La firme de Jensen Huang veut mettre l’intelligence artificielle générative à la portée de tous grâce à ses NIM (NVIDIA Inference Microservices). Des modules clés en main qui permettent aux développeurs et aux créatifs de déployer facilement des modèles IA en local.
En 30 ans, NVIDIA, le géant des semi-conducteurs, s’est imposé comme une référence mondiale grâce à ses cartes graphiques ultra-performantes. Plébiscitées pour leur puissance de calcul, elles sont devenues l’un des piliers des infrastructures IA.
Quand le champion des GPU veut simplifier l’IA
Ce que l’on sait moins, en revanche, c’est que NVIDIA ne se contente pas de concevoir et de fournir des systèmes de pointe. En plus du matériel, le groupe développe ses propres architectures d’intelligence artificielle. Après tout, qui mieux que le fabricant des puces lui-même pour en exploiter le plein potentiel ?
Les joueurs connaissent déjà des technologies comme le Ray Tracing ou le DLSS (Deep Learning Super Sampling), qui reposent sur l’IA pour améliorer le réalisme et les performances graphiques. Mais l’ambition de NVIDIA dans ce domaine dépasse largement l’univers du jeu vidéo. Avec les NIM (NVIDIA Inference Microservices), le chantre de la 3D propose une solution concrète pour faciliter et accélérer l’adoption de l’IA générative au niveau local, c’est-à-dire sans passer systématiquement par les géants du cloud. Explications.
C’est quoi, les NIM exactement ?
NVIDIA NIM est une sorte de boîte à outils complète pour ceux qui veulent intégrer rapidement et simplement de l’intelligence artificielle générative dans leurs applications professionnelles. Même si l’IA est omniprésente dans les discussions aujourd’hui, le passage de la théorie à la pratique reste un défi pour de nombreuses organisations.
La firme qui se cache derrière les plus grands modèles d’IA générative (OpenAI GPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta LlaMA, Anthropic Claude, Mistral AI, etc.) a eu l’idée géniale de proposer des microservices qui permettent aux entreprises et aux développeurs d’intégrer des modèles d’IA dans leurs propres infrastructures. Ces modules NIM sont préconstruits, chacun intégrant un modèle d’IA dernier cri (par exemple, LLaMA 3, Stable Diffusion), des moteurs d’inférence optimisés (TensorRT-LLM ou NeMo Retriever), des API standardisées et donc faciles à mettre en place, ainsi que toutes les dépendances techniques requises pour une mise en place immédiate.
En clair, les éléments techniques sont regroupés dans une solution prête à l’emploi. Ces microservices peuvent alors être déployés en quelques minutes et intégrés facilement pour construire des applications comme des assistants virtuels, des outils de synthèse vocale ou des solutions d’analyse documentaire.
02 mai 2025 à 07h29
Accélérer le déploiement de l’IA générative grâce aux Blueprints
Mais NVIDIA ne s’arrête pas là et pousse sa démarche de simplification encore plus loin avec ses blueprints, des applications IA génératives prêtes à l’emploi et personnalisables.
Regroupées au sein d’une bibliothèque, elles couvrent un large éventail de domaines, tels que le traitement du langage naturel, la synthèse vocale ou, encore, l’analyse vidéo, et peuvent donc apporter des solutions concrètes très rapidement. Et si vous possédez un ordinateur équipé d'une RTX, NVIDIA vous signale les blueprints qui bénéficieront de toute la puissance et des fonctionnalités de votre carte graphique.
Le Blueprint 3D Guided Generative AI permet de créer des scènes 3D complexes juste à l'aide de commandes textuelles. C'est bluffant ! ©NVIDIA
À titre d’exemple, le modèle PDF to Podcast permet de transformer automatiquement des documents PDF — qu’il s’agisse de formations internes, de recherches techniques ou de documentations — en contenu audio personnalisé.
Un autre modèle, bâti sur LlaMA 3.1 (8B et 70B Instruct) et exploitant les services NIM, permet de créer des assistants virtuels intelligents qui sont capables de gérer des services clients dans différents secteurs d’activité.
Qui plus est, de nouveaux Blueprints sont ajoutés régulièrement, grâce aux contributions des partenaires technologiques de NVIDIA.
Comment ça fonctionne les NIM
Le principe des NIM repose sur le « clé en main ». Autrement dit, les opérations complexes sont réalisées en amont afin de faciliter le déploiement de l’IA générative au sein des structures. Il faut donc voir les NIM comme des systèmes préconfigurés.
Chaque NIM embarque tout ce qu’il faut pour faire tourner un modèle d’intelligence artificielle : un moteur d’inférence, un modèle préentraîné, des API standardisées pour interagir avec le système, et toutes les dépendances techniques. L’objectif est d’éviter aux équipes de passer des semaines à configurer, tester et optimiser un modèle avant de pouvoir l’utiliser.
L’utilisateur n’a qu’à accéder au catalogue des microservices sur la plateforme NVIDIA AI Foundation, de choisir le microservice correspondant à ses besoins (traitement de texte, génération d’image, assistance virtuelle), et de l’intégrer dans son application via une API. Une fois en place, le modèle IA peut être personnalisé ou ajusté pour s’adapter à des tâches spécifiques. Et le tout peut fonctionner localement, sur un poste de travail, un serveur ou un data center.
Pourquoi c’est intéressant de les utiliser
En un mot : simplification ! Avec ses NIM, NVIDIA élimine les barrières techniques qui freinent en temps normal le déploiement des IA au sein des entreprises. Non seulement il n’est pas nécessaire d’être un expert en IA pour déployer ces solutions, mais en plus, l’approche standardisée permet de faire tourner un modèle d’IA en local sans avoir à investir des sommes colossales dans des infrastructures complexes.
Quant aux Blueprints, ils incarnent encore davantage cette volonté de simplification. Les modèles d’IA sont déjà entraînés et donc immédiatement fonctionnels pour des tâches précises qu’ils maîtrisent, comme la modélisation 3D. Justement, parmi les modèles Blueprints les plus impressionnants figure une solution particulièrement innovante, qui est capable de générer des scènes 3D à partir de texte.
Générer des scènes en 3D par IA : un tournant pour les créatifs
Le Blueprint 3D Guided Generative AI – c’est son petit nom – marque un tournant dans l’univers de la création visuelle. En combinant la modélisation 3D avec la génération d’images par intelligence artificielle, cet outil permet de créer des scènes complexes de manière fluide, tout en offrant un haut niveau de contrôle sur la composition.
Développé autour du générateur d’images FLUX.1-dev de Black Forest Labs, le Blueprint s’appuie sur l’interface visuelle ComfyUI pour orchestrer chaque étape. L’utilisateur peut modifier les éléments d’une scène en temps réel, que ce soit un changement de caméra, une substitution d’objet ou une retouche. Des modifications qui sont en général complexes à obtenir avec des descriptions textuelles.
Car, bien que créer des scènes à partir de texte soit désormais plus simple, la maîtrise des détails comme le placement précis des objets, reste toujours délicate. C’est là que Blueprint 3D Guided Generative AI se démarque en intégrant les éléments directement dans une scène 3D, modifiable à souhait.
Quel équipement pour tirer parti des NIM
Les NIM (NVIDIA Inference Microservices) livrent leurs meilleures performances lorsqu’ils sont couplés aux cartes graphiques NVIDIA de dernière génération. Il est donc préférable d’utiliser des ordinateurs équipés de cartes graphiques GeForce RTX série 50.
Ces puces intègrent des cœurs Tensor de 5e génération, qui se distinguent par leurs performances, en particulier en matière d’IA. Elles sont capables d’atteindre jusqu’à 3 352 TOPS. Une puissance de calcul qui se traduit concrètement par une génération d’images 13 fois plus rapide, et même un entraînement des modèles d’IA jusqu’à 30 fois plus efficace.
Création de contenu, montage vidéo automatisé, manipulation d’éléments 3D, exécution de chatbots en local… Grâce à cette architecture, les tâches complexes s’exécutent plus vite. Et cela vaut évidemment aussi pour toutes les tâches du quotidien, ainsi que le gaming… parce qu’il faut bien un peu se détendre.
Pourquoi ce matériel ?
- Jusqu’à 3 352 TOPS de puissance
- 13x plus rapide pour la génération d’images
- 30x plus efficace pour l’entraînement de modèles IA
- Compatibilité native avec les outils d’inférence NVIDIA
Où acheter un PC optimisé pour l’IA locale
Si vous cherchez une machine performante pour vos projets IA, le site Matériel.net propose une gamme de PC co-développés avec NVIDIA, spécialement optimisés pour ces usages. Ces stations offrent un excellent rapport prix-performance et permettent d’exploiter les NIM.
Les PC de bureau Materiel.net RTX IA intègre les derniers GPU GeForce RTX séries 50 :
- PC Moon IA : GeForce RTX 5060 Ti / AMD Ryzen 5 9600X / 32 Go DDR5
- PC Comete IA : GeForce RTX 5070 Ti / AMD Ryzen 7 9800X / 35 Go DDR5
- PC Astral IA : GeForce RTX 5080 Ti / AMD Ryzen 9 9950X3D / 34 Go DDR5
16 janvier 2025 à 12h18
