En 2025, Nvidia s’impose plus que jamais comme l’épicentre technologique mondial de l’intelligence artificielle.
Sa présence remarquée à Viva Technology Paris cette année ne fait que confirmer une stratégie d’expansion qui dépasse les frontières américaines.
Du GPU gaming à l’IA industrielle, en passant par les data centers souverains, la firme de Jensen Huang redéfinit les standards du calcul mondial.
Quel est le rôle précis de Nvidia dans la naissance de l’IA moderne ?
Quels sont ses projets présents et futurs ?
Et surtout, quelle place entend-elle occuper en Europe, face à la montée des initiatives souveraines ?
1. De la carte graphique à l'intelligence artificielle : le virage stratégique de Nvidia
Fondée en 1993, Nvidia a bâti sa renommée sur ses cartes graphiques destinées aux jeux vidéo. Mais c’est au début des années 2010 que la bascule s’opère : l’entreprise anticipe le potentiel des GPU pour l’apprentissage profond
Son framework CUDA permet aux chercheurs d’entraîner des réseaux neuronaux sur des architectures massivement parallèles, déclenchant un bouleversement dans le monde scientifique.
Le lancement de la gamme Nvidia DGX en 2016, puis l’essor de l’écosystème logiciel NeMo et Clara, ont fait de Nvidia un véritable catalyseur de l’IA moderne.
Aujourd’hui, Nvidia domine clairement l’entraînement des grands modèles d’IA. Cette position s’explique par une puissance de calcul inégalée, un écosystème logiciel parfaitement intégré (CUDA, NeMo, TensorRT), et des partenariats stratégiques avec les plus grands fournisseurs Cloud comme AWS, Microsoft et Google.
Bien que les chiffres exacts varient selon les analystes, tous s’accordent à dire que Nvidia détient largement plus de 70 % du marché de l’entraînement des modèles d’IA générative à grande échelle…) et l’intégration avec les plus grands Clouds publics. La part exacte de marché varie selon les analystes, mais elle dépasse très largement les 70 %, notamment dans le segment des centres de données et de l’entraînement de LLM..
2. VivaTech 2025 : l'établissement d'un leadership européen assumé
La présence de Nvidia à Viva Technology 2025 n’avait rien d’anecdotique. Sur fond de compétition globale, la firme a affiché son ambition d’être un acteur clé de l’écosystème européen de l’IA. Les discussions engagées avec plusieurs gouvernements et fournisseurs cloud laissent entrevoir des projets de coopération autour de data centers AI Factory, compatibles avec les exigences de souveraineté numérique du continent.
Parmi les partenaires stratégiques : OVHcloud, Scaleway, et plusieurs consortiums industriels français. L’idée n’est plus de simplement vendre du matériel, mais de co-construire les fondations d’une IA européenne robuste et conforme aux règles RGPD.
3. Des architectures de calcul toujours plus puissantes : Blackwell, Grace Hopper & co.
L’écosystème IA de Nvidia repose sur des architectures matérielles de plus en plus optimisées :
- Grace Hopper (GH200) : cette puce combine un processeur CPU Grace et un GPU Hopper dans un même module, connectés par NVLink-C2C. Elle permet d’accélérer significativement les charges de travail IA, notamment pour l’entraînement et l’inférence de grands modèles.
- Blackwell B200 : dernier GPU de Nvidia, conçu pour gérer des modèles d’IA allant jusqu’à plusieurs trillions de paramètres. Il offre une efficacité énergétique supérieure et une bande passante mémoire accrue par rapport à la génération Hopper.
- NVLink et NVSwitch : des technologies d’interconnexion qui permettent à plusieurs GPU de communiquer ultra rapidement, sans passer par le CPU. Elles sont essentielles dans les configurations de calcul intensif comme les supercalculateurs IA.
- DGX SuperPOD : une infrastructure complète et préconfigurée, composée de dizaines à centaines de serveurs DGX, conçue pour le déploiement de centres de données IA prêts à l’emploi.
4. Cloud IA et IA générative : Nvidia en concurrent direct des hyperscalers
Avec DGX Cloud, Nvidia propose une alternative aux plateformes AWS ou Azure. L’utilisateur peut entraîner des modèles sur une infrastructure Nvidia as-a-Service, en accès distant, avec un support direct pour les frameworks TensorFlow, PyTorch et JAX.
Côté software, Nvidia a déployé NeMo, une plateforme modulaire pour construire, entraîner et déployer des LLMs. À cela s’ajoute BioNeMo pour les applications en sciences de la vie, et Nvidia Picasso pour les générateurs d’image IA.
L’entreprise s’affirme ainsi comme un fournisseur intégré verticalement : matériel, cloud, IA, APIs.
5. L'expansion vers l'Europe : datacenters IA et IA souveraine
L’Europe est désormais un pivot stratégique pour Nvidia. Plusieurs projets concrets en témoignent, notamment le déploiement d’AI Factories dans plusieurs États membres. Ces centres de données sont conçus pour héberger localement des capacités d’entraînement IA souveraines, fondées sur les architectures Nvidia DGX et Blackwell.
En Allemagne, Nvidia construit un cloud industriel IA intégrant 10 000 GPU DGX B200 pour soutenir les secteurs de la simulation, de la fabrication et des jumeaux numériques.
En France, la firme a annoncé au VivaTech 2025 un partenariat stratégique avec Mistral AI incluant le déploiement de 18 000 puces Blackwell dans une infrastructure IA souveraine basée à Paris.
D’autres pays comme le Royaume-Uni, la Suisse, la Norvège, l’Espagne ou l’Italie s’inscrivent également dans cette dynamique via des accords avec des opérateurs comme Orange, Fastweb, Telefónica ou Swisscom pour installer des AI Factories en mode fédéré.
6. Edge AI, quantique, robotique : les futurs terrains de jeue
Nvidia ne se limite pas aux datacenters. Elle investit également des domaines stratégiques en pleine croissance :
- Edge AI avec Nvidia Jetson : des plateformes compactes mais puissantes, intégrées dans des drones, des robots industriels ou des voitures autonomes. Elles permettent l’exécution d’inférences IA directement à la périphérie du réseau, sans passer par le cloud.
- Quantique avec cuQuantum : cuQuantum est une bibliothèque logicielle qui permet d’accélérer les simulations de circuits quantiques sur GPU. Elle ouvre la voie à la recherche en physique quantique, en cryptographie et en chimie computationnelle.
- Simulation avec Omniverse : Omniverse est un environnement de simulation collaboratif permettant de créer des jumeaux numériques. Il est utilisé dans l’industrie, la formation, la robotique et le développement d’algorithmes IA.
7. Synthèse : les projets IA de Nvidia
| Projet | Type | Périmètre | Lancement |
| DGX Cloud | Cloud IA | Entraînement LLM | 2023 (expansion 2025) |
| AI Factory Europe | Infrastructure | Datacenters souverains | En cours (2025) |
| Grace Hopper | Hardware | Supercalcul IA | 2024-2025 |
| Blackwell B200 | GPU | Modèles génératifs | 2025 |
| NeMo, BioNeMo | Software IA | LLMs, Biotech | 2023-2025 |
| Jetson, cuQuantum | Edge, quantique | Robotique, recherche | En production |
9. en résumé : un futur sous GPU ?
Nvidia ne se contente plus d’être un fabricant de puces. Elle orchestre aujourd’hui l’ensemble de l’écosystème de l’intelligence artificielle moderne. En misant sur une présence européenne stratégique, des alliances Cloud souverain, et une maîtrise verticale des technologies IA, elle impose un modèle difficile à contourner.
Reste à savoir si l’Europe saura bâtir une alternative résiliente ou si elle s’apprêt à vivre… à l’heure du GPU.
Foire aux questions techniques (FAQ)
Qu’est-ce que Grace Hopper chez Nvidia ?
Une architecture combinant CPU et GPU pour des performances extrêmes en IA et calcul scientifique.
Quelle différence entre NeMo et DGX Cloud ?
NeMo est une plateforme logicielle, DGX Cloud est une offre cloud matérielle + logicielle pour entraîner des IA.
Nvidia est-elle européenne ?
Non, mais elle coopère avec de nombreux acteurs européens pour construire des infrastructures IA locales.
Pourquoi Nvidia domine-t-elle l’IA ?
Elle contrôle toute la chaîne : GPU, interconnexions, plateformes IA, cloud et partenariats stratégiques.
