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Articles, guides et analyses sur l'intelligence artificielle locale
Parcours de lecture
Par ici pour débuter
Le parcours dans l'ordre pour qui s'approche de l'IA locale : des concepts de base à l'installation et au premier modèle.
Optimiser les performances
Choisir le bon matériel et tirer le meilleur de celui que vous avez déjà : CPU ou GPU, Mac, Raspberry Pi et inférence rapide.
Données et confidentialité
Ce qui part vraiment sur le réseau avec l'IA locale : les données, la sécurité, la conformité et le contrôle qui reste entre vos mains.
Choisir le matériel et le modèle
Comment choisir le bon matériel et le modèle adapté à votre usage : VRAM, quantification, GPU ou CPU et vitesse de réponse.
9 articles
Intel et AMD collaborent sur PyTorch/oneDNN: ce que ça change pour l'IA locale sur CPU
AMD fusionne ZenDNN dans oneDNN, Intel intègre ses extensions ACE : une seule pile open source pour l'accélération x86 dans PyTorch, déjà par défaut. Ce que ça change si vous faites tourner des modèles en local sur CPU.
Mac Studio M5 Ultra : 512 Go de mémoire unifiée sur le bureau
Quatre dies, 512 Go de mémoire unifiée à 1,2 To/s : le Mac Studio M5 Ultra fait tourner les MoE de 100 à 560B en local. Les calculs de vitesse, le comparatif de coût avec la DGX Station et quand le Mac est le bon choix.
Les cartes Blackwell de 16 Go : 5060 Ti, 5070, 5070 Ti
Le palier de 16 Go de VRAM est le centre de gravité de l'IA locale en 2026. C'est la mémoire suffisante pour faire tourner les meilleurs modèles denses open source en format Q4 — la classe 27B, le nouveau point d'équilibre du catalogue ouvert — sans sacrifier trop de contexte, et un prix catalogue qui (selon le mois) reste à la portée d'un budget personnel. La génération Blackwell offre trois cartes exactement au cœur de ce palier : RTX 5060 Ti, 5070 et 5070 Ti. Même génération, même GDDR7, trois expériences très différentes. Nous les comparons aujourd'hui : ce que chacune vous apporte vraiment, et où placer votre budget.
Mémoire unifiée : de la Strix Halo au Mac Studio M5 Ultra, ce qui y tient et à quelle vitesse
128 ou 512 Go de mémoire partagée entre CPU et GPU : trois plateformes réelles, le bande passante qui décide de la vitesse, et les comptes sur ce qui y tient et pour qui cela a du sens.
Modèle sans GPU : quand le CPU suffit vraiment
En 2026, l'inférence sur CPU seul n'est plus un pis-aller : quand elle fonctionne vraiment, à quelle vitesse s'attendre et quelles manettes tirer pour presser le processeur.
GPU ou CPU : quand la CPU suffit
Le prefill et le decode, ce qui compte pour la vitesse (la bande passante mémoire), les chiffres réels sur un portable courant, les cas où la CPU suffit et ceux où la VRAM est nécessaire — avec les commandes pour mesurer.
L'IA locale sur Mac : le guide complet Apple Silicon
Pourquoi l'Apple Silicon (mémoire unifiée, cœurs GPU) est la machine la plus simple pour l'IA locale : RAM nécessaire, installation d'Ollama, modèles recommandés par génération et performances réalistes.
Matériel pour l'IA locale : ce qu'il faut en 2026
La règle de mémoire (poids + KV cache), les prix réels d'octobre 2026 pour GPU, Apple Silicon et CPU, le compte sur 36 mois et le choix par budget.
IA locale sur Raspberry Pi
De la première installation au modèle qui répond sur un Pi 5 : prix réels 2026, formule tok/s = bande ÷ fichier, compte d'électricité et astuces qui comptent.