Jensen Huang définit l'ère de l'IA (AI) : le cadre « gâteau à cinq couches » dévoilé à Davos 2026
Au Forum économique mondial de Davos cette semaine, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a présenté une thèse déterminante pour l'industrie de l'intelligence artificielle (AI), déplaçant la conversation au-delà des chatbots et vers le domaine des infrastructures mondiales critiques. Lors d'un dialogue très médiatisé avec Larry Fink, PDG de BlackRock, Huang a introduit un « Cadre IA en cinq couches » complet — une feuille de route stratégique qui classe l'écosystème de l'IA en strates distinctes et interdépendantes.
Ce cadre arrive à un moment charnière. Alors que 2026 commence, l'industrie fait l'objet d'un examen concernant des dépenses d'investissement massives et la durabilité de la soi-disant « bulle de l'IA ». L'argument de Huang était précis et structurel : nous ne construisons pas seulement des logiciels ; nous exécutons le plus grand projet de construction d'infrastructures de l'histoire humaine. Des réseaux d'énergie à la robotique physique, le périmètre de l'IA (AI) s'est étendu bien au-delà des contraintes numériques des années précédentes.
Pour les observateurs de l'industrie et les dirigeants d'entreprise, le « gâteau en couches » de Huang offre plus qu'une métaphore ; il fournit un cadre pour comprendre où la valeur sera capturée dans la décennie à venir. Alors que Creati.ai analyse ce nouveau paradigme, il devient clair que l'attention se déplace de l'entraînement des modèles au déploiement de ceux-ci dans le monde physique.
Le cadre d'infrastructure en cinq couches
La contribution centrale de Huang au forum de cette année était la délimitation de la pile IA en cinq couches essentielles. Contrairement aux modèles précédents qui mettaient l'accent sur les algorithmes, ce cadre insiste sur les réalités physiques et logistiques nécessaires pour soutenir l'IA (AI) à l'échelle mondiale.
Selon Huang, la valeur économique de l'IA (AI) se réalise uniquement au tout dernier niveau, mais ce succès repose sur la robustesse des quatre couches en dessous. Le « déploiement » qu'il décrit implique que les trillions d'investissements actuels ne sont pas des paris spéculatifs mais des capitaux nécessaires pour des services utilitaires fondamentaux, comparables à l'électrification du XXe siècle ou à la construction du réseau autoroutier inter-États.
Le tableau suivant détaille les cinq couches du cadre de Huang tel que présenté à Davos :
Tableau 1 : La pile d'infrastructure IA en cinq couches de Jensen Huang
| Layer | Description | Strategic Importance |
|---|---|---|
| 1. Energy | Le besoin fondamental ; production d'énergie, refroidissement et réseaux énergétiques durables. | L'IA (AI) ne peut exister sans une alimentation massive et constante ; les pénuries ici créent un goulet d'étranglement pour l'ensemble de la pile. Focus d'investissement : nucléaire, énergies renouvelables et modernisation des réseaux. |
| 2. Compute & Chips | La couche matérielle ; GPUs, silicium personnalisé et usines de fabrication (fabs). | C'est le bastion de Nvidia ; inclut de nouvelles fabs par TSMC, Foxconn et Micron. L'offre reste contrainte malgré une production record. |
| 3. Cloud Infrastructure | Centres de données, clouds souverains et immenses grappes de serveurs. | Le réseau de distribution pour l'intelligence ; nécessite des terrains, de l'acier et une main-d'œuvre qualifiée. Les clouds IA souverains émergent comme des priorités nationales. |
| 4. AI Models | La couche d'intelligence ; modèles fondamentaux (foundational models), modèles de raisonnement ouverts (open reasoning models) et « cerveaux numériques ». | Inclut des géants propriétaires et des percées open source comme DeepSeek. La démocratisation permet aux industries de construire sans repartir de zéro. |
| 5. Applications | La couche de valeur ; agents IA dans la santé, la finance, la fabrication et la robotique. | Là où le ROI économique est généré ; l'IA résout des problèmes de domaine spécifiques. Transition du « discuter avec l'IA » à « l'IA qui fait le travail ». |
La démocratisation de l'intelligence : l'effet DeepSeek
Une partie importante du dialogue s'est concentrée sur la quatrième couche — les modèles d'IA (AI) — et le changement radical qui s'y produit. Huang a explicitement mis en avant la sortie de DeepSeek et de modèles de raisonnement ouverts (open reasoning models) similaires comme un « événement majeur » pour l'industrie mondiale. En regardant la trajectoire de 2025 à 2026, la disponibilité de modèles de raisonnement open-source et haute performance a fondamentalement modifié le paysage concurrentiel.
« DeepSeek a été un moment charnière parce que c'était le premier modèle de raisonnement ouvert au monde », a noté Huang. Ce développement a brisé la barrière à l'entrée pour les entreprises. Auparavant, les sociétés pensaient devoir entraîner des modèles propriétaires massifs depuis le départ — un coût prohibitif pour la plupart. Aujourd'hui, « l'intelligence » est de plus en plus marchandisée et accessible.
Cet « effet DeepSeek » a permis aux industries en dehors du secteur technologique traditionnel — comme la pharmacie et la grande industrie manufacturière — d'intégrer des capacités de raisonnement avancées directement dans leurs flux de travail sans avoir besoin d'une équipe de docteurs pour construire un modèle. Le résultat est une hausse des applications de la couche cinq, où l'utilité de l'IA (AI) est affinée pour des tâches spécifiques et à forte valeur ajoutée plutôt que pour la conversation à usage général.
Au-delà du numérique : l'essor de l'intelligence physique
Peut-être l'aspect le plus prospectif du discours de Huang à Davos fut son insistance sur l'« IA physique (Physical AI) ». Alors que la première vague de l'IA générative (Generative AI) portait sur la maîtrise du langage et des pixels (texte, code, images), la vague actuelle porte sur la maîtrise des lois de la physique.
« Les systèmes d'IA (AI) comprennent aujourd'hui bien plus que le langage », a expliqué Huang. « Ils apprennent les structures protéiques, les interactions chimiques, la dynamique des fluides et la physique des particules. »
Cette transition marque l'entrée de l'IA (AI) dans le monde physique, ou ce que Huang appelle « l'intelligence physique (Physical AI) ». Ceci est critique pour les secteurs de la fabrication et de la robotique. Dans cette vision, l'IA ne se contente pas d'écrire un poème ou de déboguer du code ; elle simule une éolienne pour optimiser l'écoulement de l'air, prédit comment une nouvelle molécule médicamenteuse se liera à une protéine, ou contrôle un robot humanoïde sur une ligne de production.
Pour l'Europe et les nations industrielles, Huang a qualifié cela d'« opportunité unique en une génération ». Contrairement à l'ère d'internet grand public, qui favorisait les régions centrées sur les logiciels, l'ère de l'IA physique favorise les régions dotées de racines profondes en ingénierie industrielle. « On n'écrit plus l'IA ; on l'enseigne », a déclaré Huang, suggérant que les experts de domaine en génie mécanique et en biologie deviennent les nouveaux architectes de l'IA (AI).
Répondre à la « bulle de l'IA » : une histoire de construction
L'éléphant dans la pièce à Davos était la question de la durabilité financière. Avec des centaines de milliards de dollars investis dans les GPUs et les centres de données, des sceptiques — et même certains investisseurs — ont commencé à craindre une bulle. Larry Fink, représentant les allocateurs de capital, a posé la question directement.
La défense de Huang reposait sur des mécanismes d'offre et de demande. « Essayez de louer un GPU Nvidia en ce moment », a-t-il lancé. La difficulté à obtenir de la puissance de calcul, même pour du matériel de génération antérieure, indique que la demande dépasse encore de loin l'offre.
Cependant, son argument plus profond portait sur la nature des dépenses. Huang a recadré la « bulle » comme un cycle d'infrastructures nécessaire. Il a soutenu que nous assistons au remplacement de 100 000 milliards de dollars d'infrastructures informatiques traditionnelles par l'informatique accélérée. De plus, ce déploiement crée des emplois, pas seulement en codage, mais dans les métiers.
« Nous avons besoin de plombiers, d'électriciens, d'ouvriers du bâtiment, de travailleurs de l'acier », a déclaré Huang, soulignant que la construction physique des centres de données est en elle-même un moteur économique massif. Il a décrit le scénario comme une « histoire de construction » plutôt qu'une simple histoire technologique. Le capital déployé achète des actifs tangibles — terrains, centrales électriques, bâtiments « shell » et usines de silicium — essentiels pour le siècle économique à venir.
Perspective de Creati.ai : la route à venir
Du point de vue de Creati.ai, le cadre 2026 de Jensen Huang sert de narration stabilisante pour une industrie en hypercroissance. En décomposant l'écosystème en cinq couches, il fournit une checklist pour la préparation organisationnelle.
Pour nos lecteurs et clients, les implications sont triples :
- L'infrastructure est essentielle : Les organisations doivent s'assurer d'avoir accès aux ressources de calcul nécessaires (Layer 2) et au cloud (Layer 3), car la rareté persistera.
- Tirer parti des modèles ouverts : La valeur ne réside plus dans la conservation d'un modèle mais dans l'application d'un modèle ouvert (Layer 4) à des données propriétaires.
- Se préparer à l'IA physique : Le prochain front compétitif ne réside pas dans de meilleurs chatbots, mais dans l'IA qui comprend les opérations physiques de votre entreprise (Layer 5), que ce soit la logistique de la chaîne d'approvisionnement, la découverte de médicaments ou la fabrication automatisée.
Alors que le « gâteau à cinq couches » est en train d'être cuit, l'attention pour 2026 se portera sur le glaçage : la couche des applications. C'est là que les trillions théoriques d'investissement doivent enfin se convertir en gains de productivité tangibles. Selon Huang, nous ne faisons que commencer.
