Ces dernières années, NVIDIA a été un leader dans le domaine technologique et a lancé une série de fonctionnalités techniques révolutionnaires, dont la plus importante est sa technologie d'amélioration d'image par intelligence artificielle DLSS. Lors de la récente conférence GTC 2026, la société a lancé une technologie noire : la compression de texture neuronale.
Cette technologie d’intelligence artificielle réduirait de 85 % l’utilisation de la mémoire vidéo lors des jeux, sans aucune perte de qualité d’image. Sa démo de compression de texture neuronale montre qu'il atteint une « cohérence d'effet visuel incroyable » entre 6,5 Go et 970 Mo de mémoire vidéo.
À mesure que les jeux deviennent plus complexes et plus réalistes, l’industrie du jeu s’appuie de plus en plus sur la technologie de conversion ascendante d’image pour répondre à la demande croissante en matériel. Un problème majeur causé par ce manque d’optimisation est l’utilisation de la mémoire vidéo, qui a considérablement augmenté ces dernières années. Pour résoudre ce problème, Nvidia a développé une technologie appelée « Neural Texture Compression » (NTC) et l'a de nouveau mentionné lors de la conférence GTC aujourd'hui. Les cartes graphiques les plus puissantes pourront profiter pleinement de la technologie NTC de Nvidia.
NTC permet aux développeurs d'utiliser de petits réseaux de neurones pour décompresser les textures de n'importe quelle scène. Cela réduit non seulement considérablement la taille des textures, facilitant ainsi l'installation du jeu, mais réduit également l'utilisation de la mémoire graphique pendant l'exécution. De plus, la qualité de la texture finale générée est également supérieure, et Nvidia affirme que la résolution du rendu final peut être augmentée jusqu'à 4 fois.
Dans l'exemple ci-dessous, Nvidia a exécuté une scène de villa toscane qui occupait 6,5 Go de mémoire vidéo lors de l'utilisation de la compression par bloc standard (BCN), mais après le passage à NTC, l'utilisation de la mémoire vidéo est tombée à seulement 970 Mo, alors que l'effet d'image était exactement le même.
Une autre démo de la société montrait précédemment un casque volant avec une texture non compressée occupant 272 Mo - la compression par bloc l'a réduit à 98 Mo, tandis que NTC l'a réduit à seulement 11,37 Mo, soit environ 1/24ème de l'empreinte de la texture originale.
On ne sait pas si cette technologie sera déployée sur les anciennes cartes graphiques, mais les utilisateurs de cartes graphiques de 8 Go comme la RTX 5060 ou la 5060Ti devraient en bénéficier. DLSS 5 a été controversé, mais la technologie devrait être populaire auprès de nombreux utilisateurs.
Nvidia a également présenté Neural Materials, qui ont la même idée : utiliser des réseaux de neurones pour évaluer et décompresser les données de texture des matériaux, plutôt que de s'appuyer sur des calculs coûteux en calcul de la fonction de distribution de réflectance bidirectionnelle (BRDF).
Souvent, un matériau aura plusieurs cartes de texture empilées les unes sur les autres, et le GPU doit calculer simultanément la manière dont la lumière interagit avec chaque couche dans le pipeline de rendu. La technologie Neural Material demande simplement à un réseau neuronal comment la lumière réagira dans une scène spécifique et ajuste l'ombrage des pixels en conséquence. Le réseau neuronal est entraîné sur toutes les données de texture, il sait donc déjà quels seront les résultats pour une lumière et un angle donnés. Pour cette raison, dans la scène de démonstration, NVIDIA a obtenu un rendu jusqu'à 7,7 fois plus rapide à une résolution de 1080p sans aucune perte de qualité d'image.
La raison pour laquelle NTC est si efficace est qu’il utilise un moteur d’accélération matricielle. Dans les GPU modernes, le moteur d'accélération matricielle est un module matériel indépendant et n'affecte donc pas les performances de base. NVIDIA l'appelle Tensor Core, Intel l'appelle moteur XMX et AMD l'appelle accélérateur d'IA. Les technologies de conversion ascendante d'images telles que DLSS, FSR et XeSS s'appuient également sur cela pour reconstruire les images basse résolution en sortie haute résolution, cela fait donc également partie de l'initiative de rendu neuronal de Nvidia.
Le concept de rendu neuronal n'est pas encore largement reconnu dans l'industrie, et le terme « réseau neuronal » peut vous faire penser qu'il ne s'agit que d'une autre mauvaise tentative d'intelligence artificielle. Mais au contraire, c’est l’une des meilleures applications de l’intelligence artificielle car elle n’implique aucun processus génératif. NTC ne s’entraînera que sur des ensembles de textures spécifiques qui doivent être référencés lors du développement du jeu, il n’y aura donc aucune illusion.
Les textures sont le composant le plus gourmand en mémoire de tout jeu, donc toute technologie capable de contrôler l’utilisation des textures est la bienvenue. Il convient toutefois de préciser que cette technologie n’est pas propre à Nvidia. Microsoft l'a standardisé sous le nom de « Vecteurs coopératifs » dans DirectX. Intel a également déjà présenté ses démos de textures, qui ont montré des résultats nettement meilleurs par rapport à la compression par bloc. AMD a mentionné cette technologie pour la dernière fois en 2024, mais il est probable qu'elle y soit également activement impliquée.
Actuellement, aucun jeu ne prend en charge les vecteurs coopératifs ou la technologie de compression de texture neuronale de Nvidia, mais étant donné les tendances de l'industrie, nous devrions les voir bientôt mis en œuvre. L’intelligence artificielle semble être devenue la clé maîtresse pour résoudre tous les problèmes séculaires, et les grandes entreprises explorent constamment son application dans divers domaines apparemment inappropriés. Cependant, des innovations telles que Neural Texture Compression montrent que l’IA peut être intelligemment appliquée dans la pratique pour avoir un impact véritablement significatif.
