Quelle est la meilleure carte graphique pour faire de l’IA en local ?
Choisir la meilleure carte graphique IA pour exécuter des modèles en local est devenu un enjeu central pour les passionnés, les créateurs de contenu, les développeurs et les chercheurs en intelligence artificielle. Aujourd’hui, les modèles IA modernes comme les LLM (Large Language Models) ou les IA de génération d’images et de vidéos exigent une puissance de calcul brute et une quantité de VRAM bien supérieure aux usages gaming classiques. C’est ici qu’entrent en jeu des GPU comme la RTX 5090, la RTX PRO 6000 Blackwell ou la RTX 4090, qui dominent le marché en 2025 sur ce type d’usage. Nous aborderons également des alternatives plus abordables, toute en tenant compte des limites qu’elles imposent.
Pour bien comprendre l’importance d’une carte graphique puissante pour l’IA locale, il faut rappeler que chaque modèle IA, qu’il s’agisse de génération d’images, de vidéos ou d’inférence LLM, sollicite intensivement le GPU, la VRAM, la bande passante mémoire et l’architecture logicielle CUDA/Tensor Cores. À titre d’exemple, faire tourner un modèle Llama 3 32B ou DeepSeek-R1 localement nécessite une gestion parfaite des ressources graphiques et logicielles. Sans une carte graphique adaptée, les temps de calcul explosent, les swap RAM et SSD se multiplient, et l’expérience devient rapidement frustrante. Pour une expérience optimale, le choix de la meilleure carte graphique IA devient alors essentiel pour executer vos modèles en locale, la quantité de VRAM doit donc guider votre choix.
Bien sûr il existe des techniques pour optimiser les performances des IA en local, la première est la quantification des modèles. Ensuite chaque outil, que ce soit pour les LLM ou les IA de générations d’image et vidéo, sont hautement paramétrables, il y a donc de nombreux moyen d’optimiser l’expérience. Toutefois, la quantité de VRAM influencera directement votre champs des possibilités. Que ce soit pour executer des gros LLM, augmenter la fenêtre contextuelle ou encore utiliser plusieurs modèles en même temps (modèles génériques, spécialisés …).
En matière de génération d’image ou de vidéo, avec des logiciels comme ComfyUI, les Workflows intègrent plusieurs modèles. Par un exemple un LLM comme Lama pour l’interprétation du prompt, un modèle IA de génération d’image, un Upscaler, des LoRA ou encore ControlNet. L’usage de la VRAM va très vite monté, bien sûr le phénomène est encore plus important pour générer de la vidéo.
Critère n°1 – La quantité de VRAM pour les modèles IA
La quantité de VRAM est le critère numéro un pour déterminer la meilleure carte graphique IA adapté à vos besoin. En 2025, la majorité des modèles LLM populaires, comme Llama 3 32B, Gemma 3, Qwen2.5 ou DeepSeek-R1, nécessitent 32 Go de VRAM pour fonctionner de façon fluide sur un seul GPU. Si la carte graphique est limitée à 24 Go (comme la RTX 4090), il devient alors impossible d’exécuter ces modèles dans leur configuration native sans compression (quantification) ou optimisation extrême. À l’inverse, avec 32 Go de GDDR7 comme la RTX 5090, il devient possible de charger des modèles 32B et de travailler sans ralentissement majeur. Les 32 Go de VRAM permettent également l’usage de modèles 40B quantifiés, voire 50B. Pour utiliser un modèle 70B, il faudra utiliser deux RTX 5090 ou une carte professionnelle.
Ce critère de VRAM est d’autant plus crucial pour la génération d’images et surtout de vidéos par IA : chaque génération consomme une part significative de la mémoire vidéo, et dès que la VRAM est saturée, le système bascule sur la RAM ou le SSD, ce qui multiplie les temps de calcul. Avec une VRAM suffisante, il est possible d’enchaîner les générations d’images ou de vidéos (ComfyUI, Stable Diffusion, Flux, HiDream, etc.) sans recharger les modèles à chaque opération, en particulier avec un Workflow qui fait intervenir plusieurs modèles (LLM, Image, Upscale, Reffinner …). Pour la génération vidéo, le volume de VRAM devient un facteur décisif : plus la résolution ou la durée de la vidéo augmente, plus la mémoire nécessaire explose. À l’inverse, une RTX 5080 avec 16 Go de VRAM sera rapidement limitée pour ces tâches, j’ai pu le constater dans mon usage et le site RunPod le confirme également.
Si votre objectif est d’obtenir une solution locale fiable et performante, capable de rivaliser avec les solutions Cloud, ne négligez pas la quantité de VRAM.
Critère n°2 – Puissance de calcul brute et support des frameworks IA
Au-delà de la mémoire, la meilleure carte graphique IA doit offrir une puissance de calcul brute de haut niveau, mesurée par le nombre de Tensor Cores, le support CUDA et la compatibilité avec les frameworks modernes comme PyTorch et TensorFlow. C’est précisément sur ce terrain que la RTX 5090 s’impose : 21 760 cœurs CUDA, Tensor Cores de 5e génération et une bande passante mémoire record (1 792 GB/s). Ces atouts se traduisent par des temps d’inférence nettement inférieurs à ceux des générations précédentes, comme le montrent les tests sur DatabaseMart – Benchmarks IA locaux sur RTX 5090 avec Ollama.
| Modèles | gemma3 | gemma3 | llama3.1 | deepseek-r1 | deepseek-r1 | qwen2.5 | qwen2.5 | qwq |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Paramètres | 12b | 27b | 8b | 14b | 32b | 14b | 32b | 32b |
| Taille (Go) | 8,1 | 17 | 4,9 | 9,0 | 20 | 9,0 | 20 | 20 |
| Quantification | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Vitesse téléchargement (Mb/s) | 113 | 113 | 113 | 113 | 113 | 113 | 113 | 113 |
| CPU (%) | 6,9% | 7,0% | 0,2% | 1,0% | 1,7% | 1,5% | 1,4% | 1,4% |
| RAM (%) | 2,8% | 3,4% | 3,5% | 3,7% | 3,6% | 3,6% | 3,6% | 3,1% |
| Mémoire VRAM GPU (%) | 32,8% | 82% | 82% | 66,3% | 95% | 66,5% | 95% | 94% |
| Utilisation GPU (%) | 53% | 66% | 15% | 65% | 75% | 68% | 80% | 88% |
| Vitesse d’inférence (tokens/s) | 70,37 | 47,33 | 149,95 | 89,13 | 45,51 | 89,93 | 45,07 | 57,17 |
La RTX 5090 dépasse les performances de l’A100 et devance légèrement la H100 en vitesse d’inférence d’un LLM unique pour les modèles 32B, tout en offrant un coût bien plus abordable.
| Vitesse d’inférence (tokens/s) | |
|---|---|
| Nvidia RTX 5090 | 45,51 |
| Nvidia H100 | 45,36 |
| Nvidia A100 40 Go | 35,01 |
| Nvidia RTX 4090 | 34,22 |
| Nvidia RTX A6000 | 26,23 |
Cette puissance permet non seulement de lancer des modèles LLM lourds, mais aussi d’exécuter plusieurs instances, d’utiliser des pipelines complexes (ComfyUI, vLLM), ou de travailler sur de la génération multi-modalité (texte, image, vidéo). Pour l’utilisateur final, cela veut dire des temps de réponse rapides, une meilleure expérience avec LM Studio, Ollama, les outils Hugging Face, et la possibilité de pousser les réglages au maximum sans crainte de ralentissement. Il sera même possible de faire de l’entrainement ou du fine tunning de certains modèles.
Critère n°3 – Consommation, refroidissement et compatibilité boîtier
Dernier critère incontournable pour sélectionner la meilleure carte graphique IA : la gestion de la consommation électrique et du refroidissement. Les GPU modernes comme la RTX 5090 affichent une consommation pouvant atteindre 575W en charge maximale, nécessitant une alimentation robuste et une ventilation haut de gamme. Les versions Founders Edition misent sur un format dual-slot, idéal pour les boîtiers compacts, avec un système de refroidissement par chambre à vapeur 3D et double flux. Les modèles custom (ASUS ROG Astral, MSI SUPRIM, Gigabyte AORUS, Palit, etc.) proposent des solutions allant du triple ventilateur à l’AIO 360 mm pour améliorer la dissipation de la chaleur.
Avant de choisir, il est donc crucial de vérifier la taille du boîtier, la puissance de l’alimentation, et de privilégier un modèle offrant à la fois silence, performance et robustesse, surtout pour les charges longues en IA locale. Concernant l’alimentation, j’ai opté pour une Cooler Master MWE Gold 1250W V2 (classé Gold, mais dans les tests équivalent d’une Platinium), alors que l’alimentation minimale recommandée est de 1000W, cela procure un meilleur rendement et sécurise mon installation. Pour plus d’explications sur ce choix, je vous invite à consulter cette page.
Concernant les craintes, parfois un peu « drama », autour du connecteur 12v-2×6, afin d’éviter les surchauffes, il est préférable de suivre quelques recommandations. La première privilégier un cable de qualité, en général fourni avec le GPU. Vérifiez bien que le connecteur est inséré correctement des deux côtés (très important, un mauvais contact entraine une surchauffe). Le cable doit également ne pas subir de courbures excessives, en particulier au niveau des connecteurs. La sécurité pour une carte graphique à ce tarif est là est essentielle. Afin de vous rassurer sur le connecteur 12v-2×6, je vous conseille la vidéo de test d’Hardware Busters, elle démontre bien que si le connecteur est enfoncé correctement (et même partiellement), il est capable de tenir la charge.
Il existe des différences de températures et de bruit notables entre les principales variantes custom. La Founder Edition est la plus bruyante et celle qui chauffe le plus, c’est donc le modèle à éviter en particulier pour les LLM et IA (tâches longues et intensives). Un modèle Custom est donc recommandé, à mon sens privilégier le prix (les écarts sont parfois énormes). Il y a toujours des solutions techniques et logicielles pour réduire la température sans perte de performance notables.
Comparatif des meilleures cartes graphiques IA en 2025
Meilleure carte graphique IA en local – la RTX 5090
La RTX 5090 s’impose aujourd’hui comme la meilleure carte graphique IA pour une utilisation en local, que ce soit pour l’inférence de LLM, la génération d’images avec ComfyUI ou Stable Diffusion, ou encore la production vidéo par IA. Grâce à ses 32 Go de GDDR7, ses 21 760 cœurs CUDA, ses Tensor Cores de 5e génération et sa bande passante mémoire de 1 792 GB/s, elle offre un équilibre parfait entre puissance brute, capacité de mémoire et rapidité.
Selon RunPod – Guide sur les performances IA de la RTX 5090,
Mes premiers tests montrent que cette cette carte graphique permet d’exécuter sans difficulté des modèles jusqu’à 32B, comme Llama 3 ou DeepSeek-R1, en local et sans recourir à la quantification qui dégradent la qualité. Le site RunPod confirme également ce point. Les benchmarks publiés sur DatabaseMart avec Ollama montrent que la RTX 5090 surpasse même certaines solutions datacenter pour l’inférence locale sur des modèles volumineux.
Au-delà de la performance, la diversité des modèles disponibles (Founders Edition pour les petits boîtiers, versions custom triple ou quad-slot avec refroidissement optimisé, modèles AIO watercooling pour les charges extrêmes) offre une grande flexibilité selon l’usage et l’encombrement du PC. Tous les logiciels d’IA locaux (Ollama, LM Studio, ComfyUI, vLLM, transformers, PyTorch, TensorFlow) sont pleinement compatibles, tirant parti de l’architecture Blackwell et des dernières avancées CUDA. Il est néanmoins regrettable qu’aujourd’hui, Nvidia domine sur le plan de l’intégration, optimisation et de l’efficacité logicielle. Les cartes AMD pourraient sur le papier offrirent une bonne alternative, comme l’AMD Radeon AI PRO R9700, mais le support logiciel de ROCm (Radeon Open Compute), concurrent de CUDA, est bien moins développé. Résultat … elles se révèlent bien moins performantes et surtout bien moins facile à utiliser sans rencontrer d’erreurs ou de lenteurs.
Concernant les performance entre les différents modèles de RTX 5090, l’écart est négligeable. Par rapport à la Founder Edition, vous pouvez vous attendre à une amélioration de 1 à 4% maximum. Dans la pratique, cela n’est pas notable, même en jeu (Oui, on a le droit aussi de se faire plaisir dehors du travail avec ce type de carte !). Je vous conseille donc de privilégier le prix et le système de refroidissement.
Quel modèles de RTX 5090 choisir pour l’IA en local ?
Comme nous l’avons vu, la RTX 5090 est le meilleur choix aujourd’hui pour executer LLM ou autres IA en local, si votre budget le permet. L’écart de performance entre les différents modèles est négligeable. Voici tous les modèles sur le marché. Pour voir les offres, cliquez sur le modèles dans le tableau. Je vous conseille de viser un tarif d’environ 2 400€ (ou moins si possible), si vous ne trouvez pas d’offre à ce prix, attendez …
Concernant la Founders Edition, il est difficile de la trouver et encore plus au prix officiel. Sachant que c’est le modèle qui chauffe le plus, évitez là. Sauf si vous n’avez pas la place dans votre boitier pour les autres modèles, la Founder est la plus petite.
| Marque | Nom du modèle | Type de refroidissement | Caractéristiques notables |
|---|---|---|---|
| NVIDIA | Founders Edition | Double ventilateur, chambre à vapeur | Compact, adapté moyen boitier |
| ASUS | – ROG Astral – ROG Astral AIO – TUF Gaming | Air (quadruple/triple ventilateur) Liquid (AIO) | Premium, robuste, options hybrides |
| MSI | – SUPRIM – SUPRIM Liquid – Gaming Trio – Vanguard – Ventus | Air (triple ventilateur) Liquid (AIO) | Polyvalent, haut de gamme, économique |
| Gigabyte | – AORUS Xtreme – Master ICE – Gaming OC – Windforce OC | Air (triple/quadruple ventilateur) Liquid (AIO) | Premium, watercooling, classique |
| GALAX | 1-Click OC | Air (triple ventilateur) | Ventilateurs ARGB, personnalisable |
| PNY | – Standard – ARGB | Air (triple ventilateur) | Classique, ARGB |
| ZOTAC | – AMP Extreme Infinity – SOLID | Air (triple ventilateur) | RGB, robuste, variantes OC |
| Colorful | – Neptune – Vulcan – Advanced | Air (triple ventilateur), Liquid (AIO) | AIO blanc unique, robuste Pas de disponibilité en France pour le moment |
| Palit | – GameRock | Air (triple ventilateur) | Designs variés |
| Gainward | – Phantom – Phantom GS | Air (triple ventilateur) | Robuste, triple slot |
| INNO3D | – X3 – iCHILL X3 | Air (triple ventilateur) | Standard, refroidissement amélioré |
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RTX 4090 – alternative crédible mais limitée en VRAM
La RTX 4090 était la meilleure en 2024, elle reste une alternative très solide pour ceux qui souhaitent se lancer dans l’IA locale sans investir dans la toute dernière génération. Avec 24 Go de VRAM, cette carte graphique permet de faire tourner confortablement la majorité des modèles IA, notamment les modèles LLM jusqu’à 13B de paramètres, ainsi que les solutions de génération d’images IA comme Stable Diffusion ou ComfyUI en haute résolution.
Néanmoins, la limite de VRAM se fait rapidement sentir pour les usages plus avancés : les modèles 32B (Llama 3, DeepSeek-R1) nécessitent alors une quantification plus agressive, une réduction de la qualité, ou se heurtent à des temps de chargement plus longs à cause du swap SSD. Malgré le lancement de la nouvelle génération, le prix neuf de la RTX 4090 reste relativement proche de la 5090.
Je vous déconseille le marché de l’occasion pour ce type de carte, largement utilisée pour le minage de cryptomonnaie. Une carte d’occasion qui a subit un usage intensif 24h/24 risque de vous lâcher rapidement.
Pour un usage polyvalent (gaming, IA image/audio, LLM <13B), elle reste une référence, mais n’est plus la meilleure carte graphique IA en 2025 pour ceux qui veulent l’excellence sur tous les fronts.
RTX PRO 6000 Blackwell – pour des usages IA très avancés
La RTX PRO 6000 Blackwell représente une solution haut de gamme, réservée à des usages IA professionnels, en laboratoire de recherche ou dans les entreprises qui manipulent des modèles gigantesques dépassant les 32B de paramètres. Son atout majeur réside dans ses 96 Go de VRAM, ce qui ouvre la voie à l’entraînement ou à l’inférence de modèles “géants” sans compression, ainsi qu’à la génération d’images et de vidéos en très haute définition ou sur de longs métrages IA.
Cependant, le prix de la RTX PRO 6000 Blackwell (ne pas confondre avec la RTX 6000 Ada Lovelace, génération précédente et à éviter aujourd’hui) la place hors de portée du grand public : il faut compter plusieurs fois le tarif d’une RTX 5090 pour bénéficier de cette capacité. Sa consommation et son encombrement sont également supérieurs ; elle se destine donc aux professionnels et chercheurs avec des besoins très spécifiques.
RTX 5080 – choix économique avec compromis
Pour les budgets serrés, la RTX 5080 constitue une entrée de gamme intéressante dans l’univers des cartes graphiques IA. Avec 16 Go de VRAM, elle permet de lancer des modèles légers (ex : TinyLlama, Mistral), de s’initier à la génération d’images ou de jouer avec quelques IA open source. Son prix attractif séduit les développeurs ou créateur de contenu souhaitant tester localement des modèles IA sans viser la production de masse.
Attention toutefois, la VRAM limitée devient vite un frein pour les modèles LLM récents ou la génération vidéo haute résolution. Pour de la génération d’image classique ou l’exploration de petits modèles, cela reste la meilleure carte graphique IA dans cette gamme de prix, mais il faut bien mesurer ses besoins à moyen terme. A noter, Nvidia lancerait une carte RTX 5080 Super avec 24 Go de VRAM, peut-être pour fin 2025.
Comparatif synthétique des modèles
| Modèle GPU | VRAM | Usage recommandé | Note |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32 Go | LLM 32B, IA avancée, vidéo | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| RTX 4090 | 24 Go | IA jusqu’à 13B+, image/audio | ⭐⭐⭐⭐ |
| RTX PRO 6000 | 96 Go | Très gros modèles, recherche | ⭐⭐⭐ |
| RTX 5080 | 16 Go | IA légère, dev solo | ⭐⭐ |
FAQ : Les questions les plus posées sur la meilleure carte graphique IA
En 2025, la RTX 5090 est la référence absolue pour faire tourner l’IA en local, grâce à sa VRAM, sa puissance et sa compatibilité avec les frameworks IA modernes (source officielle NVIDIA). Pour les besoins extrêmes, la RTX PRO 6000 Blackwell offre encore plus de VRAM mais à un coût nettement supérieur.
Oui, la VRAM est le facteur décisif. 32 Go sont nécessaires pour les LLM 32B, 24 Go pour les modèles moyens, 16 Go pour de l’IA légère.
La gamme Pro apporte principalement plus de VRAM, des pilotes optimisés et des fonctionnalités spécifiques pour la recherche et l’entreprise.
Oui, mais pour des modèles très volumineux, la VRAM limitera la taille ou nécessitera une quantification/optimisation logicielle.
La 5090 est nettement supérieure pour les modèles 32B ; la 4090 reste efficace pour les modèles inférieurs à 13B (ou certains 17B) ou les usages images/vidéo.
Pour l’apprentissage ou la découverte, oui. Pour des projets sérieux ou des modèles récents, la VRAM sera limitante.
Conseils pour bien choisir et configurer sa carte IA
Avant d’investir dans la meilleure carte graphique IA, évaluez vos besoins réels : taille des modèles LLM, génération d’image/vidéo, usage principalement pro ou gaming. Prévoyez une alimentation et une ventilation adaptées, surveillez la compatibilité boîtier, et optez pour les dernières versions logicielles (vLLM, transformers, Ollama GPU, ComfyUI etc.) pour tirer le meilleur parti de votre investissement. N’oubliez pas que la mémoire système (RAM) et la rapidité du SSD peuvent aussi influer sur les performances globales, en particulier si la VRAM venait à manquer.
Si votre budget est limité et donc votre VRAM, n’oubliez pas que l’utilisation de modèles quantifiés peut grandement aider. En général, privilégiez les modèles quantifiés sur 8K ou 4K en dessous, la baisse de qualité devient très perceptible.
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