OpenAI a lancé aujourd’hui GPT-5.2, qu’elle présente comme la série de modèles la plus puissante à ce jour pour le travail professionnel basé sur la connaissance. Ce modèle, entraîné et déployé sur l’infrastructure NVIDIA, repose sur des systèmes Hopper et GB200 NVL72, illustrant une fois de plus la centralité de la plateforme NVIDIA dans le développement à grande échelle des modèles d’intelligence artificielle. L’entraînement de ces modèles de pointe repose sur trois lois d’échelle : l’entraînement préalable, le post-entraînement et l’agrandissement à l’inférence. Si les modèles de raisonnement, capables d’analyser des questions complexes en utilisant plusieurs réseaux en parallèle, sont de plus en plus répandus, c’est l’entraînement préalable et le post-entraînement qui restent les fondations de l’intelligence artificielle. Pour y parvenir, il faut une échelle massive : des dizaines, voire des centaines de milliers de GPU fonctionnant ensemble, ce qui exige une infrastructure optimisée sur tous les plans : accélérateurs de pointe, réseau avancé pour les architectures scale-up, scale-out et scale-across, ainsi qu’un logiciel entièrement intégré. En somme, une plateforme dédiée à la performance à grande échelle. Comparé à l’architecture Hopper, le système GB200 NVL72 a offert une performance 3 fois supérieure à l’entraînement des plus grands modèles testés dans les benchmarks MLPerf Training, et près de 2 fois meilleure performance par dollar. Le GB300 NVL72, lui, apporte une accélération supérieure à 4 fois par rapport à Hopper. Ces gains permettent aux développeurs d’accélérer leurs cycles de développement et de déployer plus rapidement de nouveaux modèles. L’impact de NVIDIA s’étend bien au-delà du texte. L’infrastructure est au cœur de l’IA multimodale, couvrant la parole, l’image, la vidéo, la biologie et la robotique. Des modèles comme Evo 2, OpenFold3 ou Boltz-2, capables de décoder des séquences génétiques, de prédire des structures protéiques 3D ou d’imiter des interactions médicamenteuses, sont tous formés sur des plateformes NVIDIA. Sur le plan médical, les modèles Clara de NVIDIA génèrent des images réalistes pour améliorer le diagnostic sans exposer de données sensibles. Des entreprises comme Runway et Inworld s’appuient également sur NVIDIA. Runway a récemment dévoilé Gen-4.5, le meilleur modèle vidéo au monde selon Artificial Analysis, entièrement développé sur GPU NVIDIA, désormais optimisé pour Blackwell. Elle a aussi annoncé GWM-1, un modèle généraliste de simulation du monde en temps réel, interactif et polyvalent, avec des applications dans les jeux, l’éducation, la science et la robotique. Les benchmarks MLPerf, standards de l’industrie, confirment la supériorité de NVIDIA. Dans la version 5.1, NVIDIA a soumis des résultats dans les sept catégories, étant la seule plateforme à couvrir tous les domaines. Cette polyvalence permet aux centres de données d’utiliser leurs ressources plus efficacement. Des laboratoires comme Black Forest Labs, Cohere, Mistral, OpenAI, Reflection et Thinking Machines Lab choisissent tous la plateforme Blackwell. NVIDIA Blackwell est désormais disponible via les principaux fournisseurs de cloud — Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle, CoreWeave, Lambda, Nebius, Together AI — ainsi que chez des fabricants de serveurs. Le Blackwell Ultra, version améliorée en puissance, mémoire et architecture, est en cours de déploiement. De la recherche de pointe aux applications quotidiennes, l’avenir de l’IA se construit sur NVIDIA.