CES 2026 : NVIDIA Rubin, la nouvelle architecture qui propulse l’IA mondiale

Avec Rubin, NVIDIA dévoile une architecture IA de nouvelle génération, capable d’entraîner et d’exécuter les modèles les plus avancés. Du cloud à votre bureau, de la robotique à la conduite autonome, l’entreprise affirme sa position de moteur central de l’intelligence artificielle moderne.

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Sur scène à Las Vegas, son fondateur Jensen Huang a donné le ton : « L’informatique a été fondamentalement remodelée par l’IA et l’informatique accélérée. » Un message clair pour NVIDIA, qui veut être l’infrastructure centrale de l’ère de l’intelligence artificielle. L’entreprise est aujourd’hui le fournisseur dominant des puces graphiques (GPU) utilisées dans les data centers dédiés à l’entraînement et à l’inférence des grands modèles d’intelligence artificielle (LLM, modèles multimodaux).

Le nouveau moteur de l’IA mondiale avec Rubin

Annonce centrale de sa conférence, la nouvelle architecture de calcul dédiée à l’IA, baptisée NVIDIA Rubin, qui succède à Blackwell.

Rubin n’est pas une simple puce, mais une architecture complète, conçue pour entraîner et exécuter les modèles d’IA les plus avancés au monde. « Rubin vise à pousser l’IA vers la frontière suivante, tout en divisant par dix le coût de génération des tokens (unité de texte qu’un modèle d’IA traite à la fois) » explique Jensen Huang. Une promesse clé pour rendre l’IA massive plus accessible économiquement, tout en accélérant son déploiement industriel.

Rubin combine plusieurs composants :

• Cœurs graphiques (GPU Rubin) optimisés pour l’IA et le calcul parallèle.

• Processeur Vera pour les tâches de calcul spécialisé et d’inférence.

• Interconnexion NVLink nouvelle génération, assurant un transfert ultra-rapide de données entre composants.

• DPU (Data Processing Unit), l’unité de traitement de données pour gérer les entrées/sorties et la communication entre serveurs IA.

Rubin est conçu pour les grands modèles de langage et multimodaux, la robotique, la conduite autonome et la génération locale d’images, vidéos et textes. NVIDIA promet de réduire par dix le coût de génération des tokens, rendant l’IA accessible à grande échelle et renforçant sa position sur le marché industriel de l’intelligence artificielle.

Robotique, conduite autonome et IA “physique”

Grâce à Rubin, NVIDIA peut désormais déployer l’IA dans le monde réel. Sa plateforme Cosmos développe des modèles capables de raisonnement physique, de simulation et de prédiction de trajectoires, entraînés dans des mondes virtuels avant d’être déployés sur des robots ou des véhicules.

Dans l’automobile, NVIDIA a présenté Alpamayo, un ensemble de modèles ouverts pour la conduite autonome de niveau 4, capables non seulement de piloter un véhicule, mais aussi de raisonner sur leurs propres actions. Jensen Huang explique : « Il ne se contente pas d’actionner le volant ou les freins, il raisonne sur ce qu’il est sur le point de faire. »

NVIDIA emploie le terme “IA physique” pour désigner une intelligence artificielle capable de percevoir, raisonner et agir dans le monde physique, au‑delà de l’analyse de texte ou d’images classiques.

L’IA sur chaque bureau avec PC RTX AI

Dernier axe stratégique, démocratiser l’IA hors des data centers avec les PC RTX AI, de véritables ordinateurs équipés d’une carte graphique NVIDIA GeForce RTX.

Ce n’est pas un produit isolé comme une console ou un serveur, mais une catégorie de PC desktop ou portable qui utilise les GPU RTX. L’expression PC RTX AI est utilisée par NVIDIA pour montrer que ces machines ne servent plus seulement au jeu mais deviennent aussi des plateformes d’IA locales. Vous verrez la mention apparaître dans les spécifications techniques des ordinateurs sur le marché.

Enfin mention pour DGX Spark, une plateforme matérielle et logicielle pour l’IA professionnelle. C’est une machine serveur ou station de travail avancée, souvent utilisée dans les entreprises, laboratoires ou par les développeurs IA. Elle repose sur des GPU NVIDIA haute performance (séries RTX, A100, Blackwell ou Rubin selon les générations) et permet d’entraîner et d’exécuter des modèles complexes à grande échelle.

Du jeu vidéo à la robotique, des PC personnels aux centres de données, NVIDIA déploie une stratégie claire pour devenir l’ossature matérielle et logicielle de l’IA moderne.