L’intelligence artificielle est aujourd’hui omniprésente, et son usage en entreprise soulève de nombreuses questions, notamment en termes de confidentialité et d’impact environnemental. L’une des solutions pour un usage plus responsable consiste à privilégier une IA locale plutôt que de dépendre des infrastructures cloud énergivores. Mais encore faut-il choisir le bon poste de travail. Entre les nouvelles exigences matérielles et la maturité des technologies disponibles, voici comment bien s’équiper.
Pourquoi privilégier l’IA locale pour un usage responsable ?
Une réduction de l’empreinte environnementale
Les grandes plateformes d’IA fonctionnent sur des serveurs gigantesques qui consomment une énergie considérable. En optant pour une IA locale, on limite les transferts de données et on réduit l’empreinte carbone associée aux data centers. Cela permet aussi d’améliorer la rapidité de traitement et de garantir la disponibilité de l’outil sans dépendance à une connexion Internet.
Un meilleur contrôle des données
L’un des risques majeurs des IA cloud est la fuite ou l’utilisation des données sensibles. En gardant l’IA en local, les entreprises s’assurent que leurs informations ne transitent pas par des infrastructures tierces, réduisant ainsi les risques de piratage ou d’exploitation non consentie.
Les limites et biais des IA cloud
Chaque modèle d’IA est influencé par ses concepteurs et son environnement d’entraînement :
- Grok 3, développé par xAI sous l’influence d’Elon Musk, affiche un biais pro-Trump,
- tandis que DeepSeek R1, une IA chinoise, évite toute critique du gouvernement de son pays.
- OpenAI a récemment assoupli ses filtres de contenu, soulevant des inquiétudes sur l’usage en entreprise.
Une IA locale permet d’avoir un contrôle total sur les réponses fournies, évitant ainsi des informations biaisées ou inadaptées
Les nouvelles exigences matérielles et leur impact sur le choix d’un PC
Windows 24H2 et l’arrivée des NPU
Microsoft impose de nouvelles exigences avec sa mise à jour Windows 24H2, notamment la présence de NPU (Neural Processing Unit) pour améliorer l’exécution des algorithmes d’IA. Cette évolution profite aux processeurs ARM, mais elle pose un problème de compatibilité avec de nombreux logiciels professionnels qui ne sont pas encore optimisés pour cette architecture.
L’essor des processeurs ARM : une alternative crédible ?
Les puces ARM consomment moins d’énergie et offrent de bonnes performances pour le traitement IA grâce à des unités spécialisées. Cependant, leur adoption reste limitée en entreprise à cause du manque de compatibilité logicielle. Apple, avec ses puces M3 et M4, a su exploiter cette architecture, mais pour les utilisateurs Windows, la transition est encore difficile.
Les difficultés d’approvisionnement en processeurs innovants
Intel avec Lunar Lake et AMD avec Ryzen 8000 Embedded rencontrent toujours des difficultés d’approvisionnement pour leurs processeurs intégrant des capacités d’IA avancées. De plus, le coût de ces nouvelles technologies reste élevé, freinant leur adoption par les entreprises.
Quel matériel choisir pour une IA locale efficace ?
La mémoire vive : un élément clé
Pour exécuter efficacement des modèles IA en local, il est recommandé de disposer d’au moins 32 Go de RAM, voire 48 Go pour des usages plus avancés. Une capacité insuffisante limitera les performances et forcera à fermer toutes les autres applications lors de l’utilisation de l’IA.
Le choix du processeur
Un processeur performant est indispensable pour exécuter des modèles IA lourds. Un Intel Core i7/i9 ou un AMD Ryzen 8000 est conseillé. Ces processeurs offrent une puissance de calcul suffisante pour un usage fluide de l’IA sans compromettre les performances globales du système.
L’apport d’un GPU
Les cartes graphiques dotées de cœurs tensoriels ou de CUDA (NVIDIA) peuvent accélérer significativement les traitements IA. Une petite carte graphique avec des capacités d’accélération GPU permet de soulager le processeur et d’améliorer la réactivité de l’IA locale.
Mon retour d’expérience
Mon retour d’expérience avec Jan et DeepSeek R1
Sur ma machine équipée d’un processeur Intel i9, de 32 Go de RAM et d’une carte graphique modeste, j’ai pu tester plusieurs modèles d’IA locale. Jan et DeepSeek R1 Distill Qwen 7B fonctionnent très bien pour des tâches comme l’analyse de documents PDF ou la rédaction de contenus.
En revanche, lorsque j’ai voulu tester DeepSeek R1 Distill Qwen 32B, j’ai dû fermer toutes les autres applications pour éviter les ralentissements. Je me rends bien compte que pour une utilisation fluide avec des modèles plus volumineux, un passage à 48 Go de RAM serait préférable.
L’impact des ressources sur les performances
Mes tests ont montré qu’une configuration limitée en mémoire vive ralentit fortement l’exécution des modèles IA complexes. En ajoutant de la RAM, je pourrais éviter ces limitations et exécuter des modèles plus ambitieux sans sacrifier d’autres tâches en parallèle.
Déploiement en entreprise : serveur IA interne vs PC individuel
En entreprise, une alternative intéressante consiste à héberger l’IA en local sur un serveur dédié qui doit avoir beaucoup de mémoire et une carte graphique.
Cela permet à plusieurs utilisateurs d’y accéder sans avoir besoin d’un PC surpuissant. Une solution hybride combinant postes de travail équipés et serveur IA interne offre un bon compromis entre performances et coût.
Vers une adoption éclairée de l’IA locale
L’IA locale présente de nombreux avantages, tant en termes de confidentialité que de réduction de l’impact environnemental. Cependant, pour en tirer pleinement parti, le choix du matériel est déterminant. Avec au moins 32 Go de RAM, un processeur performant et une carte graphique adaptée, il est possible d’exécuter des modèles IA de façon fluide.
Enfin, les entreprises peuvent envisager un déploiement sur serveur pour mutualiser les ressources et optimiser les coûts. L’IA locale représente donc une alternative crédible, mais elle necessite une sélection rigoureuse du matériel pour en tirer le meilleur parti.