// Detection d’anomalies

• Bagages abandonnes
• Mouvements de foule suspects
• Intrusions en zones restreintes
• Comportements atypiques
• Franchissement de ligne virtuelle

// Analyse en temps reel

• Alertes en moins de 3 secondes
• Classification automatique des evenements
• Comptage de personnes
• Analyse de flux et densite
• Suivi d’objets multi-cameras

// Protection donnees

• Anonymisation automatique des visages
• Floutage dynamique (RGPD)
• Chiffrement des flux video
• Stockage securise local
• Tracabilite des acces

Risques identifies

• Cameras connectees vulnerables – Souvent peu securisees, cibles privilegiees des cyberattaques
• Stockage distant – Donnees sur serveurs etrangers, hors controle RGPD
• Flux video interceptables – Sans chiffrement adequat
• Acces non autorises – Defaut d’authentification forte

Mesures de protection

• Chiffrement avance des flux et stockage
• Authentification MFA obligatoire
• Mises a jour regulieres des firmwares
• Segmentation reseau (VLAN dedie)
• Audit de securite periodique
• Normes ISO 27001 pour les fabricants

5 avril 1993 – Fondation par Jensen Huang, Chris Malachowsky et Curtis Priem lors d’une reunion dans un restaurant Denny’s a San Jose, Californie.

Le nom « NVIDIA » combine « invidia » (envie en latin) et « NV » (next vision).

• 1995 – Sortie du NV1, premier produit
• 1997 – RIVA 128, succes commercial
• 1999 – GeForce 256, premier « GPU » au monde
• 1999 – Introduction en bourse (NASDAQ)
• Investissement initial : 20 M$ (Sequoia Capital)

• 2000 – Acquisition de 3dfx (concurrent)
• 2001 – GeForce 3, premiers shaders programmables
• 2004 – GeForce 6800, SLI (multi-GPU)
• 2006 – CUDA – Revolution du calcul parallele
• 2008 – GeForce GTX 200 series

CUDA (2006) est le tournant strategique majeur. Cette architecture permet d’utiliser les GPU pour du calcul general (GPGPU), ouvrant la voie a l’IA et au HPC (High Performance Computing).

Les developpeurs peuvent desormais exploiter la puissance de calcul parallele des GPU pour des applications scientifiques, financieres et bientot l’intelligence artificielle.

• 2012 – AlexNet remporte ImageNet avec GPU NVIDIA
• 2014 – Maxwell architecture, efficacite energetique
• 2016 – DGX-1, premier supercalculateur IA
• 2016 – Jensen Huang offre le 1er DGX-1 a OpenAI
• 2017 – Volta architecture, Tensor Cores
• 2018 – RTX 2000, ray tracing temps reel
• 2019 – DLSS (Deep Learning Super Sampling)

Le don du DGX-1 a OpenAI en 2016 symbolise la vision de Jensen Huang. Ce systeme a fourni la base computationnelle qui menerait a la revolution actuelle de l’IA, incluant GPT et ChatGPT.

L’architecture RTX reinvente les graphiques avec le ray tracing en temps reel, une premiere mondiale qui transforme le rendu 3D dans les jeux video et les applications professionnelles.

• 2020 – Ampere architecture, RTX 3000
• 2020 – Acquisition d’ARM annoncee (40 Mds $)
• 2022 – Echec du rachat d’ARM (regulateurs)
• 2022 – Ada Lovelace, RTX 4000
• 2023 – 1 000 milliards $ de capitalisation
• 2023 – Hopper H100, reference IA data center

La demande explosive pour l’entrainement des modeles d’IA (ChatGPT, Midjourney, etc.) propulse NVIDIA. Le GPU H100 devient la reference pour les data centers IA, avec des delais de livraison de plusieurs mois.

NVIDIA devient la 7eme entreprise americaine a atteindre les 1 000 milliards de dollars de valorisation.

• CES 2025 – Annonce RTX 5000 (Blackwell)
• Janvier 2025 – Lancement RTX 5090, 5080, 5070
• 2025 – 4 000 puis 5 000 Mds $ de capitalisation
• Sept. 2025 – Partenariat OpenAI (100 Mds $ d’infra)
• CES 2026 – Neural rendering, DLSS 4+

Jensen Huang declare : « Blackwell est l’innovation graphique la plus significative depuis les shaders programmables il y a 25 ans. »

Le partenariat avec OpenAI pour construire 10 gigawatts de capacite de calcul marque une nouvelle ere dans l’infrastructure IA mondiale.

Infrastructure IA

NVIDIA fournit plus de 85% de l’infrastructure utilisee pour entrainer les modeles d’IA majeurs :

• ChatGPT/GPT-4 – OpenAI
• Claude – Anthropic
• Gemini – Google DeepMind
• Llama – Meta
• Midjourney, DALL-E – Generation images
• Sora – Generation video

Ecosysteme logiciel

Au-dela du hardware, NVIDIA a construit un ecosysteme complet :

• CUDA – Framework de calcul parallele
• cuDNN – Bibliotheque deep learning
• TensorRT – Optimisation inference
• Omniverse – Plateforme simulation 3D
• NeMo – Framework LLM
• DRIVE – Plateforme vehicules autonomes

Videoprotection + IA
La securite devient proactive, intelligente, mais souleve des questions ethiques et de cybersecurite majeures qu’il faut adresser.

NVIDIA
Une entreprise visionnaire qui a su pivoter du gaming vers l’IA, devenant incontournable pour l’entrainement de tous les grands modeles d’intelligence artificielle.