Kimberly Powell (Nvidia) : “La santé numérique est à un point d’inflexion, grâce à l’IA générative”

L’entreprise Nvidia est connue historiquement comme fabricant de cartes graphiques. Vous y travaillez depuis 16 ans. Comment l’entreprise est-elle passée du hardware au software ?

Nous avons toujours été à la fois une entreprise de hardware et de software, mais cela n’a pas toujours été bien compris. Nvidia a été pionnière sur trois technologies informatiques fondamentales. Tout d’abord les cartes graphiques, qui reposent sur la capacité à simuler la lumière pour créer des univers immersifs dans le jeu vidéo. Lorsque vous cherchez à rendre le plus réaliste possible une surface comme la peau ou les cheveux, vous produisez en fait tout un tas de calculs mathématiques permettant de représenter des propriétés physiques. Nous avons aussi inventé en 1999 le GPU (processeur graphique, ndlr) qui permet de faire tourner des algorithmes très complexes. Nous avons compris que cette capacité pouvait s’appliquer à bien d’autres domaines et avons donc inventé un langage informatique appelé CUDA. CUDA est l’API qui permet d’offrir un accès au microprocesseur, de manière programmable. J’ai rejoint Nvidia à ce moment-là, pour développer les logiciels permettant d’offrir de nouvelles applications dans les sciences de la vie, et plus particulièrement en santé. C’est l’un des domaines où l’augmentation de la puissance de calcul est la plus nécessaire du fait du volume croissant de données à traiter. Pour monter en puissance, il faut une combinaison intelligente de puces, de data centers, de systèmes logiciels, de bibliothèques d’algorithmes d’accélération. Nous sommes désormais de plain pied dans l’ère de l’IA générative, que nous n’aurions jamais pu atteindre sans le calcul accéléré. Depuis une décennie, il y a plus d’ingénieurs software que d’ingénieurs hardware qui travaillent chez Nvidia, à cause de cette complexité. 

Comment cette grande puissance de calcul peut être utilisée en santé ?

Si vous faites une enquête sur l’usage des superordinateurs à travers le monde depuis 2006, vous verrez que la plupart d’entre eux font de la simulation moléculaire.