Vous connaissez Nvidia ? Probablement pas, et pourtant la MIT Technology Review l’a nommée “Entreprise la plus innovante de l’année”.
Basée à Santa Clara en Californie, Nvidia est un fournisseur mondial de composants informatiques déjà bien installé sur le marché des gamers avec ses cartes graphiques. La firme a fait le pari de l’intelligence artificielle avant tout le monde, et développe des processeurs adaptés à l’apprentissage profond (deep learning) et à l’apprentissage automatique (machine learning).
Ses nombreuses applications pourraient révolutionner des industries majeures comme le marché de l’automobile avec les voitures sans conducteur, ou encore celui de la santé.
Jen-Hsun Huang
En outre, le CEO de Nvidia, Jen-Hsun Huang, a été nommé businessman de l’année par le magazine Fortune. Il explique que l’entreprise tire son nom d’après l’acronyme “NV” pour “next version” (‘version suivante’), que ses programmeurs juxtaposaient sur tous les noms de fichiers. lors de l’introduction de Nvidia en bourse, les fondateurs ont cherché un mot qu’ils pourraient composer avec cet acronyme. C’est Invidia, qui signifie “Envie” en latin, qui a été choisi, puis simplifié.
Il a développé une carte graphique révolutionnaire qui permet de stocker 21 milliards de transistors sur une surface de 815 mm2. Né à Taïwan, il est l’un des rares cofondateurs de société à diriger son entreprise plus de 20 ans plus tard. Aujourd’hui, sa société est valorisée quelque 91 milliards de dollars.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage adverse
“Nous avons observé que les jeux vidéo représentaient simultanément l’un des défis les plus complexes sur le plan informatique, et de très gros volumes de ventes. (…) Les jeux vidéos ont été notre application révolutionnaire – un volant pour atteindre de gros marchés capables d’injecter des sommes colossales pour financer la R&D et l’aider à résoudre les problèmes informatiques les plus imposants”.
Et lorsqu’on lui demande quelle est la prochaine opportunité, il n’a aucune hésitation :
“La capacité de l’intelligence artificielle à écrire de l’intelligence artificielle pour elle-même. (…) Nous en avons d’ores et déjà des indications. Les “Generative adversarial networks” ou apprentissage adverse (GAN). Je pense qu’au cours des prochaines années, nous verrons beaucoup de réséaux neuronaux qui développeront des réseaux neuronaux”.
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