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Home » Nicolas Sauvage mise sur les parties ennuyeuses de l’IA
Startups

Nicolas Sauvage mise sur les parties ennuyeuses de l’IA

JohnBy Johnmai 4, 2026Aucun commentaire6 Mins Read
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Nicolas Sauvage estime qu’il faut quatre ans pour que les meilleurs paris paraissent évidents – pensant qu’il a partagé sur scène la semaine dernière lors de l’événement StrictlyVC à San Francisco, co-organisé par TDK Ventures.

C’est une théorie qu’il s’efforce de prouver depuis 2019, lorsqu’il a fondé la branche corporate venture du géant japonais de l’électronique, qui gère désormais 500 millions de dollars répartis dans quatre fonds. La startup de puces IA Groq, évaluée à 6,9 milliards de dollars lors de son dernier cycle de financement l’automne dernier, est l’exemple le plus médiatisé de cette réflexion.

En 2020, bien avant que le boom de l’IA générative ne rende les paris sur les infrastructures évidents, Sauvage a fait un chèque à l’entreprise, fondée par Jonathan Ross, l’un des ingénieurs qui ont construit les unités de traitement tensoriel de Google. Groq s’est concentré dès le départ sur l’inférence : le gros travail de calcul qui se produit chaque fois qu’un modèle répond à une requête. Ross avait conçu sa puce en construisant d’abord le compilateur, en supprimant l’architecture jusqu’à ce que, comme le décrit Sauvage, « vous ne puissiez pas supprimer une partie et la faire fonctionner encore ».

Cela aurait pu paraître niche à certains, mais sachant ce qu’il faisait face aux contraintes de sa société mère, Sauvage y voyait une asymétrie. Contrairement au matériel grand public, qui a un plafond naturel, la demande d’inférence ne cesse d’augmenter avec chaque nouvelle application et chaque nouveau modèle. Sauvage ne pouvait pas savoir alors que la demande d’inférence allait exploser cette année, grâce à chaque agent d’IA qui planifie et agit sur des dizaines d’appels (là où une seule requête suffisait auparavant).

Mais d’une certaine manière, Ross a aussi eu de la chance. Après tout, un conglomérat électronique japonais surtout connu pour ses bandes magnétiques n’est pas, à première vue, le partenaire d’investissement le plus évident. En fait, Sauvage décrit l’existence même de TDK Ventures comme très improbable. Mais après deux conférences consécutives à Stanford – l’une plaidant en faveur du capital-risque d’entreprise, l’autre répertoriant toutes les raisons de son échec – Sauvage, qui est français et a rejoint TDK dans la Silicon Valley via une acquisition, a présenté l’idée aux hauts responsables du siège de TDK bien qu’il n’ait aucun statut évident pour le faire. (« Je ne suis pas japonais. Je ne parle pas japonais ; je ne vis pas à Tokyo », a-t-il déclaré à cet éditeur.)

Après avoir refusé d’accepter une réponse négative, il a finalement reçu le feu vert pour créer un fonds dont le mandat était de répondre à une question : quelle est la prochaine grande nouveauté pour TDK et qu’est-ce qui pourrait le tuer ?

Crédits image : Slava Blazer pour TechCrunch/StrictlyVC/

Le portefeuille qu’il a constitué depuis est parsemé de technologies qui sont devenues plus largement intéressantes pour les sociétés de capital-risque au cours de l’année dernière : transformateurs de réseau à semi-conducteurs, batteries sodium-ion pour centres de données, chimies de batteries alternatives qui contournent la fragilité géopolitique du lithium et du cobalt.

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La discipline derrière tout cela est la même : identifier le goulot d’étranglement quatre ans plus tard, puis trouver les fondateurs qui y travaillent déjà.

La question, bien sûr, est de savoir quelle sera la prochaine étape. De son côté, Sauvage surveille de près l’IA physique – pas uniquement de la robotique mais des robots ayant un travail très spécifique à accomplir. Agility Robotics, par exemple, dans son portefeuille, se concentre sur la tâche unique et banale consistant à déplacer des objets d’un endroit à un autre dans des entrepôts confrontés à une pénurie de main-d’œuvre. Une autre société du portefeuille, le portefeuille suisse ANYbotics, construit des robots robustes pour des environnements trop dangereux pour les travailleurs humains – des endroits où la définition du travail consiste essentiellement à aller là où les gens ne peuvent pas. La ligne directrice est la clarté du but. Les robots sur lesquels Sauvage parie ne cherchent pas à tout faire ; au lieu de cela, ils accomplissent une chose difficile de manière fiable.

Sauvage dit qu’il observe également à nouveau le changement de pile de calcul. Les GPU dominaient la formation – le calcul massif et parallèle de l’enseignement d’un modèle. Les puces d’inférence comme celle de Groq remodèlent ce qui se passe lorsque ce modèle parle : plus rapide, moins cher, à grande échelle. Aujourd’hui, affirme Sauvage, les processeurs devraient connaître une renaissance. Ce ne sont pas les puces les plus puissantes ni les plus rapides. Mais ils sont les plus flexibles et les mieux adaptés à la logique de branchement et de prise de décision de l’orchestration. Lorsqu’un agent IA délègue une tâche, vérifie sa progression et repasse en revue des dizaines d’étapes, quelque chose doit gérer toute la chorégraphie. Ce quelque chose ressemble de plus en plus à un processeur.

Et puis il y a la Chine. Un rapport récent d’Eclipse – une société de capital-risque qu’il suit de près – a documenté ce que Sauvage décrit comme la « fabrication d’ambiances » – l’itération rapide et assistée par l’IA du prototypage matériel physique, reflétant ce que le codage d’ambiance a fait pour les logiciels. Les fabricants chinois, selon le rapport, compriment le cycle de conception-construction-test des produits physiques d’une manière que les chaînes d’approvisionnement occidentales ne sont pas encore équipées pour égaler.

Pour Sauvage, c’est un signal de goulot d’étranglement – ​​et il est déjà en train de progresser avec les différents investissements de TDK Ventures. Un problème non résolu, dit-il, est celui de la dextérité. Les modèles s’améliorent suffisamment rapidement pour que l’IA physique semble inévitable ; ce qui manque encore, c’est la fluidité physique correspondante. Les pays et les entreprises qui parviendront à itérer sur les atomes aussi vite que d’autres itèrent sur le code auront un avantage en matière de fabrication. C’est la vague pour laquelle il positionne TDK Ventures aujourd’hui.

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