Il a été affirmé que Nvidia avait conclu un accord en vue de racheter la plateforme d’intelligence artificielle open source Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars. L’information, attribuée à une source proche du dossier, n’a pas encore été confirmée par Nvidia ni par Hugging Face.
Fondée en 2016 par Clément Delangue, Julien Chaumond et Thomas Wolf, Hugging Face permet de partager des modèles d’intelligence artificielle, des jeux de données et des applications. La plateforme compte environ 3 millions de modèles accessibles au public, 1 million de jeux de données et 1,4 million de Space. Nvidia avait participé au tour de financement de 235 millions de dollars de l’entreprise en 2023, lors duquel la valorisation de Hugging Face avait été fixée à 4,5 milliards de dollars.
Pourquoi c’est important
Le vaste catalogue de modèles, de jeux de données et d’applications de Hugging Face fait d’une éventuelle acquisition bien plus qu’une simple opération commerciale entre deux entreprises, en la rendant également importante pour la manière dont les outils d’intelligence artificielle open source seront positionnés. Le fait que Nvidia ait déjà participé au tour de financement de la plateforme montre que la relation entre les deux parties ne date pas d’hier ; toutefois, l’impact d’un changement de propriété sur le fonctionnement de Hugging Face reste encore inconnu. L’écart entre la valorisation de 2023 et le montant d’acquisition avancé appelle également à s’interroger sur la contrepartie financière atteinte par l’entreprise en peu de temps. Pour l’heure, la principale question en suspens est de savoir si l’affirmation fondée sur une source unique sera confirmée par Nvidia et Hugging Face, ainsi que, le cas échéant, quelles seront les conditions de l’accord.
Contexte
Nvidia n’est pas un nom nouveau dans les archives de FikirPilot : au cours des 90 derniers jours, nous avons publié 5 articles mentionnant ce nom ; le plus récent est daté du 24 août 2026. Le développement présenté ici s’ajoute à ces entrées de nos archives ; le lecteur peut suivre depuis les archives les articles précédents portant le même nom afin d’avoir une vue d’ensemble de la chronologie.