Nvidia et Valeo scellent un accord sur le vol de secrets commerciaux, évitant un procès explosif

Nvidia et Valeo viennent de désamorcer une bombe juridique. Les deux géants ont conclu un accord de dernière minute concernant une affaire présumée de vol de secrets commerciaux, mettant ainsi fin à un procès qui devait s'ouvrir le mois prochain.

Les détails de l'arrangement restent sous scellés

Les termes financiers de l'accord n'ont pas été divulgués. Les deux parties ont simplement déclaré avoir « résolu leurs différends » à l'amiable, évitant ainsi les aléas, les coûts et la publicité négative d'un long procès. Une victoire pour leurs avocats, qui peuvent maintenant facturer des heures pour négocier la confidentialité plutôt que pour se battre en salle d'audience.

Une trêve stratégique dans la guerre des puces

Cet accord survient à un moment où la course à l'innovation dans les semi-conducteurs et l'intelligence artificielle est plus féroce que jamais. Pour Nvidia, leader incontesté des GPU, protéger sa propriété intellectuelle est une question de survie. Pour un équipementier automobile comme Valeo, l'accès aux technologies de pointe est crucial pour les véhicules autonomes et connectés. Mieux vaut parfois un chèque en blanc qu'un procès perdu.

Le silence est d'or, surtout quand on a peut-être eu tort

La rapidité avec laquelle cette affaire a été étouffée parle d'elle-même. Dans le monde high-tech, où les brevets valent des milliards, un accord hors tribunal est souvent le signe que les deux camps avaient quelque chose à perdre – ou à cacher. Une leçon pour les investisseurs : quand les géants règlent leurs comptes en secret, méfiez-vous des bénéfices trop beaux pour être vrais. L'innovation a un prix, et parfois, ce prix se règle discrètement, loin des regards des actionnaires.

Le juge renvoie l'affaire après avoir examiné les preuves.

Dans un communiqué, Nvidia a rejeté l'accusation selon laquelle l'entreprise aurait utilisé du code volé pour développer son système d'aide au stationnement. Elle a affirmé avoir annulé toutes les modifications apportées par l'ingénieur Mohammad Moniruzzaman.

Nvidia a déclaré avoir également rompu ses liens avec Mohammad une fois l'affaire confirmée. Mohammad a par la suite été condamné en Allemagne pour violation de secrets commerciaux liés au logiciel de Valeo.

Un juge a examiné le dossier de découverte et a déclaré qu'il y avait suffisamment de preuves « circonstancielles » pour permettre à un jury d'entendre l'affaire.

Cette décision, rendue en août, a permis à Valeo de faire valoir que Nvidia avait tiré profit des fichiersdent. L'affaire a été portée devant la Cour de district des États-Unis pour le district nord de la Californie sous le nom de Valeo Schalter und Sensoren GmbH c. Nvidia Corp., n° 23-cv-05721.

Google mise sur la prise en charge des TPU pour concurrencer Nvidia

Alors que Nvidia mettait fin à son conflit juridique avec Valeo, Google s'apprête à lui ravir la vedette, en développant activement une nouvelle initiative au sein de l'entreprise, baptisée TorchTPU, afin d'améliorer la capacité de ses puces à exécuter PyTorch, le framework logiciel d'IA le plus répandu au monde.

Lors de la réunion du troisième trimestre, le PDG d'Alphabet, Sundar Pichai, a déclaré aux actionnaires que son objectif était de supprimer les obstacles qui incitaient les développeurs à rester fidèles au matériel Nvidia.

Google souhaite que ses unités de traitement tensoriel (TPU) constituent une véritable alternative aux GPU Nvidia, qui dominent encore les installations de centres de données pour les tâches d'apprentissage automatique. Les ventes de TPU alimentent les revenus cloud de Google, et l'entreprise souhaite que les investisseurs constatent un retour sur investissement de son budget IA.

TorchTPU vise à rendre les TPU entièrement compatibles avec les outils déjà utilisés par les développeurs. Certaines équipes chez Google envisagent également de rendre open source certaines parties du logiciel afin d'accélérer son adoption.

PyTorch, largement soutenu par Meta, est au cœur du développement de l'IA moderne. Dans la Silicon Valley, rares sont les ingénieurs qui écrivent des instructions de bas niveau pour les puces de Nvidia, AMD ou Google. Ils s'appuient plutôt sur des frameworks proposant du code prêt à l'emploi.

PyTorch a été lancé en 2016 et s'est développé parallèlement à CUDA, la pile logicielle qui, selon de nombreux analystes, protège Nvidia de ses concurrents.

Les équipes de Nvidia ont consacré des années à optimiser le fonctionnement de PyTorch sur leurs puces. Google, en revanche, a formé ses ingénieurs à Jax, associé à un outil appelé XLA pour améliorer les performances sur les TPU.

Cette approche interne a creusé un fossé entre la façon dont Google conçoit ses systèmes d'IA et la manière dont les clients développent leurs modèles. TorchTPU vise à combler cet écart et à inciter les entreprises à migrer leurs charges de travail hors du matériel Nvidia.

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