Nvidia au CES 2026 : une annonce choc qui rebat les cartes de l’IA et de son impact énergétique
L’édition 2026 du CES de Las Vegas a été marquée par une annonce structurante pour l’écosystème de l’intelligence artificielle. Nvidia, via son charismatique fondateur Jensen Huang, y a présenté Vera Rubin, sa nouvelle génération d’infrastructure matérielle dédiée à l’IA. Succédant à Blackwell, cette plateforme affiche une promesse ambitieuse : offrir des gains de performance très significatifs tout en améliorant fortement l’efficacité économique et énergétique des usages de l’IA.
Au-delà de l’effet d’annonce, cela relance un débat de fond, souvent mal posé depuis deux ans : l’IA est-elle intrinsèquement énergivore, ou faut-il déplacer le regard vers d’autres facteurs d’impact, plus structurels et plus globaux ?
Une progression de performance clairement assumée
L’un des messages centraux portés par Nvidia au CES c’est un peu « Toujours Plus ! ». Ou plus précisément la progression rapide et continue des performances matérielles dédiées à l’IA. Vera Rubin n’est pas présentée comme une simple carte graphique plus puissante, mais comme une plateforme complète, pensée à l’échelle du rack et du data center.
Selon les chiffres communiqués, Rubin permettrait jusqu’à cinq fois plus de performances en inférence par rapport à la génération Blackwell, et environ 3,5 fois plus de performances en entraînement. Pour un public non spécialiste, ces notions méritent d’être précisées.
L’entraînement correspond à la phase durant laquelle un modèle d’IA apprend à partir de grandes quantités de données. C’est une phase intensive, coûteuse et ponctuelle.
L’inférence, à l’inverse, correspond à l’usage quotidien des modèles : répondre à une question, générer un texte, analyser une image ou produire une recommandation. C’est cette phase qui est sollicitée en permanence par les utilisateurs finaux.
Or, avec la généralisation des assistants et des chatbots, l’inférence est devenue le principal poste de coût, tant économique qu’énergétique. C’est précisément sur ce point que Nvidia concentre désormais l’essentiel de ses efforts.
Que sont exactement les tokens ?
Pour comprendre les annonces de Nvidia, il est indispensable de comprendre la notion de token, devenue centrale dans l’économie de l’IA.
Un token est une unité élémentaire de texte ou de donnée manipulée par un modèle de langage. Contrairement à une idée répandue, un token n’est pas toujours un mot. Il peut s’agir :
• d’un mot entier ;
• d’une partie de mot ;
• d’un signe de ponctuation ;
• ou d’un symbole.
Par exemple, une phrase simple comme : « L’intelligence artificielle progresse rapidement. » sera découpée par le modèle en plusieurs tokens, selon ses règles internes.
Chaque fois que vous posez une question à un chatbot, le texte de la question est transformé en tokens. La réponse générée l’est également, token par token. Chaque token traité mobilise des ressources de calcul, donc de l’énergie, du temps machine et, in fine, de l’argent.
C’est pour cette raison que le coût par token est devenu un indicateur clé. Il permet de mesurer combien coûte réellement l’utilisation d’un modèle, indépendamment de sa taille ou de sa complexité. Réduire le coût énergétique et financier par token revient à rendre chaque interaction plus efficiente.
Lorsque Nvidia annonce une division par dix du coût des tokens d’inférence, cela signifie concrètement que, pour un même volume de questions et de réponses, l’infrastructure consomme beaucoup moins de ressources qu’auparavant.
Quand l’efficience devient un levier économique majeur
Ce basculement vers l’efficience n’est pas anodin. Il répond à une transformation profonde des usages de l’IA. En 2023, l’attention médiatique et politique s’est largement focalisée sur l’entraînement de modèles toujours plus grands. En 2026, le centre de gravité s’est déplacé vers l’usage massif et continu. Or, servir des millions, puis des centaines de millions d’utilisateurs, cela implique de produire des milliards, voire des milliers de milliards de tokens. Dans ce contexte, une amélioration marginale du coût par token se traduit par des économies considérables à l’échelle d’un data center ou d’un fournisseur de services.
C’est ce qui explique l’insistance de Nvidia sur les gains annoncés : jusqu’à dix fois moins de coût par token en inférence, et quatre fois moins de GPU nécessaires pour entraîner certains modèles avancés. Ces gains ne reposent pas uniquement sur la puissance brute des puces, mais sur une architecture intégrée, réduisant les pertes, les transferts inutiles et les goulots d’étranglement. Autrement dit les IA ne seront avec ces puces pas plus intelligentes mais les calculs se feront avec plus d’efficience.
Des discours alarmistes hérités de 2023 à relativiser
Ces annonces obligent à revisiter un certain nombre d’affirmations largement diffusées en 2023 sur le caractère prétendument démesuré et incontrôlable de la consommation énergétique de l’IA. Nombre de documents, de rapports ou de présentations continuent encore aujourd’hui à reprendre ces chiffres erronés, souvent sans mise à jour ni contextualisation. Il faut le dire clairement : non, l’IA n’est pas nécessairement et intrinsèquement aussi énergivore que cela. Comme toute technologie numérique, elle bénéficie de progrès rapides en matière d’efficience. Les nouvelles générations de matériel permettent de traiter davantage de tokens avec moins d’énergie.
Cela ne signifie pas que l’IA n’a aucun impact environnemental. Mais cela signifie que certaines analyses, fondées sur des hypothèses technologiques déjà dépassées, doivent être réévaluées.
Le vrai enjeu : l’effet volume
Relativiser l’intensité énergétique unitaire ne doit toutefois pas conduire à minimiser l’impact global. Le véritable enjeu se situe dans l’effet volume.
Lorsque 800 millions ou un milliard de personnes utilisent quotidiennement des systèmes d’IA, même très efficaces, l’addition de ces usages représente nécessairement une consommation importante d’énergie et d’eau. Chaque requête isolée peut être peu coûteuse ; leur accumulation massive change radicalement l’échelle du problème.
Autrement dit, le sujet environnemental n’est pas tant le coût d’une requête que le nombre total de tokens générés, chaque jour, à l’échelle mondiale.
Penser l’impact sur l’ensemble du cycle de vie
Un autre angle souvent négligé concerne l’analyse en cycle de vie complet. La consommation électrique lors de l’utilisation n’est qu’une partie de l’équation. Il faut également prendre en compte :
• l’extraction des minerais nécessaires à la fabrication des puces ;
• la production industrielle des composants ;
• le transport et l’installation ;
• la maintenance ;
• puis le recyclage en fin de vie.
Sur ce point, le renouvellement constant et rapide des gammes de cartes graphiques n’est pas une bonne nouvelle. Même si chaque génération est plus efficiente que la précédente, la réduction de la durée de vie des équipements accentue la pression sur les ressources naturelles et sur des filières de recyclage encore imparfaites. Et ça ce n’est pas une bonne nouvelle.
Mesurer l’impact localement, pas uniquement globalement
Enfin, l’impact environnemental de l’IA ne peut pas être évalué uniquement à l’échelle globale. Il doit être analysé localement. Une infrastructure plus sobre sur le papier peut poser problème si elle est déployée dans une région déjà sous tension en matière d’électricité ou de ressources en eau. Empiler des centaines ou des milliers de GPU, même plus efficaces, dans un data center situé dans une zone en déficit énergétique ou hydrique reste une décision discutable. Le contexte territorial, le mix énergétique local et la disponibilité de l’eau sont des paramètres déterminants, souvent absents des débats généraux.
Conclusion : sortir des caricatures pour aborder la complexité
L’annonce de Nvidia au CES 2026 illustre une réalité trop souvent oubliée : l’IA progresse rapidement en matière d’efficience énergétique et économique. Les nouvelles générations d’infrastructures, comme Vera Rubin, rendent obsolètes certains discours alarmistes hérités de 2023.
Pour autant, l’impact environnemental de l’IA ne disparaît pas. Il se déplace. Ou du moins il se complexifie. Il devient une question de volume d’usage, de durée de vie des équipements et de choix locaux de déploiement. Ce n’est pas que l’IA qu’il faut analyser mais les décision de placer un datacenter ici ou là.
L’enjeu c’est aussi ne pas uniquement savoir si l’IA consomme tant ou tant d’énergie, mais comment, où, pourquoi et à quelle échelle elle est utilisée. C’est à ce prix que le débat pourra devenir réellement informé, nuancé et utile.
Pour les curieux
Pour les plus curieux, il est possible d’observer concrètement ce mécanisme. OpenAI met à disposition un tokenizer public qui permet de visualiser comment chaque modèle découpe une phrase donnée en tokens. En saisissant une phrase simple ou complexe, on peut voir apparaître le découpage précis, token par token, ainsi que les différences entre modèles.
Cet outil est particulièrement éclairant pour comprendre pourquoi deux phrases de longueur similaire peuvent générer un nombre très différent de tokens, et donc un coût de calcul distinct. Il permet aussi de prendre conscience du fait que la formulation d’une requête, sa langue, sa complexité syntaxique ou son usage de symboles ont un impact direct sur la consommation de ressources.
Sans être réservé aux spécialistes, ce tokenizer constitue un bon point d’entrée pour appréhender, de manière très concrète, la réalité matérielle et économique qui se cache derrière une interaction en apparence simple avec un système d’IA.
Autres liens
Communiqué Nvidia sur Vera Rubin (source primaire)
NVIDIA Newsroom – NVIDIA Kicks Off the Next Generation of AI With Rubin — Six New Chips, One Incredible AI Supercomputer
👉 https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer
Article Reuters sur l’annonce au CES 2026
Reuters – Stephen Nellis, Nvidia CEO Huang says next generation of chips is in full production
👉 https://www.reuters.com/world/china/nvidia-ceo-huang-take-stage-ces-las-vegas-competition-mounts-2026-01-05/