles légères qui agissent comme des conteneurs. Cela étend l’accélération matérielle à une isolation plus forte, séparant les charges de travail pour une sécurité accrue. Les charges de travail d’IA peuvent ainsi s’exécuter avec une protection améliorée, facilitant la mise en œuvre d’une informatique confidentielle pour protéger les données sensibles.

Un effort collaboratif à l’échelle de l’industrie

NVIDIA ne travaille pas seule. L’entreprise collabore avec des leaders du secteur tels que Amazon Web Services, Broadcom, Canonical, Google Cloud, Microsoft, Nutanix, Red Hat et SUSE pour faire progresser ces fonctionnalités au profit de l’ensemble de l’écosystème cloud natif. Chris Wright, directeur de la technologie et vice-président senior de l’ingénierie mondiale chez Red Hat, souligne que “l’Open Source sera au cœur de toute stratégie d’IA d’entreprise réussie”.

Au-delà du pilote DRA : d’autres initiatives open source

Le don du pilote NVIDIA DRA n’est qu’une partie d’un engagement plus large envers l’open source. NVIDIA a également annoncé plusieurs autres projets, notamment :

  • NVSentinel : un système de correction des pannes GPU.
  • AI Cluster Runtime (aicr) : un framework d’IA agentique.
  • NVIDIA NemoClaw : une pile de référence open source.
  • NVIDIA OpenShell : un runtime pour exécuter en toute sécurité des agents autonomes.
  • KAI Scheduler : un planificateur de charge de travail d’IA hautes performances, désormais intégré en tant que projet CNCF Sandbox.

Le saviez-vous ? L’intégration du KAI Scheduler en tant que projet CNCF Sandbox est une étape cruciale pour favoriser une collaboration plus large et garantir que la technologie évolue en fonction des besoins de l’écosystème cloud natif.

Dynamo et Grove : orchestrer l’IA sur Kubernetes

NVIDIA étend également l’écosystème Dynamo avec Grove, une interface de programmation d’applications Kubernetes open source pour orchestrer les charges de travail d’IA sur les clusters GPU. Grove permet aux développeurs d’exprimer des systèmes d’inférence complexes dans une seule ressource déclarative, et s’intègre à la pile d’inférence llm-d pour une adoption plus large dans la communauté Kubernetes.

FAQ

Qu’est-ce que le Pilote NVIDIA DRA pour GPU ?
C’est un logiciel qui permet une allocation dynamique et efficace des ressources GPU pour les charges de travail d’IA sur Kubernetes.

Pourquoi NVIDIA a-t-elle fait don de ce pilote à la CNCF ?
Pour encourager l’innovation, la collaboration et garantir que la technologie reste ouverte et accessible à tous.

Quels sont les avantages de l’utilisation des Kata Containers avec les GPU NVIDIA ?
Cela renforce la sécurité en isolant les charges de travail d’IA, permettant une informatique confidentielle.

Qu’est-ce que NVLink multi-nœuds ?
Une technologie d’interconnexion qui permet de connecter des systèmes entre eux pour l’entraînement de modèles d’IA massifs.

NVIDIA s’engage à maintenir et à contribuer activement aux projets Kubernetes et CNCF pour répondre aux demandes rigoureuses des clients d’entreprise en matière d’IA. Vous pouvez commencer à utiliser le Pilote NVIDIA DRA dès aujourd’hui et explorer les démonstrations en direct lors de la KubeCon.

Quelles sont vos perspectives sur l’avenir de l’IA et de Kubernetes ? Partagez vos réflexions dans les commentaires ci-dessous !

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Sciences et technologies

IA à la périphérie : Cat et NVIDIA révolutionnent la robotique avec Jetson

by Louis Girard - Tech
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L’IA Quitte le Cloud pour S’Implanter dans le Monde Réel : Le Cas Caterpillar et NVIDIA

En tant que journaliste spécialisé dans les technologies industrielles, j’ai pu observer une tendance majeure se dessiner : l’intelligence artificielle, longtemps cantonnée aux centres de données, s’émancipe et se déploie directement sur le terrain. L’exemple de Caterpillar, avec sa mini-pelle 306 CR, et son partenariat avec NVIDIA, illustre parfaitement cette révolution. Ce n’est plus une question de savoir quel modèle d’IA est le plus performant, mais où il est le plus pertinent de l’exécuter.

La Mini-Pelle 306 CR : Un Laboratoire d’IA sur Chenilles

La Cat 306 CR, une mini-pelle compacte capable de se faufiler dans les chantiers les plus exigus, est devenue un banc d’essai pour l’IA embarquée. Imaginez une machine capable de répondre à des questions, guidée par un assistant vocal intelligent. C’est désormais une réalité, grâce à l’intégration de la plateforme NVIDIA Jetson Thor et des modèles vocaux NVIDIA Némotron. Cette mini-pelle, qui tient dans un conteneur d’expédition standard, est un symbole de cette nouvelle ère.

De la Latence au Temps Réel : L’Avantage de la Périphérie

Pendant longtemps, les modèles d’IA ont prospéré dans le cloud, profitant de la puissance de calcul élastique et des réseaux persistants. Mais cette approche présente des inconvénients : latence, coûts de calcul variables, et préoccupations liées à la confidentialité des données. Le passage à l’IA en périphérie, directement sur les machines, résout ces problèmes. La faible latence est cruciale pour les applications en temps réel, tandis que la puissance limitée des appareils impose une optimisation rigoureuse des modèles. De plus, le traitement local des données renforce la sécurité et la confidentialité.

IA Physique : Quand les Robots Pensent et Agissent

Ce concept d’IA physique, où les modèles d’IA génératifs étendent les possibilités des systèmes physiques, prend de l’ampleur. Caterpillar développe un assistant IA pour ses machines, capable de guider l’opérateur et d’améliorer la sécurité. Franka Robotique, quant à elle, a présenté un système robotique à double bras exécutant le modèle NVIDIA GR00T N1.6, capable d’effectuer des tâches complexes sans programmation explicite. Des projets de recherche, comme le Projet SONIC de NVIDIA, démontrent également le potentiel de l’IA pour contrôler des robots humanoïdes en temps réel.

Jetson : La Nouvelle Norme pour l’IA Embarquée

NVIDIA Jetson s’impose comme une plateforme de référence pour l’exécution de modèles ouverts en périphérie. Sa flexibilité, sa compatibilité avec divers frameworks d’IA, et sa capacité à gérer une large gamme de modèles en font un choix privilégié pour les développeurs. Des modèles de référence sont disponibles sur Jetson AI Lab, facilitant le développement et le déploiement d’applications d’IA.

Les Modèles Ouverts à l’Honneur : Gemme, Mistral, et Autres

Plusieurs modèles ouverts se distinguent par leur performance et leur adaptabilité sur les plateformes Jetson :

  • Gemme (Google) : Multimodal, capable de traiter le langage et les images dans plus de 140 langues.
  • gpt-oss-20B (OpenAI) : Offre des performances de raisonnement avancées dans un modèle compact.
  • Mistral 3 : Se distingue par sa précision, son efficacité et sa capacité de personnalisation.
  • NVIDIA Cosmos : Un modèle de langage de vision pour la perception spatio-temporelle et le raisonnement.
  • NVIDIA Isaac GR00T : Un modèle d’action en langage à vision pour les compétences robotiques généralistes.
  • NVIDIA Némotron : Une famille de modèles ouverts pour la création de systèmes d’IA agentique.

L’Avenir de l’Autonomie Industrielle

L’intégration de l’IA en périphérie ouvre la voie à une nouvelle génération de systèmes autonomes, capables de s’adapter à leur environnement et de prendre des décisions en temps réel. Les applications potentielles sont vastes : automatisation industrielle, robotique, véhicules autonomes, et bien d’autres. La prochaine étape, selon NVIDIA, est de passer des centres de données aux machines fonctionnant dans le monde physique, et c’est déjà en train de se produire.

FAQ

Qu’est-ce que l’IA physique ? L’IA physique combine des modèles d’IA génératifs avec des systèmes physiques, comme des robots, pour créer des machines plus intelligentes et plus autonomes.

Pourquoi est-il important de déplacer l’IA vers la périphérie ? Cela réduit la latence, diminue les coûts de calcul, et améliore la confidentialité des données.

Quelle est la plateforme NVIDIA Jetson ? C’est une plateforme de calcul embarquée conçue pour l’exécution de modèles d’IA en périphérie.

Quels sont les avantages des modèles ouverts ? Ils offrent aux développeurs une plus grande flexibilité et la possibilité de créer des applications personnalisées.

Où puis-je en apprendre davantage sur l’IA embarquée ? Consultez les ressources NVIDIA, les tutoriels Hugging Face, et participez à la prochaine conférence GTC.

N’hésitez pas à partager vos réflexions et vos expériences dans les commentaires ci-dessous. Et pour ne rien manquer des dernières tendances en matière de technologies industrielles, abonnez-vous à notre newsletter !

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Sciences et technologies

NVIDIA Nemotron 3 Super : Modèle IA Agentique Open Source

by Louis Girard - Tech
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NVIDIA Nemotron 3 Super : L’IA Agentique entre dans une Nouvelle Ère

En tant qu’observateur attentif de l’évolution de l’intelligence artificielle, je suis particulièrement enthousiaste par l’annonce de NVIDIA concernant Nemotron 3 Super. Ce nouveau modèle de 120 milliards de paramètres, avec 12 milliards de paramètres actifs, ne se contente pas d’ajouter de la puissance brute ; il ouvre la voie à une nouvelle génération d’applications d’IA agentique, plus performantes et plus fiables. Lancé le 14 mars 2026, ce modèle promet de transformer la manière dont les entreprises abordent l’automatisation et la prise de décision.

Les Défis de l’IA Multi-Agents et la Réponse de NVIDIA

L’essor des systèmes multi-agents, où plusieurs IA collaborent pour atteindre un objectif commun, est indéniable. Cependant, deux obstacles majeurs se dressent sur leur chemin : l’explosion du contexte et la “taxe sur la pensée”. Les workflows multi-agents génèrent jusqu’à 15 fois plus de jetons que les conversations classiques, augmentant les coûts et risquant de déstabiliser l’alignement des agents sur l’objectif initial. De plus, l’utilisation de modèles volumineux pour chaque sous-tâche peut rendre ces applications trop coûteuses et lentes.

Nemotron 3 Super répond à ces défis grâce à une fenêtre contextuelle d’un million de jetons, permettant aux agents de conserver une mémoire complète du flux de travail et d’éviter la dérive des objectifs. Son architecture hybride, combinant les couches Mamba pour l’efficacité et les couches de transformateurs pour le raisonnement avancé, offre un débit 5 fois supérieur et une précision 2 fois accrue par rapport à son prédécesseur, Nemotron Super.

Une Architecture Hybride Innovante

L’innovation ne s’arrête pas là. Nemotron 3 Super intègre un “Ministère de l’Environnement” qui active seulement 12 milliards de ses 120 milliards de paramètres lors de l’inférence, optimisant ainsi les ressources. La technique du “MoE latent” améliore encore la précision en activant quatre spécialistes experts pour le prix d’un lors de la génération de chaque jeton. Enfin, la prédiction multi-jetons accélère l’inférence de 3 fois.

Disponibilité et Adoption Croissante

Ce qui distingue particulièrement Nemotron 3 Super, c’est son accessibilité. NVIDIA a publié les poids du modèle sous une licence permissive, permettant aux développeurs de le déployer et de le personnaliser sur diverses infrastructures : postes de travail, centres de données ou cloud. Il est déjà accessible sur build.nvidia.com, Perplexity, OpenRouter et Hugging Face. Dell Technologies l’intègre au Dell Enterprise Hub sur Hugging Face, optimisé pour le déploiement sur site avec Dell AI Factory.

L’adoption est rapide. Des entreprises comme Perplexity, CodeLapin, Greptile, Edison Scientific et Lila Sciences l’utilisent déjà pour des tâches variées, allant de la recherche approfondie à la revue de code. Des leaders de l’industrie tels qu’Amdocs, Palantir, Cadence, Dassault Systèmes et Siemens le déploient pour automatiser les flux de travail dans des domaines clés comme les télécommunications, la cybersécurité et la fabrication de semi-conducteurs.

Applications Concrètes et Perspectives d’Avenir

Les applications potentielles sont vastes. Imaginez un agent de développement logiciel capable de charger une base de code entière en contexte, facilitant la génération et le débogage de code de bout en bout. Ou un analyste financier capable de traiter des milliers de pages de rapports en mémoire, améliorant l’efficacité et la précision des analyses. Nemotron 3 Super excelle également dans les environnements à enjeux élevés, comme l’orchestration de la sécurité autonome en cybersécurité, grâce à son outil d’appel de haute précision.

FAQ : Vos Questions sur Nemotron 3 Super

  • Qu’est-ce que Nemotron 3 Super ? Un modèle de langage de 120 milliards de paramètres conçu pour les systèmes d’IA agentique.
  • Quels sont ses principaux avantages ? Un débit 5 fois supérieur, une précision 2 fois accrue et une fenêtre contextuelle d’un million de jetons.
  • Où puis-je accéder à Nemotron 3 Super ? Sur build.nvidia.com, Perplexity, OpenRouter et Hugging Face.
  • Est-il open source ? Les poids du modèle sont disponibles sous licence permissive.

NVIDIA Nemotron 3 Super n’est pas simplement un nouveau modèle de langage ; c’est un catalyseur pour l’avenir de l’IA agentique. Son architecture innovante, sa performance exceptionnelle et son accessibilité en font un outil puissant pour les entreprises et les développeurs qui souhaitent repousser les limites de ce qui est possible. Je suis impatient de voir comment cette technologie transformera les industries et façonnera le monde de demain.

Quelles sont vos réflexions sur l’avenir de l’IA agentique ? Partagez vos opinions dans les commentaires ci-dessous !

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Sciences et technologies

Nvidia : Plateforme Open Source pour Agents IA NemoClaw

by Louis Girard - Tech
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Nvidia et l’essor des agents d’IA open source : vers une révolution de la productivité ?

En tant qu’observateur attentif de l’écosystème technologique, je constate un changement de paradigme majeur : l’intelligence artificielle ne se limite plus aux chatbots conversationnels. Nvidia, géant des puces graphiques, prépare le lancement de NemoClaw, une plateforme open source dédiée aux agents d’IA, et cela pourrait bien redéfinir la manière dont les entreprises abordent l’automatisation et la productivité.

NemoClaw : une plateforme pour des agents d’IA autonomes

Nvidia s’apprête à lancer une plateforme open source, baptisée NemoClaw, conçue pour permettre aux entreprises de déployer des agents d’IA capables d’effectuer des tâches pour leurs employés. L’intérêt est de permettre une automatisation plus poussée, au-delà des simples interactions conversationnelles. Ces agents, souvent appelés “griffes” (claws en anglais), sont conçus pour exécuter des tâches séquentielles avec une supervision humaine minimale. Contrairement aux chatbots traditionnels d’OpenAI ou d’Anthropic, qui nécessitent une intervention constante, ces agents sont censés s’améliorer avec le temps et s’adapter aux besoins spécifiques de l’utilisateur.

Bon à savoir : L’approche open source de Nvidia est stratégique. Elle vise à encourager la collaboration et l’innovation, tout en réduisant la dépendance aux solutions propriétaires.

L’engouement pour les “griffes” et les risques associés

L’intérêt pour ces agents autonomes a été illustré par l’émergence d’OpenClaw (anciennement Clawdbot, puis Moltbot), un agent d’IA open source qui a captivé la Silicon Valley par sa capacité à fonctionner localement et à accomplir des tâches pour les utilisateurs. Cependant, cette autonomie accrue n’est pas sans risques. Certaines entreprises, comme Meta, ont interdit l’utilisation d’OpenClaw sur leurs ordinateurs de travail en raison de préoccupations liées à la sécurité et à l’imprévisibilité de ces agents. Un employé de Meta a même partagé publiquement une expérience où un agent d’IA a supprimé en masse ses e-mails.

Sécurité et confidentialité : les priorités de Nvidia

Conscient de ces défis, Nvidia semble vouloir intégrer des outils de sécurité et de confidentialité dans NemoClaw. L’objectif est de rassurer les entreprises et de faciliter l’adoption de ces agents d’IA dans des environnements professionnels. Nvidia contacte déjà des entreprises comme Salesforce, Cisco, Google, Adobe et CrowdStrike pour établir des partenariats potentiels.

Une stratégie plus large pour Nvidia

Le lancement de NemoClaw s’inscrit dans une stratégie plus large de Nvidia visant à maintenir sa domination dans le domaine de l’infrastructure d’IA. Jusqu’à présent, l’entreprise s’appuyait fortement sur sa plateforme CUDA, un système propriétaire. En adoptant une approche open source, Nvidia cherche à élargir son écosystème et à attirer un plus grand nombre de développeurs. Parallèlement, Nvidia prévoit de dévoiler un nouveau système de puces pour le calcul d’inférence, intégrant une puce de la startup Groq.

Le saviez-vous ? Nvidia ne se contente pas d’investir dans le logiciel. L’entreprise prévoit également de lancer de nouvelles puces pour accélérer le traitement de l’IA.

FAQ : Vos questions sur les agents d’IA

  • Qu’est-ce qu’un agent d’IA ? Un agent d’IA est un programme capable d’effectuer des tâches de manière autonome, sans intervention humaine constante.
  • Qu’est-ce que NemoClaw ? C’est la plateforme open source de Nvidia pour le développement et le déploiement d’agents d’IA.
  • Quels sont les risques liés à l’utilisation d’agents d’IA ? Les risques incluent des problèmes de sécurité, d’imprévisibilité et de confidentialité.
  • Pourquoi Nvidia adopte-t-elle une approche open source ? Pour encourager la collaboration, l’innovation et réduire la dépendance aux solutions propriétaires.

L’avenir de l’automatisation : un potentiel immense

L’essor des agents d’IA, comme ceux que Nvidia s’apprête à faciliter avec NemoClaw, représente une avancée significative dans le domaine de l’automatisation. Si les défis liés à la sécurité et à la fiabilité sont surmontés, ces agents pourraient transformer la manière dont les entreprises fonctionnent et améliorer considérablement la productivité. Il sera fascinant d’observer l’évolution de cet écosystème et l’impact qu’il aura sur le monde du travail.

Quelles sont vos attentes concernant l’avenir des agents d’IA ? Partagez vos réflexions dans les commentaires ci-dessous !

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Sciences et technologies

AI-RAN : de la recherche au déploiement commercial

by Louis Girard - Tech
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L’IA révolutionne les réseaux sans fil : vers une 6G native et intelligente

En tant qu’observateur attentif de l’écosystème télécom, je constate une accélération spectaculaire de l’intégration de l’intelligence artificielle dans les réseaux radio d’accès (RAN). Ce qui relevait encore de la recherche en laboratoire il y a quelques mois se concrétise désormais sur le terrain, avec des déploiements pilotes et des démonstrations impressionnantes. Le Mobile World Congress 2026 à Barcelone a confirmé cette tendance, avec une convergence claire vers une fondation logicielle commune pour les futures générations de réseaux.

AI-RAN : du concept à la réalité

L’AI-RAN, ou Radio Access Network basé sur l’IA, n’est plus un simple concept. Des opérateurs majeurs comme T-Mobile US, SoftBank et Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) déploient activement des solutions AI-RAN, optimisées par les plateformes NVIDIA AI-RAN. Ces déploiements ne se limitent pas à des tests en laboratoire : ils se déroulent en conditions réelles, avec des applications concrètes comme le streaming vidéo, l’IA générative et même le contrôle à distance de robots via la 5G.

Le saviez-vous ? SoftBank a réalisé une première mondiale avec un MIMO massif à 16 couches, entièrement défini par logiciel et fonctionnant sur la plateforme AI-RAN de NVIDIA. C’est une avancée technique significative vers la commercialisation de l’AI-RAN.

Nokia et NVIDIA : un partenariat stratégique

Le partenariat entre Nokia et NVIDIA est un moteur clé de cette révolution. En intégrant les produits AI-RAN de NVIDIA à son portefeuille RAN, Nokia permet aux opérateurs de lancer des réseaux 5G-Advanced et 6G natifs d’IA. Les premiers résultats sont encourageants, avec des performances à haut débit et une fiabilité extrême sur plusieurs bandes de spectre 5G, comme le démontre l’analyse comparative de partenaires comme SynaXG.

L’écosystème AI-RAN en pleine expansion

L’écosystème autour de l’AI-RAN s’enrichit rapidement. Plus de 20 démonstrations basées sur les plateformes NVIDIA seront présentées au MWC, illustrant l’amélioration des performances et de l’efficacité de la 5G grâce à l’IA. Des entreprises comme DeepSig, SUTD, zTouch Networks et Northeastern University explorent des applications innovantes, allant de l’optimisation des interfaces aériennes à la gestion intelligente des ressources GPU.

Conseil d’expert : L’utilisation de GPU multi-instance NVIDIA permet aux opérateurs de partager efficacement les ressources GPU entre les charges de travail IA et RAN, maximisant ainsi l’utilisation et réduisant les coûts.

Vers la 6G : une architecture ouverte, sécurisée et native de l’IA

L’AI-RAN est considéré comme une architecture unificatrice pour les futurs réseaux radio. En alignant les opérateurs, les fournisseurs et les chercheurs autour d’architectures définies par logiciel et accélérées par GPU, l’innovation est stimulée et les bases de la 6G native d’IA sont construites dès maintenant. NVIDIA s’engage activement dans cette direction, avec des bibliothèques open source et une participation à des initiatives comme l’OCUDU Ecosystem Foundation.

FAQ : Questions fréquentes sur l’AI-RAN

  • Qu’est-ce que l’AI-RAN ? C’est une architecture de réseau radio d’accès qui intègre l’intelligence artificielle pour améliorer les performances, l’efficacité et la flexibilité.
  • Quels sont les avantages de l’AI-RAN ? Une meilleure gestion du spectre, une latence réduite, une capacité accrue et la possibilité de déployer de nouvelles applications d’IA.
  • Quels opérateurs sont impliqués dans le déploiement de l’AI-RAN ? T-Mobile US, SoftBank et Indosat Ooredoo Hutchison sont parmi les premiers à expérimenter et à déployer l’AI-RAN.
  • Quel est le rôle de NVIDIA dans l’AI-RAN ? NVIDIA fournit les plateformes et les logiciels qui permettent aux opérateurs de déployer des réseaux AI-RAN performants et évolutifs.

L’avenir des réseaux sans fil est indéniablement lié à l’IA. L’AI-RAN représente une avancée majeure, ouvrant la voie à des systèmes 6G plus intelligents, plus efficaces et plus adaptatifs. En tant que professionnel du secteur, je suis convaincu que cette technologie transformera radicalement la façon dont nous communiquons et interagissons avec le monde qui nous entoure.

Quelles sont vos perspectives sur l’avenir de l’AI-RAN ? Partagez vos réflexions dans les commentaires ci-dessous !

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Sciences et technologies

Réseaux autonomes : NVIDIA accélère l’IA dans les télécoms

by Louis Girard - Tech
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L’IA Agentique Révolutionne les Réseaux Télécoms : Vers des Opérations Autonomes

En tant que journaliste spécialisé dans les technologies télécoms, je constate un changement de paradigme majeur. Les réseaux autonomes, longtemps considérés comme un concept futuriste, deviennent une réalité tangible. L’automatisation, bien qu’importante, n’est qu’une première étape. L’enjeu actuel réside dans la capacité des réseaux à comprendre l’intention de l’opérateur, à raisonner sur les compromis et à prendre des décisions éclairées. C’est là que l’IA agentique entre en jeu.

L’IA Agentique : Au-Delà de l’Automatisation

L’automatisation se limite à l’exécution de tâches prédéfinies. Un réseau autonome, en revanche, doit être capable de raisonner et de s’adapter. NVIDIA, en collaboration avec des acteurs clés comme AdaptKey AI et BubbleRAN, est à l’avant-garde de cette transformation. Le récent rapport de NVIDIA sur l’état de l’IA dans les télécommunications confirme que l’automatisation des réseaux est désormais le principal moteur d’investissement et de retour sur investissement dans le domaine de l’IA.

Un Grand Modèle de Télécommunications Open Source

NVIDIA a dévoilé un grand modèle de télécommunications (LTM) open source, basé sur NVIDIA Nemotron. Ce modèle, affiné avec des données spécifiques au secteur des télécommunications, permet aux opérateurs de construire des réseaux autonomes plus performants. L’ouverture de ce modèle est cruciale : elle offre une transparence totale sur la manière dont il a été formé et permet un déploiement sécurisé et rapide au sein des réseaux existants. Les opérateurs peuvent ainsi adapter et étendre le raisonnement du modèle avec leurs propres données opérationnelles.

Bon à savoir : L’initiative Open Telco AI de la GSMA soutient activement le développement et le partage de ces ressources open source, accélérant ainsi l’adoption de l’IA agentique dans l’industrie.

Apprendre aux Agents IA à Raisonner comme des Ingénieurs Réseau

La création d’agents IA capables de résoudre des problèmes complexes nécessite une approche méthodique. NVIDIA et Tech Mahindra ont publié un guide expliquant comment affiner les modèles de raisonnement et créer des agents capables d’exécuter des flux de travail du centre d’opérations réseau (NOC) en toute sécurité. L’idée est de traduire les connaissances des experts en procédures étape par étape, créant ainsi des “exemples de réflexion” que le modèle peut apprendre.

Optimisation de l’Efficacité Énergétique grâce à l’IA

L’IA agentique ne se limite pas à l’amélioration des performances ; elle peut également contribuer à réduire la consommation d’énergie. Le nouveau plan NVIDIA pour une efficacité énergétique RAN axée sur l’intention intègre des modèles qui comprennent le réseau, des agents qui agissent en fonction de l’intention et une simulation qui valide les décisions. Cela permet aux opérateurs de réduire systématiquement la consommation d’énergie dans les réseaux 5G tout en maintenant la qualité de service.

Des Opérateurs Télécoms Déjà Engagés

Plusieurs opérateurs télécoms ont déjà commencé à mettre en œuvre les solutions proposées par NVIDIA. Cassava Technologies utilise le modèle pour optimiser son réseau mobile en Afrique, tandis que NTT DATA l’applique à la régulation du trafic au Japon. Telenor, quant à lui, adoptera le modèle avec BubbleRAN pour améliorer son réseau 5G maritime.

Configuration Réseau Évolutive avec l’Orchestration Multi-Agents

NVIDIA et BubbleRAN améliorent le plan de configuration réseau avec la boîte à outils d’agent NVIDIA NeMo et la boîte à outils agent BubbleRAN, offrant des frameworks complémentaires pour l’orchestration multi-agents. BubbleRAN intègre ces outils dans son Opti-Sphère pour gérer les agents de surveillance, de configuration et de validation de manière plus flexible.

FAQ : L’IA Agentique en Télécommunications

  • Qu’est-ce qu’un réseau autonome ? Un réseau capable de s’autogérer, de comprendre l’intention de l’opérateur et de prendre des décisions éclairées sans intervention humaine constante.
  • Quel est le rôle de l’IA agentique dans cette transformation ? L’IA agentique fournit les modèles de raisonnement et les agents nécessaires pour permettre aux réseaux de fonctionner de manière autonome.
  • Qu’est-ce qu’un LTM (Large Telco Model) ? Un grand modèle de langage spécifiquement affiné pour comprendre le langage et les flux de travail du secteur des télécommunications.
  • Quels sont les avantages de l’utilisation de modèles open source ? Transparence, sécurité, adaptabilité et possibilité d’étendre le raisonnement avec les propres données de l’opérateur.
Conseil d’expert : N’attendez pas que l’autonomie complète soit atteinte. Commencez par identifier les cas d’utilisation les plus pertinents pour votre réseau et déployez des agents IA pour automatiser ces tâches spécifiques.

Le Congrès mondial du mobile à Barcelone sera une occasion idéale d’en apprendre davantage sur les dernières avancées en matière d’IA agentique pour les télécommunications. L’avenir des réseaux est en marche, et il est indéniablement intelligent.

Quelles sont vos perspectives sur l’impact de l’IA agentique sur les réseaux télécoms ? Partagez vos réflexions dans les commentaires ci-dessous !

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Sciences et technologies

IA et santé : adoption, ROI et open source en 2026

by Louis Girard - Tech
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L’IA révolutionne les soins de santé : état des lieux et perspectives d’avenir

En tant que journaliste spécialisé dans les technologies de pointe, je constate une accélération fulgurante de l’adoption de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé. Loin de se limiter à la recherche, l’IA transforme concrètement les pratiques médicales, de la radiologie à la découverte de médicaments, en passant par l’optimisation des processus administratifs. Les chiffres sont éloquents : 70% des organisations du secteur utilisent déjà activement l’IA, contre 63% en 2024.

L’IA générative et les modèles open source en première ligne

L’essor de l’IA générative et des grands modèles de langage (LLM) est particulièrement notable. 69% des professionnels de santé interrogés les utilisent désormais, une augmentation significative par rapport aux 54% de l’année précédente. Parallèlement, l’importance des logiciels et modèles open source est unanimement reconnue : 82% des organisations les considèrent comme modérément à extrêmement importants pour leur stratégie d’IA. Cette tendance favorise l’innovation et permet de développer des applications spécifiques à des besoins précis.

Bon à savoir : L’IA agentique, encore émergente, suscite un intérêt croissant. 47% des acteurs du secteur l’utilisent ou l’évaluent, signe de son potentiel pour automatiser des tâches complexes et accélérer la prise de décision.

Des gains de productivité et des retours sur investissement concrets

L’investissement dans l’IA se traduit par des gains de productivité et des retours sur investissement (ROI) tangibles. 85% des dirigeants estiment que l’IA contribue à augmenter les revenus, tandis que 80% observent une réduction des coûts. Les applications les plus rentables varient selon les segments de l’industrie : l’imagerie médicale pour les entreprises de technologies médicales (57% de ROI), et la découverte de médicaments pour le secteur pharmaceutique et biotechnologique (46% de ROI).

Un domaine particulièrement prometteur est la rationalisation des tâches logistiques et administratives. Selon John Nosta, président de NostaLab, c’est là que l’impact de l’IA sera le plus visible dans les 12 à 18 prochains mois, avec des gains d’efficacité significatifs dans la planification, la documentation, le codage et la coordination des soins.

Cas d’usage concrets : de l’aide à la décision clinique aux assistants virtuels

L’IA se déploie dans une multitude de cas d’usage. L’aide à la décision clinique, par exemple, permet aux radiologues de détecter plus rapidement et plus précisément les anomalies sur les images médicales. Les assistants de santé virtuels et les chatbots, utilisés par 37% des prestataires de soins numériques, améliorent l’interaction avec les patients et automatisent les tâches répétitives. L’optimisation des flux de travail, quant à elle, permet de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité globale des établissements de santé.

L’open source : un catalyseur d’innovation responsable

L’adoption de modèles et de logiciels open source est un facteur clé de succès. Elle offre aux entreprises une plus grande flexibilité et efficacité, tout en favorisant l’innovation collaborative. Cependant, il est crucial de trouver un équilibre entre l’ouverture et la nécessité de garantir la sécurité, la responsabilité et l’imputabilité, notamment dans les environnements cliniques.

Conseil d’expert : Les organisations qui réussissent à intégrer l’IA sont celles qui investissent dans l’évaluation continue de ses performances et de son impact sur la sécurité, la qualité et les soins aux patients.

FAQ : Questions fréquentes sur l’IA dans les soins de santé

  • Quels sont les principaux avantages de l’IA dans les soins de santé ? L’IA permet d’améliorer la précision des diagnostics, d’accélérer la découverte de médicaments, d’optimiser les processus administratifs et d’améliorer l’expérience patient.
  • L’IA va-t-elle remplacer les professionnels de santé ? Non, l’IA est un outil d’aide à la décision qui permet aux professionnels de santé de se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée.
  • Quels sont les défis liés à l’adoption de l’IA dans les soins de santé ? Les principaux défis sont liés à la sécurité des données, à la réglementation, à l’interopérabilité des systèmes et à la nécessité de former les professionnels de santé.

L’avenir des soins de santé est indéniablement lié à l’intelligence artificielle. En investissant dans cette technologie et en adoptant une approche responsable et éthique, nous pouvons améliorer la qualité des soins, réduire les coûts et offrir une meilleure expérience aux patients.

Quelles sont vos expériences avec l’IA dans le domaine de la santé ? Partagez vos réflexions et vos questions dans les commentaires ci-dessous !

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Sciences et technologies

Hibiscus 2.12 : Le logiciel bancaire open source sécurise vos virements

by Louis Girard - Tech
written by Louis Girard - Tech

Près d’un mois après qu’un règlement européen a rendu obligatoire pour les banques de toute l’Europe de vérifier les noms des destinataires des transferts, le logiciel bancaire open source Hibiscus prend également en charge la nouvelle procédure. La « Vérification du bénéficiaire » (VoP) vise à empêcher les fraudeurs, par exemple, de manipuler les factures de l’entreprise et de rediriger les paiements vers des comptes tiers.

La version 2.12 de la plateforme applicative Jameica et de son plug-in de banque à domicile Hibiscus, sortie le 29 octobre 2025, contient désormais les nouvelles boîtes de dialogue requises. Par exemple, ils résolvent les cas dans lesquels le nom figurant sur un virement ou un ordre permanent ne correspond pas exactement à celui du titulaire du compte cible. Il n’est pas facile d’obtenir une correspondance complète : par exemple, si les conjoints ont un compte courant commun, les deux personnes sont enregistrées comme propriétaires avec leur prénom et leur nom et les deux doivent être spécifiés. Si l’un des deux porte un double nom, celui-ci est également enregistré. Pour les entreprises, le nom du propriétaire de l’entreprise est souvent associé à un terme générique tel que « menuiserie » ou à la forme juridique – comme l’a indiqué l’entreprise lors de l’ouverture du compte.

Si le nom indiqué dans le transfert ne diffère que légèrement de celui du titulaire du compte, ce que l’on appelle une “correspondance proche”, l’utilisateur doit voir le nom complet et confirmer qu’il s’agit bien du destinataire souhaité. En cas de divergences plus importantes, aucun nom n’est communiqué pour des raisons de protection des données (« No Match ») et l’utilisateur doit décider aveuglément s’il doit quand même effectuer le transfert à ses propres risques ou l’annuler. Le protocole FinTS (Financial Transaction Services), qu’Hibiscus utilise également pour l’échange de données avec le serveur de la banque, a été spécialement étendu à cet effet.

C’était l’exemple de lecture de notre article heise Plus « Logiciel bancaire essayé Hibiscus 2.12 avec vérification du destinataire ». Avec un abonnement heise Plus, vous pouvez lire l’intégralité de l’article.

#Logiciel #bancaire #essayé #Hibiscus #avec #vérification #destinataire

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Sciences et technologies

Blender 5.0 Bêta : Performances et Nouvelles Fonctionnalités pour la Modélisation 3D

by Louis Girard - Tech
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Blender 5.0 : La révolution open source de la 3D est lancée avec des performances améliorées

[Date d’actualité] – Blender, le logiciel de modélisation, d’animation et de rendu 3D gratuit et open source, vient de franchir une étape majeure avec le lancement de sa version 5.0.Cette nouvelle itération promet une expérience utilisateur significativement améliorée grâce à une série d’optimisations et de nouvelles fonctionnalités.

Les développeurs se sont particulièrement concentrés sur le flux de travail des nœuds, en ajoutant de nouvelles capacités telles que la rotation d’effets, des modes de sortie et de calcul inédits, ainsi que l’introduction de nouveaux nœuds.Ces améliorations rendent les nœuds de Blender plus puissants et plus flexibles, ouvrant de nouvelles perspectives créatives pour les artistes.

L’éditeur UV et les outils de modélisation bénéficient également de mises à jour substantielles. Six nouveaux modificateurs ont été intégrés : array, scatter on surface, instance on elements, randomise instances, curve to tube et geometry input. Le modificateur booléen, un pilier du processus de modélisation, a été repensé pour offrir une interface plus intuitive et des options plus claires.

Les performances globales de Blender sont également au cœur des améliorations. Les modifications apportées à la gestion des données des modificateurs permettent une meilleure réactivité lors des opérations d’annulation, fluidifiant ainsi le flux de travail.

Blender : Un acteur majeur de la 3D open source

Blender s’est imposé au fil des années comme une alternative viable aux logiciels 3D commerciaux. Sa nature open source, combinée à une communauté active et dévouée, en fait un outil puissant et accessible à tous. La version 5.0 confirme cette tendance, en offrant des fonctionnalités et des performances comparables à celles des solutions payantes.

Que vous soyez un débutant ou un professionnel expérimenté, Blender 5.0 est un logiciel à découvrir absolument pour tous ceux qui s’intéressent à la création 3D. Il est disponible en téléchargement gratuit sur le site officiel de Blender : https://www.blender.org/

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