J'ai bien reçu votre demande de crédit Prêt personnel et je vous en remercie.
 
Après étude de votre dossier, je ne suis pas en mesure d'y répondre favorablement mais je peux vous faire une autre proposition :
Produit : Prêt personnel1
Montant : 3000,00 €
Mensualité (sans assurance) : 81,72 €
Montant total dû (sans assurance) : 4889,44 €
TAEG : 23,54 %
Durée de remboursement hors option : 060 mois

Prompt Mistral Ai : Peux tu m'écrire une courte harangue d'une vingtaine de ligne que pourrait prononcer Jean-Luc Mélenchon sur le PEA (Plan epargne en action) et le fait que les souscripteurs peuvent bénéficier d'une exonération fiscale tout en investissant aux Etats-Unis via des ETF synthétiques d'une part, et sur le Crédit lombard d'autre part, qui permet aux très riches de se faire prêter de l'argent pour assurer leur train de vie en gageant leur patrimoine qui continue de produire des plus values pour eux moyennant le paiement très réduit d'intérêts au banquier, tout en évitant de payer des impots puisque la plus value n'est jamais réalisée?

Voici le résumé complet et actualisé de l'entretien entre Jensen Huang (Nvidia) et l'investisseur Brad Gerstner (Altimeter Capital) sur CNBC.
 
### 1. Une Révolution de l'Infrastructure sans Précédent
 
Jensen Huang affirme que nous vivons actuellement la plus grande construction d'infrastructure de l'histoire de l'humanité.
 
* **Changement de paradigme :** L'IA va modifier fondamentalement la façon dont nous calculons tout (bases de données, recherche, systèmes de recommandation).
* **Le point d'inflexion :** L'IA est passée du stade de "curiosité" à celui d'outil "super utile" qui raisonne et utilise des logiciels complexes.
 
### 2. La Conviction de Brad Gerstner : Le Levier sur l'IA
 
L'investisseur Brad Gerstner intervient pour exprimer une conviction absolue dans cette révolution technologique.
 
* **Exposition maximale :** Il déclare explicitement vouloir que sa fortune personnelle ainsi que celle de son fonds soient totalement adossées ("levered against AI" ) à cette thématique.
* **Vision stratégique :** Pour lui, tout progrès humain futur découlera des machines augmentant la pensée humaine. Il détient ainsi des positions massives dans Nvidia, Anthropic et OpenAI.
* **L'avantage de l'échelle :** Il souligne que dans ce nouveau cycle, la taille des modèles et de l'infrastructure crée des barrières à l'entrée et des avantages compétitifs croissants.
 
### 3. L'Analogie de la "Mine d'Or"
 
Pour justifier les dépenses colossales des géants de la tech (660 milliards de dollars prévus cette année), une comparaison historique est faite avec Amazon en 2008.
 
* **Investissement vs Dividendes :** Tout comme Jeff Bezos a été critiqué pour avoir investi dans AWS au lieu de verser du cash aux actionnaires, les leaders actuels "creusent la plus grande mine d'or de l'histoire du logiciel".
* **Rentabilité réelle :** Huang rappelle que des entreprises comme OpenAI et Anthropic génèrent déjà des revenus massifs (rythme annuel de 20 milliards de dollars) et sont seulement limitées par le manque de puissance de calcul.
 
### 4. Pourquoi cette demande est-elle durable ?
 
Le PDG de Nvidia explique que le logiciel a changé de nature, passant du "pré-compilé" au "généré en temps réel".
 
* **Calcul contextuel :** Chaque pixel ou son produit par l'IA est généré instantanément selon le contexte de l'utilisateur, ce qui nécessite une infrastructure massive et permanente.
* **Pas de "GPU dormants" :** Contrairement à la bulle internet, il n'y a aucun stock inutilisé. 100 % des GPU produits sont loués, et même les modèles d'il y a six ans voient leur prix grimper en raison de la demande extrême.
 
4 bis:
 
La Rentabilité des "Tokens" et la Demande Massive  
 
Huang souligne que l'investissement massif des "hyperscalers" (Amazon, Meta, Microsoft, Google) est totalement justifié par les revenus générés.
 
Monétisation réelle : Des entreprises comme Anthropic et OpenAI génèrent déjà des revenus massifs (rythme annuel de 20 milliards de dollars) et sont pourtant limitées par leur capacité de calcul ("compute constrained" )  
 
Le cas Meta : Meta est cité comme l'un des meilleurs exemples d'utilisation de l'IA. En passant de systèmes de recommandation sur CPU à une IA générative sur GPU, ils ont transformé leur efficacité publicitaire, ce qui se reflète directement dans leurs bénéfices  
 
### 5. Conclusion : Vers une croissance exponentielle
 
Jensen Huang conclut que tant que les entreprises d'IA généreront des profits à partir de l'intelligence produite, elles continueront de multiplier leurs investissements en capacité de calcul pour répondre à une demande qui semble sans limite.

Voici un résumé complet et très détaillé de l'échange entre Jensen Huang (CEO de NVIDIA) et Chuck Robbins (CEO de Cisco) lors de l'événement Cisco Live 2026.  
 
 La Réinvention de l'Informatique : De l'Explicite à l'Implicite
 
Jensen Huang affirme que nous vivons la première véritable réinvention de l'informatique en 60 ans.  
 
Programmation Implicite : On passe d'un monde où l'on écrivait des lignes de code précises (C++, COBOL) à un monde où l'on communique une intention à l'ordinateur, qui se charge de trouver la solution [01:27].
 
Abondance vs Rareté : Alors que la loi de Moore doublait les performances tous les 18 mois, l'IA progresse d'un facteur un million en dix ans. Cette "abondance d'intelligence" permet de traiter des problèmes autrefois impossibles, comme l'analyse de graphiques de données avec des trillions de connexions [12:17].
 
 Le Concept d'IA Factory (Usines d'IA)
 
L'IA n'est plus un simple logiciel, c'est une infrastructure de production.  
 
Partenariat Cisco-NVIDIA : NVIDIA apporte la puissance de calcul (Vera Rubin) et la technologie réseau IA, tandis que Cisco intègre cela dans ses plans de contrôle Nexus pour garantir la sécurité et la gestion nécessaires aux entreprises [05:41].
 
Évolution de l'IA : On dépasse les simples chatbots pour entrer dans l'ère de l'IA Agentique. Ces agents peuvent raisonner, planifier, utiliser des outils et effectuer des recherches complexes par eux-mêmes [04:00].
 
 Conseils Stratégiques pour les Entreprises
 
Jensen Huang donne des conseils concrets pour ne pas être "le dernier" à adopter l'IA [06:35] :
 
"Laisser fleurir mille fleurs" : N'essayez pas de tout contrôler ou de calculer un ROI (retour sur investissement) précis au début. Laissez vos employés expérimenter tous les outils (Gemini, Anthropic, etc.) [08:22].
 
Viser l'Essence : Identifiez le travail le plus crucial de votre entreprise (ex: la conception de puces pour NVIDIA) et appliquez-y une "sensibilité IA" : imaginez que la vitesse est infinie et que le coût est nul [15:15].
 
Compétence vs Codage : Le codage devient une commodité (le "clavier" de demain). La vraie valeur réside désormais dans l'expertise métier et la capacité à poser les bonnes questions [36:14].
 
L'IA Physique et le Futur du Travail
 
L'IA ne remplacera pas les outils : Une IA générale utilisera les outils existants (SAP, ServiceNow, calculatrices) plutôt que de les réinventer. L'IA doit apprendre la causalité physique (le concept du domino) pour interagir avec le monde réel [30:12].
 
Augmentation du Travail : L'IA est comparée à un "chauffeur numérique". Elle transforme chaque entreprise en une entreprise technologique. Disney, Walmart ou Mercedes doivent devenir des entreprises "d'électrons" plutôt que "d'atomes" pour voir leur valeur exploser [33:48].
 
Souveraineté et "AI in the Loop"
 
L'importance du On-Premise : Jensen conseille de construire ses propres capacités d'IA. Pour lui, la propriété intellectuelle la plus précieuse n'est pas la réponse, mais la question posée. Il préfère garder les conversations critiques de NVIDIA sur ses propres serveurs plutôt que dans le cloud public [40:40].
 
Inversion du paradigme : Plutôt que d'avoir "l'humain dans la boucle", il faut mettre "l'IA dans la boucle" de chaque processus d'entreprise. Cela permet de capturer l'expérience et le savoir-faire de chaque employé, créant ainsi un actif immatériel permanent pour la société [41:43].
 
 Conclusion : Jensen Huang insiste sur le fait que l'IA réduit le coût de l'intelligence de manière radicale. Le message est clair : expérimentez maintenant, comprenez le fonctionnement interne de la technologie, et protégez votre propriété intellectuelle en développant votre propre IA.