Jensen Huang entrevoit pour Nvidia un marché de 200 milliards de dollars de processeurs pour agents IA

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a identifié pour l'entreprise un marché de 200 milliards de dollars : les processeurs conçus spécifiquement pour les agents IA. Il s'agit d'une nouvelle génération d'intelligence artificielle qui accomplit des tâches complexes de façon autonome, sans commande directe de l'utilisateur.

Que sont les agents IA ?

Les agents IA ne sont pas de simples chatbots qui répondent à des questions. Ce sont des programmes qui voient l'écran comme un humain, cliquent sur des boutons, remplissent des formulaires et prennent des décisions seuls. Ils fonctionnent dans le navigateur, dans le système d'exploitation, dans les applications : partout où un utilisateur peut travailler.

OpenAI a récemment présenté une démo d'Operator, un agent fondé sur GPT-5.5 qui commande des repas via DoorDash, achète des billets d'avion et compare les prix sur les places de marché. Google et Anthropic développent des systèmes similaires. Ce n'est plus de la théorie : les agents arrivent dans les versions de production de plateformes populaires, accessibles pour des tests.

Pour fonctionner, les agents ont besoin de puissance de calcul. Ils doivent voir l'écran, analyser l'information, dialoguer avec des services web et prendre des décisions en temps réel, le tout simultanément. Cela n'a rien à voir avec le simple affichage d'une ligne de texte en réponse à une question.

Pourquoi Nvidia voit ce marché

Jusqu'ici, les GPU de Nvidia ont dominé un seul domaine : l'entraînement des grands modèles de langage. Des millions de cartes graphiques ont servi à entraîner ChatGPT, Claude et Gemini. Mais l'entraînement est un événement ponctuel. Ensuite, il faut exécuter les modèles finalisés en production, jour après jour, des millions de fois.

Les agents tourneront en continu. Ils effectuent de nombreuses petites opérations, prennent des décisions à partir de données nouvelles et interagissent avec leur environnement. Cela exige une architecture très différente de celle qui convient à l'entraînement. Il faut des processeurs centraux (CPU), qui gèrent bien la logique et la prise de décision. Les GPU sont spécialisés dans le calcul matriciel, ce qui n'est pas tout à fait ce dont les agents ont besoin.

Huang s'attend à ce que les agents IA fassent exploser le marché dans les 3 à 5 prochaines années. Les grandes entreprises feront tourner des agents sur leurs propres serveurs pour servir les clients, traiter les données et gérer la logistique. Les particuliers les installeront sur leurs ordinateurs pour automatiser les tâches routinières. Cela signifie une demande pour une classe de calcul entièrement nouvelle : non pas pour entraîner des modèles, mais pour leur fonctionnement quotidien en production.

Taille du marché et rapidité

200 milliards de dollars, c'est un chiffre impressionnant. À titre de comparaison, cela équivaut à peu près à la taille actuelle de l'ensemble du marché des processeurs pour serveurs (Intel, AMD et leurs concurrents). Si la prévision de Huang se vérifie, le marché des CPU va simplement doubler. Et ce n'est qu'un début.

Mais le plus intéressant n'est pas le chiffre, c'est la vitesse d'évolution. Il y a un an, il n'existait pas d'agents IA sérieux. Il y a six mois, on en parlait comme de science-fiction. Aujourd'hui, ils sont déjà en bêta-test chez des millions d'utilisateurs. Demain, ils pourraient devenir un outil quotidien dans toutes les entreprises. Cela montre à quelle vitesse avance l'industrie de l'intelligence artificielle.

Ce que cela signifie

Nvidia ne se prépare pas à une simple nouvelle fonctionnalité, mais à un changement de paradigme informatique. Quand apparaît une nouvelle classe de tâches de calcul (comme le furent jadis les GPU pour le graphisme), un nouveau marché naît. Si les agents deviennent aussi populaires que les moteurs de recherche ou les réseaux sociaux, la demande de puissance de calcul croîtra de façon exponentielle.

Les entreprises se mettront à rivaliser non seulement sur le modèle (la qualité de ses résultats), mais aussi sur la vitesse : quel agent est le plus rapide, le plus fiable, le moins cher. Pour les entreprises, cela signifie que les tâches routinières, comme les transactions en ligne, le traitement de documents et la relation client, basculeront de plus en plus vite vers les agents. Il faudra repenser ce que font les employés et quelles compétences ont vraiment de la valeur à l'ère de l'IA. Cela se produit non pas en dix ans, mais en deux ou trois.