Fujitsu a annoncé lélargissement de sa collaboration stratégique avec NVIDIA afin de proposer une infrastructure d’intelligence artificielle complète, intégrant agents d’IA et matériel optimisé de hautes performances. L’objectif est d’accélérer l’adoption par les entreprises et de favoriser la transformation industrielle. Selon une note de presse corporative du 3 octobre, cette initiative—résumée par la filiale européenne de Fujitsu—adopte une approche duale : une plateforme d’agents IA prête pour différents secteurs et une architecture informatique combinant CPU FUJITSU-MONAKA et GPU NVIDIA via NVIDIA NVLink-Fusion.

Ce mouvement vise à conserver un équilibre délicat : fournir aux entreprises la rapidité et lefficacité requises par la nouvelle vague d’applications dans la santé, la fabrication et la robotiques, tout en préservant leur autonomie dans la gestion et la gouvernance de l’IA. Derrière cette rhétorique, la promesse est claire : une plateforme d’agents capables d’apprendre et de s’améliorer en continu, distribuée sous forme de microservices NVIDIA NIM, et une infrastructure informatique conçue “depuis le silicium” pour une montée en charge garantie.

« La collaboration stratégique entre Fujitsu et NVIDIA accélérera la transformation des entreprises grâce à l’IA », déclare Takahito Tokita, directeur général et président de Fujitsu. « En combinant les technologies de pointe de nos deux sociétés, nous développerons et fournirons une infrastructure complète d’IA, en commençant par des secteurs comme la fabrication, où le Japon est un leader mondial. »

« La révolution industrielle de l’IA est en marche, et nous devons construire l’infrastructure nécessaire pour la soutenir », souligne Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA. « Ensemble, NVIDIA et Fujitsu connectent et étendent leurs écosystèmes pour forger une alliance puissante à l’ère de l’IA. »

Deux piliers : agents IA et calcul optimisé

La collaboration s’articule autour de trois axes de travail, avec deux orientations majeures :

1) Plateforme d’agents IA autoévolutive (secteur par secteur)

Fujitsu et NVIDIA co-développeront une plateforme d’agents conçue pour une réalité multi-entreprises et multi-environnements. L’objectif est d’équilibrer vitesse et sécurité, en offrant multitenance et en accélérant la personnalisation selon secteur et client. Sur le plan technologique :

• La plateforme repose sur Fujitsu Kozuchi et sa technologie d’orchestration des charges de travail IA, intégrées avec NVIDIA Dynamo.
• La évolution autonome des agents et modèles s’appuie sur NVIDIA NeMo et les technologies multi-agents de Fujitsu, notamment avec l’optimisation du modèle Takane.
• L’expédition vers le client sera réalisée sous forme de microservices NIM NVIDIA, facilitant des déploiements rapides et des inférences optimisées.

Ce qui prime ici, ce n’est pas seulement une couche de modèle, mais une co-créativité humain-IA qui combine jugement et créativité humains avec calcul accéléré pour des tâches concrètes — des jumeaux numériques en usine aux IA physiques dans les robots agricoles ou logistiques.

2) Infrastructure informatique “depuis le silicium” ( NVLink-Fusion + MONAKA)

Le deuxième pilier concerne la configuration avancée d’IA, rendue possible par une conception conjointe :

• Intégration de la série de CPU FUJITSU-MONAKA et de GPU NVIDIA hautes performances, interconnectés via NVLink-Fusion de NVIDIA.
• Plateforme optimisée dès la couche de silicium avec des objectifs de performances à l’échelle zetta, pensée pour une adoption industrielle large.
• Logiciel intégré combinant la technologie logicielle NVIDIA CUDA avec la technologie logicielle de Fujitsu pour ARM, afin d’assurer un support de bout en bout pour le HPC + IA.

L’ambition est claire : construire une base technologique convergente qui améliore l’efficience énergétique, réduit la latence entre CPU et GPU et facilite la gestion des charges complexes, du entraînement multimodal aux inférences de faible latence dans un contexte industriel.

Pourquoi positionner les agents au centre

La démocratisation de l’IA générative a ouvert de nouvelles perspectives en productivité et créativité, mais son déploiement pose des défis liés aux coûts et à la complexité. Les agents d’IA, capables de raisonner, planifier, exécuter et apprendre en s’adaptant aux flux d’entreprises, constituent la prochaine couche de valeur. Ils automatisent des tâches qui dépassent le simple prompt-respons of classic assistants. À travers cette alliance, Fujitsu et NVIDIA proposent :

• Agents sectoriels (santé, fabrication, robotique) préréglés pour accélérer le time-to-market.
• Mécanismes d’apprentissage continu (basés sur NeMo et capacités propres de Fujitsu) pour une auto-amélioration supervisée.
• SERVICE sous forme de microservices NIM, rapprochant laboratoires et production et simplifiant l’observabilité et le cycle de vie.

Dans la santé, cela peut se traduire par l’automatisation des flux administratifs, un soutien aux décisions cliniques ou un analyses d’images dans un cadre sécurisé. En fabrication, par des jumeaux numériques dédiés à la planification et au maintenance prédictive. En robotique, par une IA physique capable d’interpréter son environnement et d’intervenir précisément dans les opérations.

Autonomie d’entreprise et gouvernance responsable

Le communiqué insiste sur un point crucial pour le tissu économique : préserver l’autonomie des organisations dans leur usage de l’IA. La proposition vise à permettre aux entreprises de contrôler leurs données, d’ajuster leur exposition aux services externes et de définir leur gouvernance (accès, audits, confidentialité, sécurité). La multitenance de la plateforme et la distribution sous forme de NIM doivent faciliter la mise en œuvre de politiques d’isolement, de conformité et d’observation, clés dans les industries fortement réglementées.

Un écosystème pour transformer les promesses en systèmes

Ce partenariat ne se limite pas aux tests de faisabilité. Parmi les initiatives clés, la création d’un écosystème robuste de partenaires pour élargir l’usage des agents et modèles, avec des programmes conjoints visant à accélérer les cas d’usage transformateurs. La feuille de route vise à commencer par le Japon et à se déployer à l’échelle mondiale : secteur public, industrie, services.

L’instigation fondamentale consiste à bâtir, d’ici 2030, une infrastructure d’IA considérée comme essentielle pour la société numérique japonaise, en contribuant à la compétitivité, la croissance et la durabilité. La IA physique (perception-décision-action, avec capteurs et actionneurs) apparaît comme un levier pour l’automatisation opérationnelle dans un contexte où la pénurie de main-d’œuvre devient critique.

Ce que cela signifie pour le marché (et pourquoi aujourd’hui)

L’idée d’une “infrastructure complète” n’est pas nouvelle, mais le moment l’est. Après la première vague d’IA générative, les entreprises recherchent une réduction des frictions dans leur déploiement, une coût prévisible et une performance garantie. La convergence des agents, de la calcul haute performance et du logiciel HPC-IA offre un potentiel significatif pour :

• Réduire le délai entre test et mise en production, grâce aux microservices NIM et à l’orchestration affinée.
• Optimiser le TCO (coût total de possession) par des acoplages haute vitesse (NVLink-Fusion), un logiciel optimisé et un équilibre CPU-GPU.
• Se développer à grande échelle sans perdre en contrôle, grâce à la multitenance et au gouvernement adaptables à chaque secteur.

Pour Fujitsu, cette collaboration confirme sa position de leader en intégration en Japon et en Europe, combinée à son expérience en supercalcul et en services gérés. Pour NVIDIA, cela consiste à approfondir sa offre de solutions—agents, NIM, plateformes de développement— basée sur son matériel, tout en consolidant l’écosystème dans des secteurs où la fiabilité et la opérabilité sont aussi essentielles que la puissance brute.

Perspectives : utilisations, défis et indicateurs

Cas d’usage à court terme

• Fabrication : jumeaux numériques pour optimiser les lignes de production, contrôles qualité par vision, robotique collaborative avec IA physique.
• Santé : automatisation des flux administratifs, support décisionnel et analyses d’images sous gouvernance stricte des données.
• Robôtique : planification et contrôle en temps réel avec perception robuste.

Défis à relever lors de la mise en œuvre

• Gouvernance et sécurité : assurer robustesse, traçabilité, confidentialité et résilience face aux incidents.
• Intégration technologique : orchestrer l’ensemble des composants (Kozuchi, Dynamo, NeMo, NIM) avec systèmes hérités et systèmes critiques.
• Performance énergétique : améliorer l’efficacité par watt dans les centres de données et à la périphérie industrielle.

Les métriques clés

• Latence et inférence sous charge réelle, temps de déploiement des agents, taux d’automatisation, SLA opérationnels et amélioration de l’OEE (efficacité globale des équipements) dans la fabrication.
• Conformité et auditabilité : capacité à démontrer un contrôle efficace et une explicabilité face aux autorités réglementaires.

Une politique industrielle et de durabilité

Fujitsu intègre cette collaboration dans sa mission globale : rendre le monde plus durable par l’innovation fiable, en conformité avec les Objectifs de Développement Durable (ODD). Cette approche relie productivité et compétitivité à un impact social : automatisation responsable, renforcement du tissu industriel, nouvelles compétences pour les travailleurs et meilleurs services publics.

Sur le plan géo-stratégique, cette initiative prône une “autonomie par le biais d’alliances”, en partenariat avec un leader global de l’accélération IA (NVIDIA), tout en garantissant que les entreprises et administrations gardent le contrôle sur la manière dont leurs agents et leurs données sont gérés, selon des règles qu’elles définissent.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que NVLink-Fusion et pourquoi est-ce crucial dans cette alliance ?
Il s’agit de l’interconnexion haut débit qui associe la GPU NVIDIA à la CPU (notamment FUJITSU-MONAKA), réduisant les goulots d’étranglement entre le calcul général et les calcul accéléré. Dans les charges IA et HPC, cet aménagement du débit et cette basse latence sont essentiels pour un rendement soutenu et une efficacité énergétique optimale.

Comment les agents IA sont-ils livrés aux clients ?
Sous forme de microservices NVIDIA NIM, permettant des déploiements agiles, un échelonnement et une opération standardisée (observation, mise à jour, sécurité). Ils s’appuient sur Kozuchi et Dynamo pour l’orchestration, et sur NeMo pour la gestion des modèles et leur adaptation.

Que signifie “IA physique” dans ce contexte ?
Cela désigne des systèmes d’IA capables de percevoir leur environnement via des capteurs, de prendre des décisions et de agir à travers des actionneurs (par exemple, robots). C’est un élément clé de l’automatisation industrielle et de la logistique, où la boucle perception-raisonnement-action doit être bouclée en temps réel.

Comment la souveraineté des entreprises est-elle assurée dans l’utilisation de l’IA ?
La plateforme prévoit multitenance, gouvernance et sécurité pour que chaque organisation conserve le contrôle de ses données, de ses politiques d’accès et de la traçabilité. La distribution en NIM associée à une intégration avec des logiciels haute performance garantit une transparence et un respect des règlements.

source : fujitsu