PC IA
GPU à grosse VRAM et mémoire rapide : faites tourner vos LLM et modèles de diffusion en local.
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Faire tourner un modèle de langage chez soi, sans cloud et sans abonnement, tient à un chiffre : la VRAM. C'est elle qui décide quel modèle rentre en mémoire et à quelle vitesse il répond. Le reste aide, mais ne remplace pas la mémoire vidéo. Nos PC pour l'IA sont bâtis autour de ce principe, GPU à grande VRAM et écosystème CUDA, pour l'inférence comme pour le fine-tuning en local.
L'essentiel en un coup d'œil
| Taille de modèle | VRAM conseillée | Exemple de configuration |
|---|---|---|
| 7-8 milliards de paramètres | 12 à 16 Go | RTX 5070 Ti |
| 32B | 24 à 32 Go | RTX 5090 |
| 70B | 64 Go et plus | bi-GPU ou RTX PRO 6000 (96 Go) |
La VRAM avant tout le reste
Un LLM doit tenir en mémoire vidéo pour tourner vite. Trop peu de VRAM, et le modèle déborde sur la RAM système : il fonctionne encore, mais la vitesse s'effondre. C'est pour ça qu'on choisit un GPU IA par sa VRAM d'abord, sa puissance de calcul ensuite. Une RTX 5090 et ses 32 Go de GDDR7 (près de 1,8 To/s de bande passante) constituent aujourd'hui le point d'entrée sérieux du local haut de gamme ; pour aller au-delà, on empile deux cartes ou on passe sur une RTX PRO 6000 et ses 96 Go.
Quel modèle dans quelle VRAM
En gros : un modèle 7 à 8 milliards de paramètres tient dans 12 à 16 Go et débite un flux très confortable. Un 32B demande plutôt 24 à 32 Go pour rester fluide. Les gros modèles 70B réclament soit une carte à très grande VRAM, soit une configuration bi-GPU. Sur une RTX 5090, un modèle 8B répond à plusieurs centaines de tokens par seconde, largement de quoi travailler en interactif, et un 32B reste très utilisable. Les besoins réels dépendent du modèle, de la longueur de contexte et du niveau de quantization.
La quantization, pour loger plus gros
La quantization compresse les poids du modèle (formats Q4, FP8, ou le FP4 natif de l'architecture Blackwell) pour le faire tenir dans moins de VRAM, avec une perte de qualité souvent minime. C'est le levier qui permet de faire tourner un modèle qui, en pleine précision, ne rentrerait jamais dans votre carte. Bien utilisée, elle double presque la taille de modèle accessible à VRAM égale, et c'est ce qui rend le local viable sur une seule carte grand public.
Une carte, ou plusieurs
Pour l'inférence courante d'un modèle qui tient dans la VRAM, une seule carte suffit et c'est le plus simple. Le multi-GPU entre en jeu pour deux raisons : héberger un modèle trop gros pour une seule carte en répartissant sa mémoire, ou servir plusieurs requêtes en parallèle. Deux RTX 5090 ouvrent la porte aux 70B ; c'est puissant, mais ça demande une plateforme, une alimentation et un refroidissement à la hauteur, pas un simple boîtier de jeu.
NVIDIA ou AMD, et le mythe du NPU
Pour l'IA locale, CUDA de NVIDIA garde une longueur d'avance nette : la quasi-totalité des outils le supportent en premier, quand le ROCm d'AMD progresse mais reste en retrait sur l'écosystème. Une Radeon RX 9070 XT 16 Go peut dépanner en entrée, mais pour du sérieux, NVIDIA s'impose. Et non, le NPU de votre processeur ne fait pas tourner vos LLM : Ollama, LM Studio et llama.cpp passent par le GPU, pas par le NPU. C'est une idée reçue tenace qu'il vaut mieux corriger avant d'acheter.
La RAM système et le stockage comptent aussi
La VRAM fait la vitesse, mais la RAM système et le stockage ne sont pas de simples figurants. Quand un modèle dépasse la mémoire vidéo, une partie déborde sur la RAM : en avoir généreusement, 64 Go ou plus, évite que la machine s'étrangle sur les gros modèles ou les longs contextes. Le chargement du modèle passe par le disque, et les fichiers de poids pèsent lourd, souvent des dizaines de gigaoctets par modèle. Un SSD NVMe rapide et spacieux change concrètement le temps de mise en route.
Le processeur joue un rôle plus discret mais réel dès qu'on fait de l'offloading CPU ou qu'on prépare des données pour un fine-tuning. L'équilibre idéal reste le même : GPU d'abord, puis RAM abondante, puis stockage véloce. C'est cette logique qui guide nos configurations pour l'IA, car mettre une RTX 5090 dans une machine bridée par 16 Go de RAM et un petit SSD reviendrait à gâcher la carte. Chaque poste est dimensionné en cohérence, du GPU au disque.
Les logiciels, et par où commencer
Ollama et LM Studio rendent l'inférence locale accessible en quelques minutes, sans ligne de commande complexe. Pour servir plusieurs utilisateurs ou pousser le débit, on passe à vLLM ou TensorRT-LLM. On y fait tourner les modèles ouverts du moment, Llama, Qwen, Mistral ou DeepSeek, selon la VRAM disponible. Ces machines rejoignent souvent la logique de nos workstations ; pour définir la configuration exacte, le configurateur et nos équipes vous accompagnent. Pour résumer, une machine d'IA locale se construit autour d'un principe unique et têtu : la VRAM commande, tout le reste s'aligne. Une carte à grande mémoire vidéo, de la RAM en quantité, un SSD rapide et spacieux, et vous faites tourner chez vous des modèles qui, hier encore, exigeaient le cloud. Le reste n'est qu'une affaire de calibrage, et c'est précisément là qu'on peut vous aider.
Questions fréquentes
Tout ce que vous devez savoir avant d'acheter
Quels sont les délais de livraison ?
Le délai d'expédition est affiché sur chaque configuration. Les montages sur commande et les options sur mesure demandent jusqu'à 10 jours, le temps d'assembler et de tester votre PC.
Puis-je payer en plusieurs fois ?
Oui, dès 150 € d'achat : 3× sans frais et 4× via Alma, crédit 10×, 12× ou 24× (Alma) et jusqu'à 36× (Younited), sous réserve d'acceptation. Le menu « Paiement » de la barre de filtres affiche le montant par mois sur chaque machine.
Quelle est la garantie ?
2 ans sur la machine complète. Le PC étant assemblé et testé par nos ateliers, vous avez un seul interlocuteur pour toute la configuration, pas de renvoi composant par composant. Vous disposez aussi de 30 jours pour retourner le produit.
Comment suivre ma commande ?
Depuis votre espace client, rubrique commandes : vous suivez l'avancement de la préparation à l'expédition, puis le numéro de suivi transporteur dès le départ du colis.
Combien de VRAM pour faire tourner un LLM en local ?
12 à 16 Go pour un modèle 7-8B, 24 à 32 Go pour un 32B, et une très grande VRAM ou du bi-GPU pour un 70B.
Quel GPU pour l'IA en local en 2026 ?
Une RTX 5090 et ses 32 Go pour le local haut de gamme, une RTX PRO 6000 (96 Go) au-delà. Le GPU se choisit d'abord par sa VRAM.
Peut-on faire tourner un modèle 70B en local ?
Oui, avec une carte à très grande VRAM ou deux cartes, souvent aidé par la quantization pour loger le modèle en mémoire.
NVIDIA ou AMD pour l'IA locale ?
NVIDIA garde une nette avance grâce à CUDA, supporté en premier par la quasi-totalité des outils. AMD progresse mais reste en retrait sur l'écosystème.
Le NPU fait-il tourner les LLM ?
Non. Ollama, LM Studio et llama.cpp passent par le GPU, pas par le NPU du processeur. C'est une idée reçue tenace.