Quel GPU choisir pour l’IA locale en 2025 ?
L’exécution locale de modèles d’intelligence artificielle est en plein essor. De plus en plus de développeurs, passionnés ou professionnels, souhaitent exploiter des modèles génératifs ou conversationnels sans dépendre du cloud. Mais pour cela, une bonne carte graphique (GPU) devient vite indispensable.
Le GPU se distingue du CPU par sa capacité à traiter un grand nombre d’opérations en parallèle, ce qui le rend particulièrement efficace pour les calculs matriciels utilisés dans l’inférence des LLMs (modèles de langage). Par rapport à un processeur classique, un GPU permet d’accélérer considérablement la génération de texte, d’image ou de son par une IA locale.
Autre avantage clé : la latence. En exécutant un modèle localement, on évite les délais liés aux appels réseau, ce qui se traduit par des interactions plus rapides, notamment dans les interfaces de type chatbot. Enfin, l’usage local permet une meilleure maîtrise des données personnelles et une indépendance vis-à-vis des services en ligne.
Dans ce contexte, choisir le bon GPU devient essentiel. Mais tous ne se valent pas, et le besoin dépend étroitement de la taille du modèle IA que l’on souhaite faire tourner.
Quelle quantité de VRAM est nécessaire pour l’IA locale ?
La mémoire vidéo (VRAM) joue un rôle central lorsqu’il s’agit d’exécuter un modèle d’intelligence artificielle localement. Chaque modèle IA, selon sa taille et sa précision (bitrate), occupe une quantité bien définie de mémoire. Si cette mémoire vient à manquer, il faut alors décharger une partie du calcul sur la RAM ou le CPU, ce qui réduit fortement les performances.
Pour les modèles dits « légers », comme ceux de 7 à 13 milliards de paramètres (B), une carte graphique avec 8 à 12 Go de VRAM est généralement suffisante, à condition d’utiliser des versions quantifiées (4-bit ou 8-bit). Cela permet de charger les modèles entièrement en mémoire GPU, assurant une bonne réactivité. Ce point est largement confirmé par la communauté Reddit, où plusieurs utilisateurs rapportent de bonnes performances avec des RTX 3060 ou 3070 pour des modèles comme LLaMA ou Mistral.
En revanche, pour des modèles plus complexes comme les Llama 3 30B ou 70B, les besoins explosent. Il faut compter entre 16 et 24 Go de VRAM pour les modèles 30B (selon le niveau de quantification), et 24 Go ou plus pour les modèles 65B–70B, surtout si l’on vise une précision complète ou de longs contextes. Un utilisateur partage son expérience sur l’impact du contexte long avec 8 Go de VRAM, expliquant une lenteur notable malgré la faisabilité.
La quantification permet de réduire considérablement la taille d’un modèle en sacrifiant un peu de précision. Par exemple, un modèle 13B peut nécessiter 12 Go en FP16, mais seulement 6 Go en 4-bit quantifié. Ainsi, avec un GPU comme la RTX 3060 (12 Go), il devient tout à fait possible de faire tourner des LLMs performants, à condition de faire les bons compromis.
Les meilleures cartes graphiques pour exécuter un LLM localement
e choix du GPU dépend de l’équilibre entre le budget, les besoins en performance et la compatibilité logicielle. En 2025, plusieurs cartes graphiques se démarquent pour l’exécution locale de modèles IA, notamment dans la gamme Nvidia RTX.
Pour les utilisateurs débutants ou disposant d’un budget limité, des modèles comme la RTX 3060 (12 Go) ou la RTX 3070 (8 Go) sont souvent recommandés. Ces choix sont souvent évoqués sur le subreddit r/LocalLLM où des utilisateurs soulignent leur excellent rapport qualité/prix pour des modèles quantifiés. La 3060, en particulier, offre suffisamment de VRAM pour faire tourner des modèles 7B ou même 13B quantifiés. Les dernières générations RTX 5070 et 5070 Ti profite de 12 et 16 Go ainsi qu’une amélioration notable des performances en inférence.
Les utilisateurs avancés qui souhaitent exécuter des modèles plus volumineux ou éviter les limitations de contexte peuvent se tourner vers des cartes haut de gamme comme la RTX 4090 ou la RTX 5080, avec respectivement 24 et 16 de VRAM. Ces cartes sont capables de gérer des modèles 30B ou même 65B si bien optimisés. Sur ce post Reddit, plusieurs membres discutent des performances exceptionnelles de la RTX 4090, notamment pour des usages en 70B avec des batchs plus importants.
Il est important de noter que la majorité des frameworks d’IA locaux (text-generation-webui, LocalAI, Ollama) privilégient le support CUDA, donc Nvidia. Les cartes AMD, bien que performantes en jeu, restent à la traîne en compatibilité pour l’IA locale, même si des progrès sont en cours grâce à ROCm et DirectML.
Enfin, pour ceux qui cherchent une solution mobile, certains PC portables équipés de RTX 4080 ou 4090 mobiles peuvent suffire, mais il faudra veiller à un bon système de refroidissement et accepter des performances légèrement inférieures à celles des versions desktop.
Comment optimiser une configuration IA locale ?
Disposer d’un bon GPU est essentiel, mais il ne suffit pas à garantir des performances optimales. Pour exécuter efficacement un LLM en local, l’ensemble de la configuration doit être équilibré.
Le processeur (CPU) joue un rôle secondaire dans l’inférence sur GPU, mais il reste crucial pour certaines tâches annexes. De nombreux utilisateurs sur Reddit recommandent un CPU 6 ou 8 cœurs modernes, comme le Ryzen 5 7600 ou l’Intel i5 13600K, notamment pour assurer une bonne fluidité en multitâche et gérer les processus liés au lancement des modèles quantifiés. Sur ce thread Reddit, plusieurs membres discutent du rôle du CPU dans la fluidité globale et les ralentissements inattendus.
La mémoire vive (RAM) devient essentielle dès qu’on dépasse les 13B, ou que l’on utilise un système d’exécution hybride (GPU + RAM). Pour les modèles jusqu’à 13B, 32 Go suffisent largement. Pour les usages plus lourds, 64 Go sont souvent recommandés, comme l’évoquent plusieurs discussions sur r/LocalLLaMA, où certains utilisateurs rapportent des crashs ou des lenteurs à cause d’un manque de RAM.
Le stockage est souvent sous-estimé. Un SSD NVMe rapide est indispensable, surtout lorsque les modèles sont chargés à la volée. Les outils comme text-generation-webui ou llama.cpp profitent directement de cette vitesse de lecture, permettant un démarrage plus fluide, surtout avec des modèles >10 Go. L’importance du disque est souvent rappelée sur ce fil Reddit, avec des retours sur les écarts de performance entre HDD, SATA SSD et NVMe.
Le système d’exploitation joue aussi un rôle. Si Windows avec WSL 2 fonctionne bien, Linux (Ubuntu, Arch, etc.) reste le choix préféré des utilisateurs expérimentés, notamment pour des raisons de compatibilité, de performance brute et de support communautaire. Ce point est confirmé par plusieurs discussions dans la communauté, notamment ici, où les utilisateurs évoquent les différences entre environnements.
Enfin, le refroidissement est primordial. Exécuter un LLM sollicite fortement et durablement le GPU. Les utilisateurs de RTX 4080 ou 4090 évoquent des hausses de température notables, ce qui nécessite un bon flux d’air et parfois un undervolting léger pour limiter la chauffe sans perte de performance.
Utiliser des modèles quantifiés pour économiser la VRAM
La quantification est une stratégie clé pour rendre l’exécution locale de modèles IA plus accessible, en particulier pour les utilisateurs équipés de cartes avec une VRAM modeste (8 à 12 Go). Elle consiste à réduire la précision des poids des modèles — par exemple de FP16 (16-bit flottant) à INT4 (4-bit entier) — ce qui permet de réduire la taille du modèle de façon significative sans sacrifier la qualité des réponses dans la plupart des usages.
Les formats de quantification les plus répandus sont :
- GGUF : largement utilisé avec text-generation-webui et Hugging Face, très flexible.
- GPTQ : performant, utilisé avec des modèles comme LLaMA ou Mistral.
- AWQ : axé sur la précision dans les activations, utilisé pour les réponses plus nuancées.
Sur ce fil Reddit, de nombreux utilisateurs partagent leurs expériences positives avec des modèles quantifiés 4-bit sur des GPU comme la RTX 3060 ou 3070. Par exemple, un modèle Mistral 7B quantifié en 4-bit peut tourner confortablement avec 8 Go de VRAM, alors qu’en FP16, il exigerait jusqu’à 14 Go.
Un utilisateur explique :
« Je fais tourner Mistral 7B quantifié avec 8 Go de VRAM. C’est un peu lent au démarrage mais ensuite les réponses sont rapides et cohérentes.«
👉 Source
L’intérêt des modèles quantifiés est double :
- Réduction des besoins matériels : les fichiers modèles sont plus petits (3 à 6 Go pour un modèle 7B).
- Amélioration des temps de réponse : les calculs étant allégés, l’inférence est plus rapide, surtout sur GPU moyen de gamme.
En contrepartie, certains utilisateurs constatent de légères pertes de cohérence ou de précision sur des tâches complexes ou très techniques. Cela reste négligeable dans un usage généraliste ou conversationnel, comme le souligne une discussion sur r/LLMDevs.
Outils pour exécuter un LLM localement
Pour exploiter pleinement les capacités de votre GPU et faire tourner un modèle IA localement, plusieurs interfaces et frameworks open source se sont imposés dans la communauté. Ils permettent de simplifier le déploiement, la gestion des modèles et l’optimisation des performances.
Text-generation-webui (oobabooga)
C’est l’interface la plus populaire et complète pour les passionnés d’IA locale. Elle propose une interface web intuitive, compatible avec de nombreux formats de modèles (GGUF, GPTQ, ExLlama, AWQ…). Elle permet de gérer facilement les paramètres de génération, la température, la longueur de contexte, etc. C’est aussi l’une des plus flexibles pour les tests et le fine-tuning.
Sur ce post Reddit, un utilisateur explique comment il utilise Text-generation-webui avec un modèle quantifié de Mistral, malgré seulement 8 Go de VRAM, en adaptant les paramètres comme le n_ctx et la batch size.
Ollama
Ollama mise sur la simplicité d’utilisation : peu de configuration, un CLI minimaliste, et un système de gestion des modèles “plug-and-play”. Il prend en charge à la fois l’inférence sur GPU et sur CPU, ce qui en fait un bon point d’entrée pour les débutants. Certains utilisateurs sur r/ollama le recommandent pour ceux qui veulent un outil rapide à déployer sur macOS, Windows ou Linux.
Cependant, il est moins personnalisable que Text-generation-webui, notamment sur les paramètres fins d’inférence, ce qui peut être une limite pour les utilisateurs expérimentés.
LocalAI
Alternative open source à OpenAI, LocalAI se distingue par son orientation “privacy-first” et sa polyvalence : prise en charge de modèles LLaMA, Mistral, mais aussi d’outils de génération audio ou image. Il s’intègre bien avec des environnements dockerisés et des API REST locales, utile pour les développeurs. Plusieurs contributeurs sur Reddit, notamment ici, évoquent LocalAI comme une solution de fond pour des projets complets.
Ces outils fonctionnent majoritairement avec CUDA, donc privilégient les GPU Nvidia. Les cartes AMD sont encore partiellement supportées via ROCm, Metal ou DirectML, mais les retours sur Reddit montrent que les performances et la compatibilité sont encore loin derrière (ex. sur ce fil Reddit).
Ainsi, pour bénéficier de la meilleure expérience possible, il est vivement conseillé d’utiliser une carte Nvidia et un environnement Linux ou WSL 2 sous Windows.
Pour aller plus loin : Installer Docker avec WSL 2 sur Windows 11 (Sans Docker Desktop)
FAQ – Réponses aux questions les plus fréquentes
Pour débuter avec des modèles quantifiés comme Mistral 7B ou Llama 2 7B, une carte avec 8 Go de VRAM peut suffire. Idéalement, visez 12 Go (comme une RTX 3060) pour plus de flexibilité.
Le modèle exact de ChatGPT (GPT-4) n’est pas disponible publiquement, mais des alternatives open source comme LLaMA, Mistral ou Mixtral peuvent être utilisées localement, avec des performances proches selon la taille et la quantification.
Cela dépend du modèle :
7B quantifié : 6–8 Go
13B quantifié : 10–12 Go
30B en FP16 : 20–24 Go
70B : 24 Go+ (quantifié) ou non utilisable localement sans partitionnement
Oui, tant que la carte dispose d’assez de VRAM et supporte CUDA. Les RTX 3060 à 4090 sont très bien adaptées à l’usage IA local, même si les modèles plus puissants offriront une latence et une vitesse d’inférence bien meilleures.
C’est possible mais plus complexe. Le support logiciel est moins mature. Certains outils comme Ollama ou llama.cpp proposent un support via ROCm ou Metal, mais les performances sont souvent inférieures à celles des GPU Nvidia.
Pas obligatoirement. Windows + WSL 2 fonctionne très bien avec CUDA. Cependant, les environnements Linux natifs (Ubuntu, Arch…) sont souvent plus stables et mieux supportés pour les bibliothèques open source.
Pour la génération d’images, une carte avec 12 à 16 Go de VRAM est recommandée. Stable Diffusion peut fonctionner dès 6 Go avec des versions allégées, mais avec un temps de génération plus long et une résolution limitée.
Conclusion
L’intelligence artificielle locale n’est plus réservée aux centres de données ou aux infrastructures coûteuses. Grâce aux avancées dans la quantification des modèles et à l’optimisation des outils open source, il est désormais possible de faire tourner des LLMs performants sur un simple PC équipé d’une carte graphique adaptée.
| Taille du modèle | VRAM recommandée | Remarques |
|---|---|---|
| 7B–13B | 8–12 Go | Bonnes performances avec des modèles quantifiés |
| 30B–34B | 16–24 Go | Nécessaire pour la précision complète ou les longs contextes |
| 65B–70B | 24 Go+ | Requis pour charger le modèle complet sur le GPU |
Le choix du GPU est central : avec 8 à 12 Go de VRAM, on peut déjà explorer un grand nombre de modèles IA, à condition d’opter pour des versions quantifiées. Pour aller plus loin, une carte avec 16 à 24 Go, comme une RTX 4080 ou 4090, ouvrira la voie aux modèles plus volumineux, aux contextes longs et aux traitements plus complexes.
Enfin, l’écosystème de logiciels comme text-generation-webui, Ollama ou LocalAI facilite grandement l’installation, l’exécution et la personnalisation des IA en local, que ce soit pour du traitement de texte, de l’image, ou même de l’audio.
En résumé, l’IA locale est accessible, puissante, privée, et évolutive. À condition de bien choisir son GPU et d’optimiser son environnement, chacun peut désormais héberger et utiliser ses propres modèles, sans compromis majeur sur les performances.
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