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Il porte toujours la même veste de cuir noir et règne sur l’entreprise la plus courtisée de la planète technologique. Jensen Huang, cofondateur et patron de Nvidia depuis 1993, a transformé un fabricant de cartes graphiques pour joueurs en le fournisseur incontournable de la révolution de l’intelligence artificielle. Ses processeurs équipent la quasi-totalité des centres de données qui entraînent les grands modèles.
Longtemps connu des seuls initiés, l’ingénieur américain d’origine taïwanaise est devenu une figure mondiale, dont chaque discours oriente des centaines de milliards d’investissements. Alors que la vague des IA génératives semble atteindre un plateau, il a déjà désigné son prochain terrain de conquête : l’IA physique, celle des robots et des machines. Peut-il rééditer dans le monde réel le triomphe connu dans le logiciel ? La question agite déjà toute l’industrie.
De la 3D au cœur de la révolution IA
Fondée en 1993 pour accélérer les images de synthèse des jeux vidéo, Nvidia a longtemps prospéré loin des projecteurs. Le tournant est venu quand les chercheurs ont découvert que ses processeurs graphiques, conçus pour calculer des millions de pixels en parallèle, étaient idéaux pour entraîner des réseaux de neurones. Ce hasard heureux, Huang l’a méthodiquement transformé en stratégie.
Sous sa direction, l’entreprise a bâti un écosystème complet, du matériel aux logiciels, qui verrouille sa position. Ses plateformes successives, Blackwell puis Vera Rubin, rythment désormais la feuille de route de toute l’industrie. Nvidia dit disposer d’un carnet de commandes proche de 1 000 milliards de dollars jusqu’en 2027, un niveau sans équivalent dans l’histoire des semi-conducteurs.
Cette domination a propulsé Nvidia parmi les entreprises les plus valorisées au monde et fait de son dirigeant une vedette des salons technologiques. Chacune de ses keynotes, où il déroule sans notes une vision à dix ans, déplace des marchés entiers. Derrière le showman, les analystes saluent un stratège qui a rarement manqué un virage technologique.
Le pari de l’IA physique
Le prochain acte, Huang l’a déjà nommé : l’IA physique. Après les logiciels qui écrivent et dialoguent, il parie sur des machines capables de percevoir, de raisonner et d’agir dans le monde réel, des robots aux véhicules autonomes. Il y voit un marché potentiel de 50 000 milliards de dollars, l’estimation la plus vertigineuse jamais avancée par un patron de la tech.
Cette ambition n’est plus seulement théorique. L’activité liée à l’IA physique génère déjà, selon l’entreprise, environ 10 milliards de dollars par an, que Huang veut porter à 100 milliards. Nvidia fournit les briques logicielles et matérielles qu’utilisent d’autres pionniers de la robotique humanoïde, signe que la bataille se joue autant sur l’outil que sur le produit fini. Le pari consiste à rendre Nvidia incontournable dans les usines comme il l’est dans les centres de données.
Une offensive mondiale, du Japon aux usines
La méthode Huang se lit dans son agenda. À la mi-juillet 2026, il a passé plusieurs jours au Japon, multipliant les annonces : une initiative nationale sur l’IA physique lancée avec le ministère de l’Économie, des partenariats avec Fujitsu, Kawasaki, FANUC et Yaskawa, et une coopération élargie avec Toyota. Il courtise méthodiquement les champions industriels capables de déployer sa technologie à grande échelle.
Le choix du Japon n’a rien d’anodin : berceau de la robotique, le pays cumule savoir-faire manufacturier et pénurie de main-d’œuvre, un terrain idéal pour l’automatisation intelligente. Devant la presse réunie à Tokyo, le dirigeant a résumé sa conviction sans détour.
On peut combiner les deux technologies et créer de la robotique. Le futur de la fabrication intelligente, le futur de la robotique, peut désormais commencer.
Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia, devant la presse à Tokyo, le 16 juillet 2026.
Les défis qui se dressent sur sa route
La trajectoire n’a pourtant rien d’un long fleuve tranquille. Plusieurs obstacles pourraient contrarier les ambitions de Nvidia et de son patron :
- la montée en puissance de concurrents comme AMD et des puces maison conçues par les géants du cloud ;
- les restrictions à l’exportation vers la Chine, qui amputent un marché immense ;
- une valorisation vertigineuse qui fait redouter une bulle en cas de ralentissement de la demande ;
- la dépendance stratégique qu’elle installe chez ses clients, États et industriels compris.
Ces menaces expliquent pourquoi Huang multiplie les alliances et les prises de parole : verrouiller l’écosystème avant que la concurrence ne s’organise. La rapidité d’exécution reste sa meilleure protection face à des rivaux mieux financés qu’hier, à l’image des fabricants européens de semi-conducteurs qui cherchent leur place.
Nvidia en quelques chiffres
Quelques ordres de grandeur suffisent à mesurer l’ampleur du pari porté par le dirigeant :
| Indicateur | Ordre de grandeur |
|---|---|
| Activité « IA physique » actuelle | environ 10 milliards de dollars par an |
| Objectif affiché pour cette activité | 100 milliards de dollars |
| Marché potentiel de l’IA physique | 50 000 milliards de dollars |
| Investissements mondiaux en centres de données d’ici 2030 | 4 000 milliards de dollars |
Ces chiffres, avancés par l’entreprise, doivent être lus avec prudence : ils traduisent une ambition autant qu’une réalité comptable. Ils disent surtout la conviction d’un dirigeant persuadé que l’IA commence à peine sa diffusion dans l’économie.
Ce que la trajectoire de Huang annonce pour l’Europe
Pour l’Europe, la montée en puissance de Nvidia pose une question inconfortable : celle de sa dépendance à un fournisseur quasi unique pour la brique de base de l’IA. Les industriels du continent, des constructeurs aux banques, bâtissent leurs projets sur ses puces, alors même que la souveraineté numérique européenne s’est imposée comme priorité politique. La domination d’un seul acteur ravive le débat sur l’autonomie technologique.
Huang, lui, avance ses pions et tiendra sa grand-messe européenne à Berlin à l’automne. La suite dépendra de sa capacité à transformer l’enthousiasme pour l’IA physique en déploiements rentables, là où les promesses se sont parfois heurtées au réel. Le prochain test se jouera dans les usines, pas seulement sur les scènes de conférence, et il dira si le magicien de l’IA sait encore lire l’avenir.
