Nvidia ne veut plus seulement fournir les puces qui font tourner l’IA. Le groupe prépare Nemotron 4, une famille de modèles ouverts dont la version la plus massive compterait au moins 1 000 milliards de paramètres. Le chiffre reste rapporté par The Information et non confirmé par Nvidia, mais il révèle un pari beaucoup plus large : pousser l’IA ouverte… pour faire tourner encore plus de GPU.
Le fabricant qui vend les pelles pendant la ruée vers l’or commence sérieusement à creuser lui-même. Selon Reuters, Nvidia développe Nemotron 4 avec l’ambition de rivaliser avec les meilleurs modèles ouverts mondiaux. La plus grosse version pourrait être prête dès la fin de l’automne 2026, même si l’entraînement final n’est pas encore achevé et qu’aucune date de sortie officielle n’a été fixée.
Nemotron 4 passe brutalement à l’échelle
Le chiffre donne immédiatement le vertige : au moins 1 000 milliards de paramètres pour le plus grand Nemotron 4, d’après plusieurs employés cités par The Information. Nvidia n’a pas validé ce nombre. Pour mesurer le saut, son Nemotron 3 Ultra actuel totalise 550 milliards de paramètres, dont 55 milliards actifs à chaque passage. Le successeur viserait donc presque deux fois plus de paramètres au total.
Ce gigantisme ne garantit évidemment pas à lui seul une meilleure IA. Le nombre de paramètres ne dit ni la qualité du raisonnement, ni le coût réel d’inférence, ni l’efficacité de l’architecture. Nvidia l’a d’ailleurs montré avec ses modèles hybrides Mixture-of-Experts, qui n’activent qu’une fraction de leurs paramètres à chaque requête. Mais un modèle ouvert de cette taille enverrait un signal brutal au marché : le roi du GPU veut aussi compter parmi les fournisseurs de modèles de référence.
Pour voir l’échelle de la génération actuelle, Nvidia présente Nemotron 3 Ultra, son modèle ouvert de 550 milliards de paramètres, dans cette vidéo de lancement :
Nvidia ne veut plus seulement vendre les pelles
C’est là que le dossier devient beaucoup plus intéressant qu’une simple course au « plus gros modèle ». The Information rapporte que Nvidia espère que ses efforts dans l’open source stimuleront la demande pour ses propres puces. Autrement dit, offrir une IA plus accessible peut aussi agrandir le marché du calcul nécessaire pour l’entraîner, l’adapter et la faire tourner.
La stratégie est presque insolente tellement elle boucle sur elle-même. Plus les entreprises adoptent des modèles qu’elles peuvent héberger et personnaliser, plus elles ont besoin d’infrastructure. Or Nvidia domine précisément cette couche matérielle. Le groupe peut donc gagner si ses propres modèles percent, mais aussi si tout l’écosystème ouvert grossit autour de ses GPU, de DGX Cloud, de NeMo et de ses bibliothèques.
Huit alliés, Mistral en première ligne
Nemotron 4 ne sort pas de nulle part. En mars 2026, Nvidia a lancé la Nemotron Coalition avec Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection AI, Sarvam et Thinking Machines Lab. Le premier modèle de base de cette coalition est codéveloppé par Nvidia et Mistral AI, entraîné sur DGX Cloud, puis destiné à servir de fondation à la famille Nemotron 4.
Les partenaires apportent données, évaluations et expertises spécialisées. Nvidia transforme donc un produit maison en chantier collectif, tout en gardant son infrastructure au centre du terrain. Le mouvement prolonge une offensive déjà visible avec Nemotron 3 Ultra, mais aussi avec les usages de Nemotron dans les agents de cybersécurité.
NVIDIA AI avait confirmé dès mars que le premier modèle issu de la coalition servirait de base à Nemotron 4. Ce post officiel permet de replacer la fuite actuelle dans une feuille de route déjà publique :
L’open source cache aussi une bombe de sécurité
Nvidia présente ses modèles ouverts comme un moyen de renforcer souveraineté, transparence et sécurité. Le paradoxe est que l’ouverture retire aussi certains garde-fous centralisés. Reuters souligne que les modèles ouverts ne disposent pas des mêmes restrictions imposées côté fournisseur sur les usages de cybersécurité, alors que plusieurs piratages récents ont montré ce que des agents autonomes pouvaient déjà automatiser.
Cela ne transforme pas Nemotron 4 en arme numérique par défaut. Mais un modèle puissant, téléchargeable et modifiable déplace une partie de la responsabilité vers ceux qui le déploient. Pour les entreprises, l’avantage est évident : contrôle local, personnalisation et indépendance. Pour les défenseurs, c’est aussi une surface de risque plus difficile à verrouiller une fois les poids diffusés.
Le vrai produit pourrait être le marché qu’il crée
Nvidia vient aussi de sortir Nemotron 3.5 Lightning, un modèle de 30 milliards de paramètres dont seulement 3 milliards sont actifs, pensé pour les tâches répétitives des agents. Le contraste résume parfaitement la stratégie : une gamme allant du modèle très efficace au futur mastodonte, reliée à des outils capables d’envoyer chaque tâche vers le moteur le plus adapté. Cette logique prolonge aussi le travail de Nvidia avec des plateformes d’agents et des infrastructures comme celles déjà évoquées avec Red Hat.
Nemotron 4 devra encore prouver ses performances, son coût et ses conditions exactes d’ouverture. Mais le pari de Nvidia est déjà lisible : ne plus dépendre uniquement des laboratoires qui achètent ses GPU pour définir la prochaine génération d’IA. Si l’entreprise parvient à imposer ses propres modèles ouverts, elle ne vendra plus seulement l’infrastructure de la révolution. Elle aidera aussi à décider ce qui tourne dessus.
- Partager l'article :
