Amazon Web Services vient de dégainer un nouvel outil, baptisé TorchNeuron, pour rendre ses puces d’intelligence artificielle Trainium plus faciles à adopter. L’objectif est limpide : s’attaquer à l’avantage logiciel qui fait de Nvidia le choix par défaut des développeurs d’IA.
Une seule ligne de configuration à changer
TorchNeuron s’appuie sur PyTorch, la boîte à outils libre qui sert à concevoir, entraîner et faire tourner des modèles d’IA. D’après Amazon, environ 85 % des applications d’IA sont écrites avec cet outil, aujourd’hui placé sous l’égide de la Linux Foundation. Le groupe affirme qu’une application PyTorch peut basculer sur Trainium en modifiant une seule ligne de configuration, sans réécrire son code.
L’idée n’est pas inédite : il est déjà possible de porter des applications PyTorch vers les processeurs graphiques d’AMD ou vers les puces d’Apple. Mais Nvidia a passé des années à rendre son écosystème logiciel, CUDA, parfaitement compatible avec PyTorch, ce qui l’a ancré dans l’outil presque par défaut.
Amazon met en avant un autre argument : en choisissant Trainium, les jeunes pousses accèdent à tout son cloud, plutôt que de dépendre de fournisseurs spécialisés, souvent liés à Nvidia, comme CoreWeave ou Nebius. La même puce gère l’entraînement des modèles comme leur exploitation au quotidien, ce qui, selon le groupe, améliore l’équation économique d’ensemble même si le prix par requête n’est pas le plus bas. Le cadre de chez AWS cite l’exemple de Deepgram, spécialisée dans la voix par IA, qui traiterait 70 % d’audio en plus par dollar dépensé.
Desserrer l’étau autour de Nvidia
Amazon annonce aussi qu’il va proposer au projet PyTorch des modifications pour retirer le code qui lie l’outil à des puces précises, afin de le rendre moins dépendant d’un fabricant. Pour les développeurs, y compris en Europe, la promesse est celle d’un choix réel et de coûts plus raisonnables.
Reste à voir si cette ouverture tiendra ses promesses ou si elle se traduira surtout par de nouveaux casse-têtes de configuration. Si Amazon réussit, l’impact pourrait toutefois dépasser la simple concurrence entre fabricants de puces et fragiliser durablement la position de Nvidia.
Image : Derrick Coetzee from Berkeley, CA, USA, CC0, via Wikimedia Commons
