Lors de son discours au GTC Taipei 2026, le PDG de Nvidia, Huang Renxun, y a détaillé l’architecture des AI Agents : les grands modèles de langage (LLM) sont chargés de la réflexion, du raisonnement et de la planification, tandis que l’interface d’orchestration externe (harness) agit comme un système d’exploitation, reliant le modèle à des outils comme des tableurs, un navigateur et des bases de données, tout en gérant la mémoire de travail et la mémoire à long terme.
Définition de l’architecture des AI Agents : grands modèles et moteur d’orchestration
Dans son discours, Huang Renxun a scindé l’architecture centrale des AI Agents en deux parties : le grand modèle comme « centre de réflexion », chargé du raisonnement et de la planification ; et le moteur d’orchestration externe, jouant le rôle de système d’exploitation, qui connecte le modèle à divers outils, tout en gérant simultanément la mémoire de travail à court terme et la mémoire à long terme.
Il a souligné que cette architecture représente un changement fondamental du mode de calcul, et non une simple montée en gamme d’outils d’efficacité. Lors de la démonstration sur place, il a mentionné : « Nous utilisons Claude Code ici, mais Codex fonctionne aussi très bien. »
Trois exemples de démonstrations confirmant la réalité sur place à GTC Taipei
Lors de son intervention, Huang Renxun a présenté trois cas d’AI Agents : d’abord, générer directement un code complet d’application à partir d’invites en langage naturel ; ensuite, après avoir saisi une description en texte, l’Agent a généré en temps réel une animation dynamique de particules autour du thème « Taipei 101 → GTC Taipei 2026 → logo Nvidia » ; enfin, en prenant sur place une photo d’un compartiment à piles de télécommande manquant, l’Agent a automatiquement appelé un outil CAD, générant un fichier de pièce de rechange directement utilisable pour l’impression 3D.
Réfutation de la thèse de la faillite logicielle : « C’est la meilleure époque pour faire des entreprises de logiciels »
Concernant la rumeur selon laquelle « les AI Agents feront fermer les entreprises de logiciels », Huang Renxun a réfuté clairement : « Tout à fait l’inverse. » Il a indiqué que, lorsque l’on n’est plus limité par le nombre d’humains, une multitude d’Agents utiliseront davantage d’outils logiciels que les humains : « c’est la meilleure époque pour faire des entreprises de logiciels » — mais à condition que les logiciels soient conçus et présentés de manière à être directement invoqués par les Agents. La bibliothèque CUDA X de Nvidia est entièrement ouverte aux Agents ; l’efficacité d’utilisation des Agents dépasse même celle des développeurs humains.
Questions fréquentes
En quoi l’AI Agent défini par Huang Renxun diffère-t-il fondamentalement des applications logicielles traditionnelles ?
L’AI Agent défini lors du GTC Taipei 2026 se compose d’un LLM (raisonnement et planification) et d’un moteur d’orchestration (connexion aux outils + gestion de la mémoire). Dans le logiciel traditionnel, l’utilisateur « lance — clique — saisit ». En mode Agent, il s’agit de « décrire l’intention à l’IA ; l’IA génère automatiquement du code, appelle les outils et produit le résultat » : le rôle principal passe de l’humain à l’IA elle-même.
Que montre l’exemple du compartiment à piles de télécommande pour l’impression 3D ?
Cette démonstration sur place met en évidence la capacité de l’Agent à appeler plusieurs outils : l’Agent identifie le problème sur la photo (compartiment à piles manquant), comprend le besoin (remplacer la pièce), appelle un outil CAD pour faire la modélisation et produit directement un fichier exploitable pour l’impression 3D — en réalisant un flux de travail complet, de la reconnaissance du problème à la solution, sans intervention humaine étape par étape.
Que signifie l’ouverture complète de CUDA X aux Agents ?
Huang Renxun a annoncé que la bibliothèque CUDA X de Nvidia est désormais entièrement ouverte aux AI Agents, et que l’efficacité d’utilisation des Agents dépasse celle des développeurs humains. Cela signifie que l’infrastructure de base d’accélération IA au cœur de Nvidia s’étend officiellement à l’écosystème de développement des Agents, offrant aux développeurs une base d’invocation d’outils plus efficace.
