Lors de sa keynote de recherche sponsorisée à SIGGRAPH 2026 à Los Angeles, lundi 20 juillet, Nvidia a présenté la prochaine étape pour ses graphismes : de l’IA générative intégrée au pipeline de rendu, des surrogate models neuronaux remplaçant la simulation physique et des world models suffisamment petits pour fonctionner sur un robot.

DLSS 5 : la génération comme étape de rendu

Le titre pour les joueurs est DLSS 5, attendu pour l’automne 2026. Au lieu de se contenter d’augmenter la résolution des images, il applique de manière causale, image par image, un one-step pixel-space diffusion transformer comme une « étape apprise » après le moteur de rendu — enrichissant matériaux, éclairage et détails pendant que le moteur du jeu continue de créer le monde. Les développeurs disposent de trois modèles et de contrôles explicites : des curseurs d’intensité pour la structure et le ton, ainsi que des réglages par objet et par personnage pour protéger l’intention artistique. « Le moteur de rendu continue de construire le monde exactement tel que le jeu l’a conçu », a déclaré Edward Liu, directeur de la recherche appliquée en deep learning chez Nvidia. « La génération devient ensuite l’étape apprise qui en enrichit l’apparence. »

La physique en secondes, et non en jours

Le chercheur de Nvidia Neil Ashton a montré des modèles de substitution par IA produisant sur un seul RTX 6000 des réponses qui exigent des heures ou des jours aux solveurs traditionnels : un modèle de flux d’air autour d’un avion prédisant des géométries inédites plus de 10 000 fois plus vite, avec une précision d’environ 1 à 2 %, entraîné sur 2 000 simulations — 200 téraoctets compressés en un checkpoint d’environ 200 Mo. Nvidia affirme que les prévisions météorologiques passent de « heures ou jours » à « secondes ou minutes ».

Les world models passent sur l’appareil

L’effort en robotique s’articule autour de Cosmos 3 Edge, un world model de 4 milliards de paramètres qui s’exécute sur du matériel Jetson Thor et RTX PRO, et qu’Agile Robots, Doosan Robotics, Siemens, Skild AI et d’autres évaluent. À ses côtés : Cosmos Dreams, des simulateurs neuronaux en boucle fermée pour entraîner les véhicules autonomes, et MotionBricks, un modèle de mouvement en temps réel entraîné sur plus de 350 000 clips et présenté en direct sur un humanoïde Unitree G1.

La ligne directrice

« Qu’il s’agisse de jeux, de cinéma, de robotique ou de jumeaux numériques d’usine, l’objectif est le même », a déclaré Jensen Huang dans les documents de presse : « créer des mondes virtuels qui se comportent avec la fidélité et le réalisme du monde physique. »