Pour exécuter un modèle d’IA sur son PC, il faut d’abord vérifier ce qu’il peut charger et le logiciel qui le prendra en charge. Voici les critères pour dimensionner GPU, mémoire et stockage, avec des références du catalogue à comparer.
Le modèle à exécuter passe avant la liste des composants
Un PC pour l’IA locale peut servir à discuter avec un modèle de langage, exploiter des documents ou produire des images. Ces tâches n’ont pas les mêmes besoins. Avant d’acheter, choisissez un logiciel, un modèle et un système d’exploitation, puis vérifiez leur compatibilité. Une configuration excellente pour le jeu n’est pas automatiquement adaptée à votre outil d’IA.
Ce guide concerne surtout l’inférence : utiliser un modèle déjà entraîné. L’entraînement complet et certains ajustements de modèles demandent une étude distincte. Les exemples ci-dessous sont des repères d’achat ; nous n’attribuons aucun débit de génération à une configuration que nous n’avons pas mesurée.
VRAM, RAM et SSD : trois ressources qui ne se remplacent pas
| Ressource | Ce qu’elle accueille | Question avant achat |
|---|---|---|
| VRAM du GPU | Poids et données de calcul placés sur la carte graphique. | Le modèle, son contexte et le moteur tiennent-ils avec une marge ? |
| RAM du PC | Système, application et parties du modèle traitées ou conservées en mémoire centrale. | Quelle mémoire reste disponible après les autres logiciels ? |
| SSD | Fichiers des modèles, documents et résultats. | Combien de versions comptez-vous conserver ? |
| CPU | Traitements généraux et calculs non confiés au GPU. | Le logiciel utilise-t-il le CPU seul ou un partage CPU/GPU ? |
Un SSD plus grand ne crée pas de VRAM. De même, 64 Go de RAM ne transforment pas une carte de 8 Go en carte de 24 Go : le logiciel peut répartir une partie du travail, avec un comportement différent. Vérifiez les options de chargement et les exigences du moteur utilisé.
Estimer la mémoire d’un modèle sans promettre un résultat
Pour comprendre l’ordre de grandeur, huit milliards de paramètres stockés théoriquement sur quatre bits représentent environ 4 milliards d’octets pour les seuls poids. Ce calcul simplifié n’est pas une configuration minimale : le format ajoute des métadonnées, et l’exécution utilise aussi des tampons, du cache et le contexte de conversation.
La quantification réduit la place des poids, avec des compromis propres au modèle et à son format. Une conversation longue, plusieurs demandes simultanées ou un pipeline d’image peuvent modifier fortement le besoin mémoire. Consultez la fiche du modèle, testez une charge représentative, puis laissez une marge. Le nombre de milliards de paramètres ne suffit pas à sélectionner le GPU.
NVIDIA ou AMD : vérifier le logiciel et le système exacts
Le tableau de compatibilité GPU d’Ollama distingue les plateformes et les pilotes. Lors de notre vérification du 3 novembre 2026, il liste des GeForce RTX série 50 et des Radeon RX 9000 sur Linux, tandis que sa liste AMD Windows ne présente pas ces Radeon RX 9000. Une prise en charge sur Linux ne vaut pas validation sur Windows. Relisez cette matrice avant achat : elle peut évoluer.
Pour LM Studio, les prérequis officiels sont un point de départ pour l’application, pas une promesse qu’un modèle donné tiendra en mémoire. Le moteur choisi, les pilotes et les formats de fichiers restent déterminants. Pour un autre logiciel de génération d’images ou de vidéo, recommencez cette vérification dans sa documentation.
Deux cartes de 16 Go à examiner, sans les déclarer équivalentes
Cette RTX 5060 Ti possède 16 Go de VRAM. C’est sa capacité qui en fait une candidate à étudier ici, pas une mesure de vitesse d’inférence. Vérifiez que le moteur reconnaît cette génération et que le modèle avec son contexte tient dans votre budget mémoire.
Cette RTX 5070 Ti dispose elle aussi de 16 Go. Monter en gamme graphique ne donne donc pas automatiquement davantage de place pour les poids. Pour justifier le surcoût, cherchez des mesures du logiciel, du modèle et du réglage que vous utiliserez. N’extrapolez pas un classement de FPS à des jetons par seconde.
Vous pouvez élargir la recherche dans les cartes graphiques. Comparez ensuite la mémoire vidéo, les dimensions, l’alimentation et la compatibilité logicielle de chaque référence, sans réduire le choix à son nombre de cœurs ou à sa fréquence.
32 ou 64 Go de RAM : partir de la charge totale
32 Go peuvent constituer un point de départ à examiner pour une machine polyvalente et des modèles contenus, si la documentation et vos essais le confirment. 64 Go donnent davantage de marge pour le multitâche, les documents volumineux ou un chargement partagé. Aucune de ces capacités ne garantit l’exécution de tous les modèles.
Si vous montez une plateforme AM5, notre guide RAM pour AM5 aide à choisir capacité, nombre de modules et profil. La capacité utile passe avant la recherche d’une fréquence élevée que la configuration ne tiendrait pas de manière stable. Comparez les kits dans la collection DDR5 et vérifiez la capacité maximale admise par la carte mère et le CPU.
Stockage et alimentation : garder une machine exploitable
Les modèles existent dans plusieurs versions et quantifications. Additionnez leurs tailles, les jeux et logiciels éventuels, les documents et une marge libre. Un SSD de 2 To peut simplifier cette organisation, sans devenir un prérequis universel.
La carte ci-dessus illustre une référence NVMe de 2 To, à comparer avec notre sélection de SSD 2 To. Vérifiez le format accepté et le refroidissement. Un débit séquentiel supérieur ne permet pas, à lui seul, d’annoncer une génération plus rapide une fois le modèle chargé.
Pour l’alimentation et le boîtier, suivez les exigences du GPU exact et additionnez les besoins de la machine. Notre guide pour choisir la puissance d’alimentation d’un PC détaille les points à contrôler. Prévoyez aussi le bruit et la ventilation pour une charge prolongée.
Tester avant d’acheter une station complète
- Choisissez un modèle dont la licence permet votre usage et relevez sa taille réelle.
- Vérifiez moteur, système, GPU et pilote dans la documentation actuelle.
- Testez, si vous disposez déjà d’une machine compatible, une demande représentative avec la longueur de contexte souhaitée.
- Observez mémoire occupée, délai et qualité de réponse, puis déterminez le composant qui bloque réellement.
- Comparez le coût total et les possibilités d’évolution avant de commander.
Enfin, « local » décrit le lieu d’exécution du modèle. Cela ne prouve pas que chaque extension ou fonction de l’application fonctionne hors ligne. Contrôlez les réglages réseau et le traitement de vos documents avant d’y introduire des données sensibles.
