Mise à jour (3 septembre, 13 h 30 UTC) : cet article a été mis à jour afin de clarifier les détails de l'acquisition.

Nvidia a convenu d'acquérir Hugging Face pour 12,93 milliards de dollars, étendant sa portée vers les logiciels et les outils que les développeurs utilisent pour construire l'intelligence artificielle.

Le fabricant de puces a accepté d'acquérir Hugging Face, une plateforme servant plus de 18 millions de développeurs et hébergeant plus de 3 millions de modèles, a déclaré le PDG de Nvidia, Jensen Huang, lors d'une annonce faite le jeudi (blog de Nvidia).

« Hugging Face demeurera une plateforme ouverte pour l'ensemble de l'écosystème de l'IA », a déclaré M. Huang, ajoutant que les développeurs resteront libres de choisir leurs modèles, leurs cadres de travail, leurs fournisseurs de cloud et leurs plateformes de calcul. Cet engagement est notable, car Hugging Face héberge de nombreux modèles à poids ouverts provenant de tiers, y compris des offres en concurrence avec la propre pile de Nvidia, et sa neutralité a été centrale dans son adoption comme plateforme de référence pour le développement de l'IA ouverte.

Cette opération donne à Nvidia le contrôle d'une plateforme majeure de modèles d'IA, alors que les entreprises technologiques se concurrencent de plus en plus sur les puces, les logiciels et les outils pour développeurs. L'acquisition fait suite aux initiatives antérieures de Nvidia au-delà du silicium, telles que son écosystème CUDA open source et ses offres de logiciels d'IA pour entreprises, tandis que l'entreprise cherche à rester au cœur du développement de l'IA malgré la poussée de concurrents promouvant des accélérateurs et des cadres alternatifs.

Hugging Face n'exigera pas de matériel Nvidia

Le matériel Nvidia ne sera pas requis pour construire ou déployer via Hugging Face, a déclaré M. Huang. Bien que Nvidia publie déjà plus de 500 modèles et 250 jeux de données ouverts sur la plateforme, Hugging Face continuera de prendre en charge les modèles d'autres développeurs ainsi que plusieurs fournisseurs de cloud et d'accélérateurs.

Les deux entreprises ont également collaboré sur l'infrastructure d'IA et les outils de développement, donnant à Nvidia une relation établie avec Hugging Face avant l'acquisition.

M. Huang a indiqué que l'infrastructure, l'ingénierie et la portée mondiale de Nvidia pourraient contribuer à améliorer la fiabilité, la sécurité, l'évaluation des modèles, l'inférence et les capacités de déploiement de Hugging Face. La manière dont l'engagement de neutralité sera appliqué en pratique après la finalisation constituera un point clé pour les développeurs et les régulateurs qui surveillent si l'accès à la plateforme reste neutre vis-à-vis des fournisseurs.

Nvidia met de côté 1 milliard de dollars pour les employés de Hugging Face

Nvidia versera environ 11,9 milliards de dollars aux investisseurs de Hugging Face et offrira jusqu'à 1 milliard de dollars dans le cadre d'un programme de rétention fondé sur des actions destiné aux employés qui rejoindront Nvidia, a rapporté Reuters jeudi.

La transaction devrait être finalisée en 2027, selon le Financial Times. L'annonce de Nvidia ne précisait pas les approbations réglementaires requises pour l'acquisition ni une date de clôture plus précise. Le long délai avant la finalisation indique que l'opération fera probablement l'objet d'un examen réglementaire prolongé, les grandes acquisitions technologiques dans le secteur de l'IA faisant l'objet d'une surveillance antitrust accrue aux États-Unis et en Europe.

Cointelegraph a contacté Nvidia pour obtenir un commentaire sur le programme de rétention des employés rapporté, le calendrier de clôture prévu et les approbations réglementaires, mais n'a reçu aucune réponse au moment de la publication.

L'acquisition intervient environ un mois après que Hugging Face a divulgué une faille de sécurité impliquant un agent d'IA autonome ayant obtenu un accès non autorisé à des jeux de données internes et à des identifiants de service. L'entreprise a déclaré n'avoir trouvé aucune preuve de falsification des modèles, jeux de données ou applications publics.

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