PC IA : quel ordinateur pour faire tourner l'IA en local ?
« PC IA » est devenu un argument marketing. Presque tous les ordinateurs vendus en 2026 portent l'étiquette. Pourtant, la plupart ne savent pas faire tourner un vrai modèle de langage en local, du type ChatGPT. Voici comment distinguer un PC « compatible IA » d'une machine capable d'héberger votre propre assistant, et combien cela coûte.
Le cœur d'un PC IA, c'est sa carte graphique : notre classement des cartes graphiques pour l'IA les compare une par une.
Deux réalités derrière le même mot
Le premier sens est celui de Microsoft. Un PC Copilot+ doit avoir un NPU (une puce dédiée à l'IA) d'au moins 40 TOPS, 16 Go de mémoire et 256 Go de stockage. Il accélère les fonctions IA de Windows tout en consommant peu, ce qui est utile sur un portable.
Le second sens est celui qui nous intéresse : un ordinateur capable de faire tourner un modèle comme Mistral, Gemma, Qwen ou gpt-oss sans envoyer vos données dans le cloud. Pour cela, le NPU ne suffit pas :
- La puissance n'est pas comparable. Un NPU de PC portable affiche 40 à 50 TOPS. NVIDIA annonce 759 « AI TOPS » pour une RTX 5060 Ti et 3 352 pour une RTX 5090. Ces chiffres ne sont pas mesurés dans la même précision, mais l'écart reste d'un ordre de grandeur.
- Les logiciels utilisent le GPU. llama.cpp, le moteur derrière la plupart des outils d'IA locale, vise d'abord le processeur et les cartes graphiques (CUDA, Metal, Vulkan…). Ses moteurs pour NPU restent limités, et l'un d'eux est toujours « en cours ».
- Les mesures le confirment. The Register a fait tourner Mistral 7B sur le NPU d'un processeur récent : 4 à 5 mots par seconde environ, contre une quarantaine attendue.
Critère n°1 : la mémoire accessible au GPU
Un modèle doit tenir entièrement dans la mémoire de la carte graphique pour répondre vite. C'est donc la mémoire vidéo (VRAM) qui décide de ce que votre PC peut faire tourner. Quelques tailles de téléchargement relevées sur Ollama, en version compressée standard :
| Mémoire GPU | Exemples de modèles qui tiennent | Machines adaptées |
|---|---|---|
| 16 Go | Gemma 4 12B (8 Go), Ministral 3 14B (9,1 Go), gpt-oss-20b (14 Go) | Stations RTX 5060 Ti ou RTX 5070 Ti |
| 32 Go | Qwen 3.6 27B (18 Go), Gemma 4 31B (20 Go), avec de la marge pour les longs documents | Stations 2× RTX 5060 Ti ou 2× RTX 5070 Ti, RTX 5090 |
| 96 à 288 Go | gpt-oss-120b (65 Go), Mistral Small 4, plusieurs utilisateurs en même temps | Station Threadripper avec 1 à 3 RTX PRO 6000 |
| 128 Go de mémoire unifiée | Gros modèles, mais réponses plus lentes | Station GB10 (type DGX Spark), mini PC Ryzen AI Max+ |
Prévoyez toujours quelques gigaoctets de plus que la taille du modèle : la conversation et les documents analysés occupent aussi la mémoire.
Critère n°2 : la bande passante, qui fixe la vitesse
À mémoire égale, la vitesse de réponse dépend surtout de la bande passante de la mémoire. Sur gpt-oss-20b, les résultats publiés par la communauté llama.cpp donnent environ 112 tokens par seconde pour une RTX 5060 Ti (448 Go/s), 190 pour une RTX 5070 Ti (896 Go/s) et 283 pour une RTX 5090 (1 792 Go/s). Un token correspond à peu près à un mot ou à un morceau de mot.
Les machines à mémoire unifiée chargent de plus gros modèles, mais vont moins vite. Dans le test de LMSYS sur le même gpt-oss-20b, la DGX Spark (273 Go/s) génère environ 50 tokens par seconde, contre 205 pour une RTX 5090. LMSYS conclut que la bande passante mémoire est « le principal facteur limitant ».
Mini PC IA : une bonne idée ?
Les mini PC équipés du processeur AMD Ryzen AI Max+ 395 offrent jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée à 256 Go/s. Sous Windows, jusqu'à 96 Go peuvent être réservés au GPU. ServeTheHome a mesuré environ 45 tokens par seconde sur gpt-oss-120b. C'est une bonne machine personnelle, avec deux limites : la pénurie de mémoire a fait grimper les prix (un modèle 128 Go est passé d'environ 2 000 $ à 2 459 $ en janvier 2026), et l'absence de CUDA complique certains outils pensés pour NVIDIA.
La DGX Spark de NVIDIA joue dans la même catégorie avec CUDA, mais son prix a fortement augmenté : 3 999 $ au lancement, 6 950 $ aux États-Unis depuis octobre 2026 et 7 490 € sur la boutique française de NVIDIA. Nous détaillons ses forces et ses limites dans notre avis sur la DGX Spark.
Côté Apple, le nouveau Mac Studio M5 Ultra monte jusqu'à 512 Go de mémoire unifiée à 1,2 To/s, à partir de 5 499 $. C'est une référence pour les très gros modèles, mais sans CUDA et difficile à intégrer dans un parc d'entreprise.
Nos PC IA prêts à l'emploi
Nous assemblons, installons et testons nos stations avant livraison, pour que vous puissiez lancer votre premier modèle dès la mise en route :
| Station | GPU | Mémoire vidéo | Prix |
|---|---|---|---|
| Essentiel 16 Go | RTX 5060 Ti | 16 Go | 2 490 € TTC |
| Essentiel Rapide 16 Go | RTX 5070 Ti | 16 Go | 2 990 € TTC |
| Pro 32 Go | 2× RTX 5060 Ti | 32 Go | 4 490 € TTC |
| Pro Rapide 32 Go | 2× RTX 5070 Ti | 32 Go | 5 990 € TTC |
| Threadripper | 1 à 3× RTX PRO 6000 Blackwell | 96 à 288 Go | Sur devis |
| GB10 (type DGX Spark) | NVIDIA GB10 | 128 Go unifiés | Sur devis |
Pour les stations sur devis, une réservation par acompte est possible, remboursée intégralement si vous déclinez le devis. Vous hésitez entre deux configurations ? Décrivez-nous votre usage (nombre d'utilisateurs, types de documents, modèle visé) et nous vous conseillons : contactez-nous ou appelez le +33 6 32 49 26 41. Toute la gamme est sur notre page GPU & IA.
La checklist avant d'acheter un PC IA
- Quel modèle voulez-vous faire tourner ? Sa taille fixe la mémoire GPU nécessaire.
- Combien d'utilisateurs en même temps ? Plusieurs utilisateurs demandent plus de mémoire et de bande passante.
- Carte NVIDIA ou mémoire unifiée ? La carte NVIDIA est plus rapide et compatible avec presque tous les outils. La mémoire unifiée charge de plus gros modèles, mais plus lentement.
- Où sera la machine ? Une station de bureau se place dans vos locaux. Un serveur plus bruyant peut être hébergé chez nous en France.
- Vos données sont-elles sensibles ? Si oui, l'IA locale évite de les confier à un service soumis au Cloud Act américain.
Nos guides matériel
- Carte graphique IA : classement et comparatif 2026
- NVIDIA DGX Spark : prix, avis et alternatives
- Pour une équipe ou un datacenter : Serveur IA : acheter, louer ou héberger ?
- Pour choisir le modèle à faire tourner : notre sélection du meilleur LLM local
Questions fréquentes
Un PC Copilot+ suffit-il pour faire tourner une IA en local ? Pour de petits modèles, oui. Mais les outils d'IA locale exploitent encore mal les NPU. Une carte graphique avec assez de mémoire reste la solution la plus simple et la plus rapide.
Combien coûte un PC pour l'IA locale ? Nos stations commencent à 2 490 € TTC avec 16 Go de mémoire vidéo, de quoi faire tourner des modèles jusqu'à une vingtaine de milliards de paramètres.
Mini PC IA ou station avec carte graphique ? Le mini PC à mémoire unifiée charge de plus gros modèles dans un petit boîtier. La station répond plusieurs fois plus vite sur les modèles qui tiennent dans sa mémoire vidéo, et accepte une deuxième carte plus tard.
Sources
- Microsoft, Windows 11 specifications (section Copilot+ PC) (consulté le 14 octobre 2026)
- NVIDIA, famille RTX 5060 et RTX 5090
- llama.cpp sur GitHub (README, moteurs pris en charge)
- The Register, Tested: AMD's Strix Halo vs Nvidia's DGX Spark (25 décembre 2025)
- llama.cpp, benchmarks gpt-oss par GPU (discussion #15396)
- LMSYS, NVIDIA DGX Spark review (13 octobre 2025)
- ServeTheHome, AMD Ryzen AI Halo review (6 juillet 2026)
- AMD, FAQ Variable Graphics Memory (29 juillet 2025)
- Notebookcheck, hausse de prix liée à la pénurie de RAM (13 janvier 2026)
- NVIDIA, boutique française DGX Spark et The Register, DGX Spark et pénurie de mémoire (2 octobre 2026)
- Apple, Mac Studio avec M5 Max et M5 Ultra (25 août 2026)
- Ollama, tailles des modèles gemma4, qwen3.6, gpt-oss (consultées le 14 octobre 2026)