# NVIDIA lance Minerva pour traquer les pannes d’IA > NVIDIA lance Minerva, une plateforme AIOps qui corrèle l’infrastructure et les charges d’IA pour détecter les anomalies et accélérer les réparations. Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-10-30 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Industrie Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/nvidia-minerva-traque-les-anomalies-des-usines-dia Tags : ia, infrastructure, supervision, nvidia --- ## En résumé - NVIDIA Minerva relie les signaux des processeurs graphiques, du réseau, du stockage et des charges d’IA. - La plateforme analyse des milliards de points de données par heure pour détecter les anomalies et prévoir les défaillances. - IREN, IBM, Jio, Lambda et Tesla prévoient de déployer Minerva dans leurs opérations d’usines d’IA. **Le signal :** NVIDIA Minerva analyse des milliards de points de données par heure dans les usines d’IA. **[NVIDIA](/signal-ia/actu/nscale-brandit-103-milliards-de-contrats-pour-lever-35-milliards) lance Minerva** aujourd’hui, le 30 octobre 2026, pour superviser les infrastructures et les charges de travail d’IA. Cette plateforme AIOps rassemble la télémétrie des équipements et des applications. Elle applique ensuite des modèles d’IA conçus pour produire des alertes exploitables. Les usines d’IA regroupent de nombreux processeurs graphiques, des réseaux rapides et des systèmes servant des applications. Un composant dégradé peut ralentir un travail complet. Les signaux peuvent rester discrets, comme un processeur graphique plus chaud que ses voisins. Un disque NVMe peut aussi perdre en performance sous charge. Minerva vise ainsi le rendement utile des usines d’IA, mesuré par plusieurs indicateurs opérationnels. **La plateforme relie les signaux** provenant des processeurs graphiques NVIDIA, du réseau, du stockage, des ordonnanceurs et des charges. Les équipes réseau, [calcul](/signal-ia/actu/nvidia-transforme-le-calcul-ia-en-actif-financier), fiabilité et apprentissage automatique disposent souvent de vues séparées. Minerva construit un graphe de connaissances qui cartographie les processeurs graphiques, les SuperNIC, les commutateurs, les câbles et les travaux exécutés. Ce modèle aide les opérateurs à relier un travail d’entraînement ralenti au composant concerné. NVIDIA indique que cette analyse peut couvrir des usines comptant des centaines de milliers de processeurs graphiques. La plateforme est présentée sur la [page produit de Minerva](https://www.nvidia.com/en-us/networking/products/software/minerva/) et dans l’[annonce de NVIDIA](https://blogs.nvidia.com/blog/minerva-platform-infrastructure/). ## Minerva analyse des milliards de signaux **Les modèles détectent les anomalies** en analysant des milliards de points de données par heure. Minerva apprend les comportements habituels grâce à des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé. Elle détecte aussi des anomalies inédites et prévoit des défaillances émergentes. La plateforme corrèle les événements liés selon la topologie de l’usine. Elle peut regrouper une vague d’alertes en un incident ciblé, avec une cause probable. Cette approche vise à réduire le nombre de symptômes transmis aux opérateurs. Minerva inclut un assistant conversationnel natif. Elle se connecte aussi à des outils externes d’IA agentique. Les opérateurs peuvent interroger l’état d’un cluster et recevoir des recommandations de correction. **L’intervention humaine reste possible** avant l’application d’une correction. Les équipes peuvent mettre en œuvre manuellement les recommandations de Minerva. Elles peuvent aussi relier la plateforme à des automatisations via des interfaces applicatives d’[infrastructure](/signal-ia/actu/jensen-huang-voit-le-kazakhstan-en-futur-hub-ia-europeen) et des systèmes externes. NVIDIA associe cette capacité à plusieurs indicateurs d’exploitation. Minerva doit repérer les problèmes avant les interruptions, accélérer l’identification des composants défaillants et filtrer les alertes secondaires. L’objectif opérationnel porte sur le temps entre interruptions, le temps de réparation et la visibilité. Ces indicateurs concernent aussi le temps de disponibilité des clusters, les heures de processeur graphique et la production de jetons. ## IREN prépare le déploiement de Minerva **IREN utilise déjà Minerva** pour optimiser ses usines d’IA, selon NVIDIA. Denis Skrinnikoff, directeur technique d’IREN, affirme que la productivité des processeurs graphiques constitue une priorité pour le service client. Il explique que Minerva fournit à son équipe une vue commune du réseau, des processeurs graphiques et des travaux exécutés. Cette visibilité doit soutenir une maintenance davantage proactive, plutôt qu’un dépannage permanent. Aolani, Bitdeer AI, IBM, Jio, Lambda, Quake AI et Tesla prévoient également de déployer la plateforme. Dell Technologies, Lenovo et Supermicro proposeront Minerva dans leurs portefeuilles destinés aux opérations d’usines d’IA.