Cet article plutôt technique sur l’IA a été réalisé avec l’aide de l’intelligence artificielle.

Le Soft : Chat GPT vs Gemini

La montée en puissance de Google (avec Gemini et les TPU) met une pression significative sur les avantages historiques de ChatGPT d’Open AI, Nous devrions observer une intensification de la concurrence et une spécialisation des acteurs.

Le développement d’OpenAI/ChatGPT et de Gemini/Google repose désormais sur des piliers différents :

Caractéristique	Avantage ChatGPT (OpenAI)	Avantage Gemini (Google)
Intégration et Données	Écosystème Développeur/API : Réseau de plugins, GPTs personnalisés et API très mature, très apprécié par les entreprises SaaS.	Intégration Google : Accès natif à la recherche Google (informations en temps réel), Gmail, Drive, Workspace, Android.
Multimodalité	Très performant (texte, vision, voix) avec GPT-4o, offrant une interaction vocale très naturelle.	Conception Nativement Multimodale : Conçu dès le départ pour traiter texte, image, audio et vidéo ensemble, souvent avec une meilleure efficacité analytique.
Expérience Utilisateur/Création	Meilleur pour la Créativité : Souvent jugé supérieur pour la rédaction longue, le storytelling, la fluidité et les tâches créatives complexes.	Meilleur pour la Productivité Factuelle : Excellent pour les réponses concises, la vérification des faits et le résumé de documents très longs (grâce à ses grandes fenêtres contextuelles).
Adoption/Base d’utilisateurs	Grande Part de Marché : Plus grande notoriété et adoption historique, notamment dans les tâches de codage complexes.	Croissance Rapide : Adossé à la puissance marketing et à la base d’utilisateurs de Google.

Mais c’est l’évolution des produits IA de Google qui alerte.

Gemini 3 Pro (et ses successeurs) semble être, selon les benchmarks récents, le moteur d’inférence le plus puissant sur plusieurs critères cruciaux, dépassant même les versions de pointe de ChatGPT (GPT-4 et GPT-5.1).

Critère d’Inférence	Avantage Gemini 3 Pro	Avantage GPT-4o / GPT-5.1
Raisonnement Complexe	CLAIREMENT GEMINI 3 (Benchmarks élevés, mode « Deep Think »).	Excellent, mais dépassé sur les tests les plus ardus.
Multimodalité	CLAIREMENT GEMINI 3 (Compréhension intégrée image/texte/vidéo).	Très fort (GPT-4o est un excellent modèle multimodal).
Vitesse (Latence)	GEMINI 3 (Très faible latence de premier jeton).	Très compétitif, mais peut être légèrement plus lent sur le premier jeton.
Écosystème	GPT-4o/GPT-5.1 (API plus standardisées, communauté de développeurs plus large).	Meilleure intégration à l’écosystème Google (Workspace, etc.).

Le hardware : GPU/NVidia VS TPU/Google

L’adoption des TPU de Google est une menace directe au monopole matériel de NVIDIA.

Caractéristique	Avantage NVIDIA (GPU)	Avantage Google (TPU)
Logiciel/Écosystème	Domination CUDA : Le framework logiciel CUDA est la norme industrielle, offrant le meilleur support et le plus large écosystème de développeurs.	Optimisation et Efficacité : Fonctionne de manière optimale avec les frameworks de Google (JAX, TensorFlow), offrant une meilleure efficacité pour certaines charges de travail d’IA à grande échelle.
Concurrence	Hardware Standard : Utilisé par tous les grands acteurs du cloud (AWS, Azure, Google Cloud lui-même pour ses clients) et l’ensemble de l’industrie.	Verticalisation : Google peut opérer ses TPU pour ses propres modèles (Gemini) à un coût nettement inférieur (estimation à 20 % de moins que les entités dépendant des GPU NVIDIA).
Adoption par la Clientèle	Ubiquité : Est la référence pour les start-ups, la recherche et la plupart des déploiements d’IA.	Attractivité Croissante : Des entreprises majeures et même OpenAI (selon des rapports récents) diversifient leurs infrastructures en utilisant des TPU de Google Cloud pour certaines charges de travail.

Conclusion NVIDIA vs TPU : NVIDIA domine pour l’instant les infrastructures d’IA en raison de l’écosystème CUDA, qui est difficile à remplacer. Cependant, l’avantage de NVIDIA est sous pression croissante en raison de :

1. Le « Taxe NVIDIA » : Le coût élevé des GPU pousse les grandes entreprises (Google, Microsoft, Meta) à développer leurs propres puces (TPU, Maia, etc.) pour des raisons de coût et d’efficacité.
2. L’Inférence : Les TPU de Google, en particulier les nouvelles générations, offrent une performance par dollar très compétitive pour les tâches d’inférence (utilisation du modèle, par opposition à l’entraînement lourd).

En bref : Les avantages de ChatGPT et de NVIDIA sont passés en peu de temps d’un avantage absolu à un avantage concurrentiel spécialisé face à l’énorme puissance de frappe intégrée de Google.

Pour comprendre la guerre des puces d’IA, l’adoption des TPU par Google n’est qu’une partie de la réponse. AWS et Microsoft (Azure) investissent aussi massivement dans leurs propres puces pour les mêmes raisons : contourner le coût et les contraintes d’approvisionnement de NVIDIA.

Voici comment les principaux acteurs du cloud se positionnent :

Plateforme Cloud	Nom de la Puce IA (ASIC)	Objectif Principal	Positionnement face à NVIDIA
Amazon Web Services (AWS)	Trainium & Inferentia	Coût et Efficacité : Fournir une alternative plus économique aux GPU NVIDIA, tout en étant intégrée dans l’écosystème AWS.	Alternative Mature : AWS est le premier à avoir développé et commercialisé ses propres puces (Inferentia 1 lancée dès 2019). Elles sont une alternative logicielle et matérielle bien établie dans l’environnement AWS.
Microsoft Azure	Maia (Infra/Inférence) & Cobalt (CPU Généraliste)	Optimisation Verticale : Concevoir des puces spécifiquement pour faire tourner ses propres modèles (OpenAI) et optimiser la charge de travail du Cloud Azure.	Partenariat et Concurrence : Microsoft est le plus grand acheteur de GPU NVIDIA, mais développe Maia pour l’inférence afin de réduire ses propres coûts massifs, notamment pour les services basés sur OpenAI.
Google Cloud	TPU (Tensor Processing Unit)	Performance Brute & Entraînement : Concentré sur l’entraînement ultra-rapide et l’inférence des grands modèles de langage (LLM) comme Gemini.	Efficacité Maximale : Vise le meilleur rapport performance/watt et performance/coût, particulièrement pour les charges de travail utilisant les frameworks Google (JAX, TensorFlow).

L’adoption de nouvelles puces est donc en augmentation et le marché cherche activement des alternatives pour atténuer la dépendance à NVIDIA. Le Partenariat Stratégique de Google avec Anthropic est l’événement le plus significatif. Le concurrent direct d’OpenAI, Anthropic (développeur du modèle Claude), a signé un contrat majeur avec Google Cloud pour acheter plusieurs milliards de dollars de capacité, y compris des TPU. Ce mouvement valide l’architecture TPU à l’échelle pour l’entraînement de modèles de fondation très volumineux.

Malgré cette croissance, les TPU Google ne remplacent pas encore techniquement les GPU NVIDIA pour tous les clients :

• L’Écosystème Logiciel (CUDA) : NVIDIA conserve un avantage grâce à son framework logiciel CUDA. Le monde de l’IA a historiquement adopté PyTorch et TensorFlow, mais pour un grand nombre d’opérations, l’optimisation maximale sur TPU est obtenue avec JAX (un framework développé par Google) ou en s’assurant que les tenseurs sont de formes et de dimensions spécifiques pour maximiser l’efficacité du TPU. Cela requiert un ajustement du code que beaucoup d’entreprises préfèrent éviter.
• Les charges de travail spécifiques : Comme indiqué dans la documentation de Google Cloud, les TPU ne sont pas adaptés à tous les types de charges de travail de machine learning, notamment ceux impliquant des tenseurs de formes dynamiques (qui changent de taille souvent), où les GPU restent plus flexibles.

Au final

L’avantage de NVIDIA ne fond pas encore, mais il est maintenant confiné à l’ubiquité et à l’écosystème logiciel (CUDA), tandis que Google et les autres hyperscalers (AWS, Microsoft) développent leurs propres puces pour concurrencer NVIDIA sur les métriques de performance par dollar et de contrôle de la chaîne d’approvisionnement.

Conclusion

Le marché va se redessiner et Google va devenir un acteur majeur de l’IA

C’est un géant commercial (Accès au marché) : le fait que Google puisse intégrer Gemini dans le moteur de recherche le plus utilisé au monde et dans l’OS mobile dominant (Android) lui donne une voie d’accès au marché que ni OpenAI ni NVIDIA ne peuvent égaler. Cette intégration de l’IA directement dans les outils quotidiens est une force de frappe commerciale colossale.

Verticalisation et coûts : La capacité de Google à concevoir les puces (TPU), le cloud (GCP) et les modèles (Gemini) pour qu’ils fonctionnent en parfaite synergie est le facteur de coût et d’efficacité le plus important. Cela lui permet d’opérer ses solutions IA à un coût par requête potentiellement plus faible que celui d’OpenAI (qui doit payer pour l’infrastructure NVIDIA sur Azure).

L’efficacité et l’innovation rapide : l’efficacité impressionnante de Google à rattraper et potentiellement dépasser OpenAI avec Gemini 3 en très peu de temps valide la qualité de son recrutement élitiste et de ses investissements stratégiques massifs.

Il ne faut toutefois pas minimiser l’écosystème NVIDIA/OpenAI :

• NVIDIA/CUDA : Le système logiciel CUDA est le standard de l’industrie depuis plus d’une décennie. Le coût de la migration de tout un secteur vers les TPU de Google est astronomique et représente un frein majeur à la victoire rapide.
• OpenAI/Microsoft Azure : La base d’utilisateurs et de développeurs d’OpenAI est immense. De plus, son partenaire Microsoft dispose d’un cible d’entreprise importante (Windows, Office 365, Azure Cloud), ce qui garantit une concurrence féroce pour l’adoption par les entreprises.

Dans une technologie aussi vaste que l’IA, il est peu probable qu’un seul acteur « gagne » tout. Il est plus réaliste de s’attendre à un marché oligopolistique où Google excelle dans les services aux consommateurs (via la recherche) et où Microsoft/OpenAI excelle dans l’IA d’entreprise (via Azure) mais la domination de chat GPT et de Nvidia devrait disparaître. Ajoutons que Microsoft n’a pas montré la même excellence opérationnelle que Google ces 30 dernières années et que Nvidia comme Chat GPT vont subir une concurrence majeure et risquent d’être pénalisés par Microsoft, un partenaire qui multiplie les fautes stratégiques (déploiement raté de Windows 11, renouvellement de la suite office sans véritable avantage pour le consommateur, montée en puissance des logiciels libres : OS Linux, logiciel libre office etc …)

Les implications boursières ne sont pas anodines. Si vous vous intéressez aux actions américaines, achetez alphabet (PER 26) dans les prochaines baisses de marché et vendez Nvidia (PER 63) et Microsoft (PER 37) dès aujourd’hui car leurs actions sont surévaluées