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Nvidia s'allie à Ineffable Intelligence pour l'apprentissage par renforcement
information fournie par Zonebourse 13/05/2026 à 16:27
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Nvidia fait part d'une nouvelle collaboration de niveau ingénieur avec Ineffable Intelligence, le laboratoire d'IA basé à Londres fondé par l'architecte d'AlphaGo, David Silver, afin de construire le futur de l'infrastructure d'apprentissage par renforcement.

"La prochaine frontière de l'IA, ce sont les super-apprenants, des systèmes qui apprennent continuellement grâce à l'expérience", a déclaré Jensen Huang, fondateur et CEO du spécialiste des processeurs graphiques programmables.

L'apprentissage par renforcement nécessite un pipeline puissant et hautement optimisé pour le prendre en charge. À la différence du pré-entraînement, les charges de travail d'apprentissage par renforcement génèrent leurs données à la volée.

Le système doit agir, observer, noter et se mettre à jour en continu dans des boucles serrées, ce qui exerce une pression sur l'interconnexion, la bande passante mémoire et le service d'une manière que le pré-entraînement ne provoque pas.

De plus, le système s'entraînera sur des formes riches d'expérience, assez distinctes du langage humain et d'autres données humaines, et pourrait nécessiter des architectures de modèles et des algorithmes d'entraînement innovants.

Une collaboration d'ingénieurs qui commencera sur Nvidia Grace Blackwell

Nvidia et Ineffable Intelligence vont ainsi construire un pipeline capable d'alimenter à grande échelle les systèmes d'apprentissage par renforcement. Ce travail commence sur Nvidia Grace Blackwell et figurera parmi les premiers à explorer la prochaine plateforme Nvidia Vera Rubin.

L'objectif est de comprendre la prochaine génération de matériel et de logiciel qui sera nécessaire à mesure que le monde de l'IA dépassera les données humaines pour s'orienter vers des modèles apprenant par simulation et expérience.

La mise en place de cette infrastructure permettra de débloquer une échelle sans précédent d'apprentissage par renforcement dans des environnements très complexes et riches, permettant aux agents de découvrir des avancées dans tous les domaines du savoir.

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