黄仁勋演讲：别用 Excel 算报酬率、AI时代「问题」比答案值钱一万倍，Physical AI 将打破限制 --- **Discours de Jensen Huang : Ne calculez pas le taux de rendement avec Excel, dans l'ère de l'IA, les « problèmes » valent dix mille fois plus que les réponses. L'IA physique brisera les limites.**

NVIDIA Président-directeur général Huang Renxun a présenté plusieurs points de vue disruptifs lors de la conférence Cisco AI : les entreprises ne devraient pas mesurer leurs investissements en IA avec la formule traditionnelle du ROI, « le problème » a plus de valeur commerciale que la réponse et concerne la sécurité des IP essentielles, et l’émergence de l’IA Physique va créer pour la première fois une « main-d’œuvre numérique », bouleversant fondamentalement la logique d’évaluation des industries. Cet article synthétise le contenu de l’entretien entre NVIDIA et Huang Renxun lors de la conférence Cisco AI, traduit par Dongqu.
(Précédent contexte : Résumé de NVIDIA GTC 2025 : Huang Renxun prévoit une « révolution des agents IA » dans le domaine domestique)
(Complément d’information : Huang Renxun : Je m’utilise moi-même avec l’IA pour devenir plus intelligent, je ne crains pas que l’IA vole le travail des humains)

Table des matières

• Ne pas utiliser Excel pour calculer le ROI de l’IA
• Votre « questionnement » est la propriété intellectuelle la plus précieuse
• IA Physique : de l’outil de création à la force de travail
• Trois conseils pragmatiques pour les entreprises

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Récemment, le PDG de NVIDIA Huang Renxun a eu une discussion approfondie avec le PDG de Cisco Chuck Robbins lors de la conférence Cisco AI, proposant une série de points de vue éclairants sur la façon dont les entreprises peuvent faire face à la vague de l’IA. De la stratégie d’investissement à la souveraineté des données, en passant par la vision de l’IA Physique, les discours de Huang abordent les enjeux centraux auxquels font face les entreprises à l’ère de l’IA.

Ne pas utiliser Excel pour calculer le ROI de l’IA

Huang Renxun a déclaré franchement que, lors du déploiement initial de l’IA, les entreprises ne devraient pas tenter d’évaluer l’efficacité avec la formule traditionnelle du retour sur investissement (ROI). Il a indiqué : « Toute technologie déployée est difficile à quantifier dans un tableau dès le départ. »

Il a fait une analogie avec l’Internet de 1995, soulignant qu’à l’époque personne ne pouvait prévoir avec Excel comment Internet allait révolutionner en profondeur le commerce de détail. L’IA apportera une transformation exponentielle, et la limiter à une pensée linéaire pour en évaluer la valeur est voué à manquer de grandes opportunités.

Huang Renxun a également révélé que le nombre de projets IA en interne chez NVIDIA est « hors de contrôle », mais il considère que c’est ainsi que l’innovation doit fonctionner. Il prône une gestion à la manière du capital-risque (VC) — lancer dix projets, accepter que sept échouent, et si un seul réussit, le rendement peut atteindre mille fois.

« Vous n’avez pas besoin d’être la première entreprise à utiliser l’IA, mais ne soyez surtout pas la dernière. »

Votre « questionnement » est la propriété intellectuelle la plus précieuse

Sur la question de la souveraineté des données, Huang Renxun a partagé une réflexion intrigante : à l’ère de l’IA, la propriété intellectuelle (PI) la plus précieuse pour une entreprise n’est pas la réponse, mais la « question ».

Il explique que le coût pour une IA de produire une réponse est proche de zéro, et que les réponses données par différents modèles sont souvent similaires. Cependant, les questions posées par l’entreprise à l’IA reflètent directement sa stratégie, ses limites technologiques et ses priorités en matière de ressources. Si un concurrent possède l’historique de questions posées par une entreprise sur une période de trois mois, il peut reconstituer sa stratégie complète.

C’est pourquoi Huang Renxun insiste sur la nécessité de déployer l’IA de façon locale. Il recommande aux entreprises d’adopter une stratégie de cloud hybride : héberger en local les systèmes IA liés à la stratégie, la finance et la technologie clé, tout en utilisant des services cloud publics pour des fonctions générales comme la traduction ou la génération de contenu.

Je suis inquiet à l’idée que toutes nos conversations avec NVIDIA soient stockées dans le cloud, c’est pourquoi nous avons choisi de tout faire en local.

IA Physique : de l’outil de création à la force de travail

Huang Renxun regarde plus loin dans le futur et esquisse la feuille de route de l’IA Physique. Il souligne que, durant les 40 dernières années, l’industrie technologique s’est concentrée sur la gestion des électrons et des données, alors que 99 % de l’économie mondiale est constituée d’atomes dans le monde physique. L’IA Physique brisera cette barrière. Huang définit cette transformation ainsi :

C’est la première fois dans l’histoire humaine que l’on crée une force de travail elle-même, et pas seulement un outil.

Il cite l’exemple de Tesla et de ses voitures autonomes, en soulignant que leur valeur ne réside pas dans le véhicule lui-même, mais dans le « conducteur numérique » — un actif numérique capable de fonctionner 24/7 et de générer une valeur économique continue. De même, les robots d’IA Physique apprendront à manipuler des outils existants (couteaux, balais), et les agents IA apprendront à maîtriser des logiciels d’entreprise (SAP, Salesforce), plutôt que de repartir de zéro pour construire tout un système informatique.

Trois conseils pragmatiques pour les entreprises

Huang Renxun propose également trois recommandations concrètes pour les dirigeants d’entreprise :

• Construire une « sensibilité technologique » : assembler soi-même un petit système IA pour comprendre les coûts de formation et d’inférence. « Pour l’amour de Dieu, montez vous-même un ordinateur », afin d’éviter d’être induit en erreur lors des négociations avec les fournisseurs.
• Auditer les questions : enregistrer toutes les questions posées à l’IA par l’équipe en une semaine, puis les classer en trois niveaux selon leur sensibilité : A (stratégie centrale), B (sensible mais contrôlable), C (informations générales). Si la proportion de questions de type A dépasse 20 %, il faut sérieusement envisager de construire une IA privée.
• Lancer un pilote « IA en boucle » : faire en sorte que des postes clés laissent l’IA observer et enregistrer leurs modes de décision, puis, après trois mois, constituer une base de données d’expériences propre à l’entreprise, créant ainsi une barrière concurrentielle pour l’avenir.