Vincent Malka, directeur du consulting et du développement chez Teknowlogy/ PAC

« Prendre des parts de marché autour de l’intelligence artificielle ne peut se limiter uniquement à fabriquer du hardware… Du strict point de vue technologique, les GPU de Nvidia dominent depuis au moins deux générations technologiques très largement les benchmarks, notamment celui en Machine Learning – voir les données publiées par l’organisme Mlperf. Avoir la technologie matérielle la plus performante au monde, n’est pas tout. Si vous n’avez pas les moyens de l’exploiter pour des applications concrètes, vous ne pourrez pas en espérer une forte adoption et donc encore moins un développement commercial fulgurant. Depuis une quinzaine d’années Nvidia met gratuitement à disposition des utilisateurs le langage de programmation CUDA. Il s’agit d’une plate- forme de calcul parallèle et un modèle de programmation développé par Nvidia pour le calcul général sur des unités de traitement graphique ( GPU). Cette stratégie a permis à Nvidia d’imposer aux prescripteurs et concepteurs le binôme GPU/ CUDA comme un standard de facto et, bien entendu, cela a fortement contribué à son développement commercial jusqu’à occuper sa position de leader qu’on lui connaît aujourd’hui. » « Au- delà du pari fait sur CUDA pour percer dans le monde du HPC et de L’IA, Nvidia ne s’est pas arrêté en si bon chemin. Nvidia a donc également développé des dizaines de SDK adaptés à chacun des secteurs/ usages verticaux. Grâce à des moyens colossaux investis dans différents programmes, Nvidia s’est créé un écosystème de 6 000 start- ups ( programme Inception) et de 2 millions de développeurs utilisateurs de ses SDK, contribuant pleinement à la définition de ses orientations stratégiques. La conviction de PAC est que Nvidia est l’acteur qui contribue le plus fortement à la démocratisation de L’IA appliquée ( Deep Learning ou Machine Learning), avec le concours déterminant des plus grands constructeurs d’infrastructures de datacenters ( IBM, HPE, DELL…) comme des Cloud providers leaders qui ont rapidement et judicieusement adopté les solutions de Nvidia pour proposer des environnements IA as a Service performants et faciles d’emploi. »