Lors de sa conférence GTC, NVIDIA a annoncé l'expansion significative de sa famille de modèles open source, conçus pour propulser la prochaine génération d'intelligence artificielle dans les domaines agents, physique et santé. Cette initiative vise à fournir aux développeurs et aux scientifiques les outils nécessaires pour créer des systèmes intelligents capables de raisonner et d'agir tant dans des environnements numériques que réels. Pour l'IA agentique, la gamme Nemotron 3 s'étend avec des modèles de compréhension omnimodale intégrant le langage, la vision, la voix et la sécurité. Ces modèles permettent des conversations naturelles et un raisonnement complexe. Des entreprises majeures comme CodeRabbit, CrowdStrike, Cursor, ServiceNow et Perplexity ont déjà intégré ces technologies pour déployer des applications agentic avancées. Par ailleurs, LangChain a incorporé ces modèles dans sa plateforme, facilitant la création d'assistants IA automatisant des tâches complexes à grande échelle. Des acteurs comme Edison Scientific utilisent ces capacités pour accélérer la recherche scientifique, compressant des mois de travail en une seule journée. NVIDIA a également lancé Nemotron-Personas, une série de jeux de données synthétiques respectueux de la vie privée, avec une première version dédiée à la France, permettant aux développeurs de créer des modèles souverains adaptés aux cultures locales. Dans le domaine de l'IA physique, NVIDIA introduit des modèles pour robots et véhicules autonomes. Le modèle Cosmos 3, prévu prochainement, unifie la génération de mondes synthétiques et la simulation d'actions physiques. L'IAGR00T N1.7, un modèle de langage de vision et d'action optimisé pour les robots humanoïdes, est désormais prêt pour un déploiement commercial, adopté par LG Electronics et Milestone Systems. Le modèle Alpamayo 1.5 renforce le raisonnement des véhicules autonomes grâce à une meilleure gestion des caméras multiples. Le futur GR00T N2, basé sur l'architecture DreamZero, promet une capacité d'exécution supérieure pour les robots dans de nouveaux environnements, avec une disponibilité attendue fin de l'année. Pour la recherche en santé, la plateforme BioNeMo évolue pour accélérer la découverte de médicaments. Le modèle Proteina-Complexa permet de concevoir des protéines capables de se lier à des cibles spécifiques, une approche déjà utilisée par Novo Nordisk et Viva Biotech pour des tests expérimentaux. En collaboration avec Google DeepMind et l'EMBL, NVIDIA a contribué à l'augmentation massive de la base de données AlphaFold, ajoutant 30 millions de prédictions de complexes protéiques. De plus, le moteur de simulation nvQSP, accéléré par GPU, offre une performance jusqu'à 77 fois supérieure aux simulations traditionnelles sur CPU, permettant aux chercheurs de tester des scénarios thérapeutiques et des sous-populations de patients beaucoup plus rapidement avant les essais cliniques. Ces modèles et données sont accessibles via GitHub, Hugging Face et la plateforme build.nvidia.com. Ils sont également disponibles sous forme de microservices NVIDIA NIM pour un déploiement sécurisé et évolutif, du périphérique au cloud. Cette expansion renforce la volonté de NVIDIA de démocratiser l'accès à une intelligence artificielle avancée, favorisant l'innovation mondiale dans divers secteurs industriels.