Profiter des dernières avancées de l’IA sans contrainte matérielle ? C’est possible avec les NIM de Nvidia

Pour la plupart des gens, dont vous peut-être, Nvidia est avant toute chose un fabricant de carte graphique (les meilleurs sur le marché diront même certains). Et c’est en grande partie vrai. Ce que vous ignorez peut-être, c’est que l’activité du constructeur ne se cantonne pas uniquement à un volet matériel.

Depuis de nombreuses années, Nvidia consacre une part importante de son activité au développement logiciel. Des technologies comme le Ray Tracing ou le DLSS sont ainsi le fruit de recherches menées par des équipes au sein du groupe, afin de soutenir les capacités et les performances de leurs GPU. 

Mais Nvidia ne se contente pas uniquement d’améliorer l’expérience des joueurs. Le constructeur cherche aussi à innover et son cheval de bataille actuel n’est autre que l’Intelligence Artificielle.

Depuis quelques années maintenant, Nvidia met à profit son expérience en la matière pour faire évoluer cette discipline, et la pousser dans ses derniers retranchements. Présentés en début d’année, et fruit d’une recherche intensive de la part des équipes du constructeur, les NIM sont le dernier avatar en date de cette volonté de faire avancer les choses. Une technologie assez inédite, innovante, qui a pour but de changer drastiquement l’approche de l’IA, que ce soit pour les développeurs, ou bien le grand public.  

Qu’est-ce qu’un NIM, et comment cela fonctionne ? 

Derrière l’acronyme NIM (pour Nvidia Inference Microservices) se cache la toute dernière innovation développée par Nvidia pour faciliter l’accès à l’intelligence artificielle et simplifier le développement de concept, services et applications reposants sur l’IA. Mais en quoi consistent ces NIM exactement ?

Pour faire simple, les NIM sont des modèles d’inférences, pour l’IA générative ou l’IA agentique, qui sont déjà entrainés, optimisés et capables d’être déployés sur une grande variété d’infrastructures équipées de matériel Nvidia. Ces modèles reposent sur des moteurs d’inférence éprouvés comme Nvidia TensorRT, Tensor RT-LLM, NeMo retriever ou Triton Inference Server.  

Nvidia propose d’ores et déjà de nombreux modèles capables d’opérer dans une grande variété de domaines. Vous pourrez, par exemple, utiliser les NIM pour : 

• effectuer de la reconnaissance ou de la génération d’images ; 
• vous accompagner dans tout ce qui touche au traitement de texte (génération, amélioration, correction, etc) ; 
• créer des avatars IA (comme des chatbots par exemple) capables d’interagir avec les humains ; 
• réaliser de l’extraction multimodèle de PDF (traiter des documents complexes pour enrichir une base de données ou interpréter le contenu ces documents) ; 
• faciliter la recherche, en pharmaceutique par exemple, ou les NIM peuvent aider à développer de nouvelles molécules. 

Et il ne s’agit là que de quelques exemples de modèles proposés par Nvidia. Dans les mois et années à venir, cette bibliothèque est destinée à évoluer et s’enrichir pour couvrir un spectre de domaines et champs de recherche encore plus étendu. 

Nvidia NIM : un outil puissant pour expérimenter et créer les outils IA de demain

En proposant à tous des modèles d’IA déjà entraînés, facilement accessible et “prêt à l’emploi” (en quelque sorte), Nvidia a pour but de faire passer l’Intelligence Artificielle à la vitesse supérieure. Son but ? Que tous puissent, sans contrainte, expérimenter autour de l’IA pour créer les usages de demain ou simplement se familiariser avec les atouts, les contraintes et les enjeux de cette technologie émergente.  

Pour offrir cette liberté d’expérimenter, Nvidia offre aux utilisateurs la possibilité non seulement de s’amuser avec les différents NIM, pour tester les limites de tel ou tel modèle, mais aussi de les intégrer au cœur d’applications tierces.

Comment ? Nvidia vient de mettre en ligne une page dédiée listant des modèles et des NIM. Sur cette page, vous pourrez très facilement piocher dans la bibliothèque de NIM pour tester les modèles et voir comment ils répondent. Si vous souhaitez utiliser ces NIM dans un projet commercial, vous devrez toutefois souscrire à une licence spéciale contre rémunération.

Une aubaine pour les développeurs qui cherchent à faire passer leurs projets à la vitesse supérieure en s’appuyant sur un modèle d’Intelligence Artificielle sans avoir besoin de créer ce dernier de toute pièce. 

Là où les choses deviennent intéressantes, c’est que les NIM ne sont pas figés. S’il est tout à fait possible de trouver son bonheur dans les modèles existants, il est tout aussi possible de les faire évoluer pour les adapter à vos besoins particuliers. Chaque modèle proposé par Nvidia peut être modifié pour créer un modèle personnalisé (comme un chatbot spécialisé par exemple), ou être transformé en profondeur pour accomplir de nouvelles tâches pour lesquels vous l’aurez entraîné. 

Dernier avantage non négligeable, et pas des moindres, en faveur des NIM : leur accessibilité. L’un des principaux goulots d’étranglement liés à l’IA actuellement reste les besoins matériels nécessaires pour faire tourner un modèle. Avec les NIM, et si vous le souhaitez, cette contrainte disparaît. 

Les NIMS sont, en effet, accessibles de deux manières différentes. Vous pouvez bien évidemment les faire tourner en local, sur une machine dotée de la configuration ad hoc, mais vous pouvez aussi faire appel à leurs services à distance. Nvidia a créé pour l’occasion une infrastructure dédiée taillée pour les tâches IA, et à laquelle vous pouvez faire appel dès que vous en avez besoin. Une bonne manière de rendre cet outil accessible au plus grand nombre et remplir cet objectif de démocratisation de l’IA souhaité par Nvidia. 

RTX 50 : des GPU taillés pour supporter toutes les tâches liées à l’IA 

Vous souhaitez développer votre propre application basée sur l’IA grâce aux NIM et garder la main sur le processus de A à Z ? La meilleure solution consiste sans doute à héberger l’intégralité du processus sur votre propre machine pour peu qu’elle soit équipée d’un GPU Nvidia. Comme vous le savez sans doute, les processus liés à l’Intelligence Artificielle sont assez gourmands en ressources, et demandent une configuration relativement musclée. Et cela tombe bien, cra le constructeur vient tout juste de sortir ses cartes graphiques les plus puissantes à ce jour, qui sont, entre autres, optimisées pour les tâches IA. 

Basées sur une toute nouvelle architecture, Blackwell, les GeForce RTX de série 50 peuvent compter sur des Tensor Cores de 5e génération qui se démarquent par leurs performances en matière d’IA en étant capables d’effectuer jusqu’à 3 352 TOPS (trillion d’opérations par seconde).

Nvidia a aussi très largement travaillé sur l’optimisation des processus avec l’introduction du FP4 une méthode de quantification inférieure (peu ou prou équivalente à la compression de fichier) qui permet de diminuer la quantité de mémoire utilisée pour les opérations (moitié moins que le standard actuel, le FP16). 

De nombreuses autres fonctionnalités comme le DLSS 4 ou le Ray Tracing neuronal sont aussi de la partie afin d’offrir des performances hors pair aux machines équipées de GPU RTX de série 50, surtout sur les modèles qui s’appuient sur les RTX 5080 ou 5090. Et cela tombe bien, car Materiel.net propose actuellement une large sélection de machines taillées spécifiquement pour l’IA. 

Le marchand vous propose notamment de découvrir trois machines conçues pour l’occasion, toutes équipées de RTX de série 50 et de processeurs AMD de dernière génération :

• le PC Moon IA (RTX 5060 Ti et Ryzen 5 9600X)
• le PC Comete IA (RTX 5070 Ti et Ryzen 7 9800X3D)
• le PC Astral IA (RTX 5080 et Ryzen 9 9950X3D)

Puissants, tournés vers la performance, ils possèdent toutes les caractéristiques nécessaires pour tirer pleinement parti des possibilités offertes par les dernières avancées de Nvidia en matière d’intelligence artificielle.