Quelles différences entre exécuter une IA en Local et dans le Cloud ?
L’intelligence artificielle (IA) est devenue un outil incontournable pour les entreprises et les particuliers. Mais une question revient souvent : est-il préférable d’exécuter une IA en local ou dans le cloud ? La réponse dépend de nombreux facteurs, notamment la puissance de calcul nécessaire, la confidentialité des données et la latence. Dans cet article, nous allons comparer ces deux approches et expliquer leurs avantages et inconvénients.
À noter que nous nous concentrons ici uniquement sur l’inférence, c’est-à-dire la phase de génération des réponses par l’IA. L’entraînement d’un modèle d’IA, quant à lui, demande bien plus de ressources et nécessite une infrastructure dédiée, ce qui le rend impossible à réaliser en local. Pour les moins familiers avec ces concepts, nous vous recommandons de consulter notre lexique simplifié sur les LLM. Derrière des termes parfois techniques, se cachent des idées très simples.
1. Qu’est-ce qu’une IA en local et une IA dans le cloud ?
Avant de comparer les performances, il est essentiel de définir ces deux concepts :
- IA en local : L’intelligence artificielle est exécutée directement sur un ordinateur, un serveur ou un appareil mobile. Les ressources matérielles de la machine sont utilisées pour traiter les calculs et exécuter les modèles d’IA. Exemples : exécution d’un chatbot IA sur un PC avec un GPU RTX 5090 ou 4090, ou encore d’une IA générative sur un smartphone avec un NPU Snapdragon X.
- IA dans le cloud : L’IA est hébergée sur des serveurs distants et accessible via Internet. Les calculs sont effectués sur des infrastructures haute performance comme les GPU Nvidia A100, H100 ou les TPU de Google. L’utilisateur envoie des requêtes et récupère les résultats sans utiliser ses propres ressources matérielles.
2. Comparaison de la puissance de calcul et de l’optimisation des modèles
Puissance de calcul : le cloud domine largement
- IA dans le cloud : accès à une puissance de calcul massive grâce aux GPU et TPU de dernière génération. Cela permet d’exécuter des modèles avancés comme GPT-4, Gemini 1.5 ou DeepSeek R1 70B sans restriction de performance.
- IA en local : limitée par le matériel disponible. Même une configuration haut de gamme avec un RTX 5090, RTX 4090 ou un Apple M3 Ultra ne peut rivaliser avec les ressources du cloud. Certains modèles doivent être quantifiés (ex. 4-bit, 8-bit) ou optimisés pour pouvoir tourner sur un PC.
💡 Conclusion : Si vous avez besoin d’une IA ultra-puissante, le cloud est incontournable. Pour des usages plus légers, l’IA locale peut suffire avec un bon matériel.
Optimisation et taille des modèles : des compromis à faire en local
- Cloud : Les modèles sont exécutés dans leur version complète avec un maximum de précision et de paramètres.
- Local : Il faut souvent utiliser des modèles quantifiés, réduisant la taille des poids pour consommer moins de VRAM et de RAM. Exemples :
- LLaMA 3 7B en FP16 nécessite 16 Go de VRAM.
- LLaMA 3 13B en FP16 requiert 32 Go de VRAM, inaccessible pour un PC classique.
- Un modèle 4-bit peut fonctionner avec beaucoup moins de mémoire, mais perd en précision.
DeepSeek R1
DeepSeek R1 est un modèle open-source conçu pour des tâches avancées de traitement du langage naturel. Il a bouleversé le monde de l’IA en proposant un modèle performant à moindre coût. Il est disponible en différentes tailles pour s’adapter aux capacités matérielles variées :
- 1,5 milliards de paramètres (1.5B) : Version légère adaptée aux configurations avec des ressources limitées.
- 7 milliards de paramètres (7B) : Nécessite environ 16 Go de VRAM pour une exécution fluide. Il est possible de faire le modèle 7B avec une quantification Q4 sur un GPU avec 8Go de VRAM.
- 14 milliards de paramètres (14B) : Requiert environ 24 Go de VRAM.
- 70 milliards de paramètres (70B) : Demande des ressources matérielles très élevées, généralement réservées aux serveurs haut de gamme.
Pour installer DeepSeek R1 en local, des outils comme LM Studio facilitent le processus sur des systèmes Windows, macOS et Linux.
Afin de limiter, il est également possible d’utiliser des modèles spécialisés (ex : codage, mathématiques, sciences …). Cela réduit la taille du modèle et ses prérequis materiel.
💡 Conclusion : Pour une exécution fluide en local, il faut choisir des modèles avec un nombre de paramètres limités (7B est une bonne base) et également quantifiés (Q4 par exemple). Cela impacte sa précision et ses performances par rapport à une version cloud. En revanche, il est possibilité de personnaliser (Fine Tune) l’IA Local afin d’utiliser des données privées.
3. Latence et rapidité : le cloud est-il toujours gagnant ?
L’un des avantages clés du cloud est sa capacité à traiter les requêtes en quelques millisecondes grâce aux infrastructures haute performance.
- IA dans le cloud : Une réponse peut être générée en moins de 500 ms grâce à des milliers de GPU en parallèle. Idéal pour les chatbots IA, la génération de texte en temps réel et l’analyse de données massives.
- IA en local : La vitesse dépend du matériel.
- Sur un RTX 4090, une requête peut prendre 1 à 2 secondes.
- Sur un processeur avec NPU, comme un Snapdragon X, cela peut aller jusqu’à 10 secondes.
💡 Conclusion : Pour des réponses instantanées, le cloud est la meilleure option. Mais si la latence n’est pas un problème, un modèle local peut suffire.
4. Confidentialité et indépendance : un gros avantage pour l’IA locale
L’IA en local ne nécessite pas de connexion Internet, ce qui garantit une protection totale des données.
- Cloud : Les données sont envoyées aux serveurs, posant des problèmes de confidentialité. Des entreprises sensibles comme les hôpitaux ou les banques privilégient souvent des solutions on-premise pour sécuriser leurs informations.
- Local : L’IA fonctionne sans connexion, garantissant une confidentialité maximale. Les utilisateurs peuvent traiter leurs données sans risque de fuite.
💡 Conclusion : Si vous traitez des données sensibles, une IA locale est préférable pour éviter tout partage involontaire avec un tiers.
5. Coût et accessibilité : quelle option est la plus économique ?
Le cloud est un service à la demande, mais il peut rapidement coûter cher si l’usage est intensif.
- IA dans le cloud :
- Modèle freemium (GPT-4, Gemini 1.5, DeepSeek R1) : souvent limité en accès gratuit.
- Abonnement payant (OpenAI, Google Cloud AI, Microsoft Azure) : peut coûter des centaines d’euros par mois pour une utilisation avancée.
- IA en local :
- Investissement initial plus élevé (achat d’un GPU ou d’un NPU).
- Utilisation gratuite après installation (aucun coût mensuel).
💡 Conclusion : Pour une utilisation ponctuelle, le cloud est plus rentable. Pour un usage régulier, il peut être plus intéressant d’acheter un PC optimisé pour l’IA locale.
6. Quels cas d’usage privilégient le cloud ou le local ?
| Cas d’usage | IA en local | IA dans le cloud |
|---|---|---|
| Chatbot IA personnel | ✅ | ✅ |
| Génération de texte en masse | ❌ | ✅ |
| Analyse de documents privés | ✅ | ❌ |
| Jeux vidéo et IA embarquée | ✅ | ❌ |
| Reconnaissance vocale offline | ✅ | ❌ |
💡 Mix des deux solutions :
- Local pour la confidentialité (ex. assistant IA personnel).
- Cloud pour la puissance et la rapidité (ex. GPT-4 pour la génération de texte).
Conclusion : quelle solution choisir ?
Le choix entre IA en local et IA dans le cloud dépend des besoins spécifiques de l’utilisateur.
✔️ Optez pour le cloud si vous voulez :
- Une IA puissante et rapide
- Accéder aux derniers modèles avancés
- Éviter d’investir dans un matériel coûteux
✔️ Optez pour une IA locale si vous souhaitez :
- Protéger vos données personnelles
- Éviter une dépendance à Internet
- Exécuter une IA de manière autonome sur votre machine
Idéalement, une approche hybride permet d’exploiter le meilleur des deux mondes selon l’usage. Vous avez une expérience avec l’execution d’IA en Local, n’hésitez pas à partager votre point de vue dans les commentaires !
Pour aller plus loin : L’exécution d’IA en local : une tendance en forte croissance
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