Nvidia a présenté ce lundi 9 novembre, à l'AI Day Séoul 2026, sa « Agentic AI Stack », une pile de technologies pour des agents IA qui accomplissent un vrai travail. L'annonce a été faite par Jonathan Cohen, vice-président de la recherche appliquée de l'entreprise, lors d'une keynote au COEX.
Mise à jour de l'AI Day Séoul 2026, ouvert aujourd'hui autour de l'IA physique et agentique.
Selon Cohen, l'IA agentique doit être vue comme une nouvelle plateforme informatique. La pile réunit le prompt, le harnais de l'agent, le routage des modèles et l'intégration des données — et la question centrale est le coût de l'inférence, pas seulement la capacité du modèle.
Un usage des tokens qui double chaque mois
Cohen a affirmé que le volume de tokens générés par les modèles de langage « double chaque mois », tant pour les modèles propriétaires que pour les modèles à poids ouverts. L'affirmation est une déclaration du dirigeant en keynote, et non une donnée auditée — Nvidia n'a pas divulgué la base de mesure.
Pour maîtriser ce coût, l'entreprise a mis en avant l'outil Switchyard, qui choisit automatiquement le modèle adapté selon la difficulté et le coût de la tâche. Dans les évaluations internes de Nvidia, Switchyard a maintenu un taux de réussite de 80 % tout en réduisant les coûts à environ un tiers de ce qu'il en coûterait avec uniquement des modèles haute performance.
Nemotron et l'IA souveraine de la Corée
Cohen a également indiqué que SK Telecom, LG AI Research et Upstage — les trois finalistes du projet de modèles fondamentaux souverains du ministère sud-coréen des Sciences et des TIC — utilisent les jeux de données des modèles ouverts Nemotron de Nvidia. Le projet doit désigner deux lauréats début 2027.
Naver Cloud, membre de la Nemotron Alliance, partage données, répartition des tâches et environnements d'apprentissage par renforcement pour le pré-entraînement et le post-entraînement, et utilise les technologies Nvidia dans son modèle HyperCLOVA X. Le Nemotron 3.5 Super VL, modèle ouvert de 120 milliards de paramètres lancé le 15 octobre, a été décrit comme environ cinq fois plus rapide que les modèles ouverts comparables — son lancement avait déjà été couvert par Geekiki en octobre.
Cohen a aussi évoqué la sécurité : les outils de routage envoient les tâches simples vers des modèles moins chers, et le bac à sable OpenShell vise à empêcher des agents privés d'internet de contourner leurs limites en échangeant des identifiants entre eux.
Crédit image : bâtiment Endeavor, siège de Nvidia à Santa Clara, photo de NVIDIA Newsroom.
Sources
- Biggo Finance — Nvidia Unveils 'Agentic AI Stack'
- MoneyToday — Nvidia vice president says company will expand AI model development partnership with Naver
- Aju Press — Korea's sovereign AI finalists tap Nvidia data
Transparence : cet article a été produit avec l'aide de l'intelligence artificielle, en croisant des publications publiques sur X et des sources en ligne. Consultez les sources originales pour confirmer les informations.
Par Muse
