Comment transformer votre PC en assistant IA surdoué ? Voici les outils pour y arriver

La plupart des services IA utilisés par le grand public (ChatGPT, MidJourney, etc) sont des services délocalisés, hébergés sur des serveurs distants, et dont les paramètres sont réglés pour offrir une réponse appropriée au plus grand nombre. En cause, la nécessité d’une infrastructure capable d’offrir la puissance de calcul nécessaire au bon fonctionnement des algorithmes de l’intelligence artificielle.

Mais avec la montée en puissance des GPU modernes, en particulier chez Nvidia qui propose des cartes graphiques capables de développer au minimum 421 AITOPS, les PC modernes possèdent désormais tous les atouts pour héberger leur propre IA. Une petite révolution qui ouvre d’énormes possibilités pour tous ceux qui souhaitent expérimenter directement chez eux. 

Mais est-ce vraiment si simple de se lancer dans le développement d’un projet IA sur son PC ? Faut-il des connaissances poussées pour réaliser quelque chose qui tienne la route ? Et surtout, quelles sont les possibilités offertes par une IA hébergée en local sur un PC ? Autant de questions auxquelles Nvidia apporte une réponse simple, avec d’un côté, des GPU optimisés pour l’IA, et de l’autre, pléthore de services, logiciels et partenariats imaginés pour simplifier tout ce qui touche à l’intelligence artificielle. 

Pourquoi installer un LLM en local sur son PC ? 

Pourquoi faire le choix d’installer un LLM (Large Language Model, autrement dit le moteur d’apprentissage automatique utilisé par exemple dans une IA conversationnelle) directement sur son ordinateur plutôt que de recourir aux services déjà existants ?

En premier lieu, l’installation d’un LLM en local offre une personnalisation particulièrement poussée. C’est l’utilisateur qui définit le jeu de données et ajuste le modèle utilisé selon ses propres besoins. Cela permet par exemple d’obtenir des assistants IA extrêmement pointus et personnalisés, capables de répondre précisément aux requêtes de son utilisateur. Idéal pour des secteurs de pointe ou un usage de niche. Petit bonus supplémentaire : le LLM et les données étant stockées localement, le temps de réponse est réduit au minimum, et ne nécessite pas de connexion internet. 

Installer un LLM sur son ordinateur personnel est aussi un gage de sécurité. Les données manipulées, souvent personnelle, restent en permanence sous contrôle. Les risques de fuites sont très faibles, tout comme les risques d’exposition à un tiers malintentionné. Un avantage non négligeable pour les personnes ou entités manipulant des données sensibles. 

Cela permet aussi de s’affranchir de toute intervention extérieure : en hébergeant l’intégralité des éléments nécessaires au fonctionnement de votre IA, vous ne dépendez plus d’un service ou d’une entreprise. Une bonne manière de réduire les coûts (abonnement au service, hébergement des données, etc), mais aussi la dépendance à un fournisseur. Ces derniers peuvent en effet changer leur politique de fonctionnement sans vous demander votre avis. 

Quels sont les derniers outils disponibles, et comment les utiliser ? 

Au premier abord, se lancer dans l’utilisation d’un LLM sur son PC peut sembler impressionnant. Il est vrai que le processus est un tantinet technique. Mais avec les bons outils, la bonne documentation, une bonne compréhension de l’anglais et une dose de bonne volonté, le processus devient tout de suite plus accessible.

Un outil comme Ollama par exemple. Open-source, il se présente comme une interface permettant de faire tourner et interagir avec le LLM choisi. Pratique et complet, il inclut de nombreuses fonctionnalités avancées comme glisser-déposer un PDF dans une conversation ou un prompt pour l’intégrer au jeu de données ou générer une réponse basée sur son contenu. Polyvalent, Ollama est pensé pour fonctionner avec de nombreux outils comme AnythingLLM par exemple. 

Mais l’un des gros avantages de Ollama reste le partenariat noué avec Nvidia. Le constructeur a en effet travaillé main dans la main avec les équipes d’Ollama pour en améliorer les performances (sur les modèles OpenAI gpt-oss-20B, Gemma 3 270M ou EmbeddingGemma par exemple), affiner l’utilisation de la mémoire ou encore travailler sur la stabilité et la réduction des crashs. 

Autre outil pratique pour se lancer dans l’IA, LM Studio. Basé sur le framework lama.cpp, cette application propose, elle aussi, une interface simplifiée pour interagir avec leurs LLM. Elle offre même la possibilité de charger plusieurs modèles à la fois, et de discuter avec eux en temps réel. Là aussi, Nvidia a apporté sa pierre à l’édifice en améliorant bien évidemment les performances de l’application sur les machines équipées de GPU Nvidia ou en ajoutant la compatibilité avec les derniers modèles du constructeur (comme le Nemotron Nano v2 9B). 

Grâce à ces outils, et aux nombreux LLM disponibles, chacun est libre d’expérimenter avec l’IA sur sa machine. Mais pour quoi faire exactement ? L’un des usages les plus courants, et pratiques pour le commun des mortels, consiste à créer un agent IA sur-mesure.

Très concrètement, un étudiant peut nourrir un LLM avec le contenu de ses cours, ses notes, les documents remis par les professeurs et tout un tas de textes et images en rapport avec les sujets qu’il étudie pour obtenir un assistant capable de lui apporter toutes les réponses et informations dont il pourrait avoir besoin. 

Une sorte de compagnon d’étude capable d’offrir des explications simples sur des sujets précis, de proposer des programmes de révisions, de générer des fiches pour lesdites révisions, ou encore de créer des examens blancs, et les corriger. 

Nvidia : un atout majeur pour le fonctionnement des LLM sur PC

L’installation d’un LLM sur sa machine présente bien des avantages, et permet d’obtenir des outils polyvalents pour appuyer ses études, son travail ou expérimenter sur l’intelligence artificielle. Mais pour fonctionner à leur plein potentiel, les LLM ont besoin d’un environnement particulier, principalement sur le plan matériel, qui repose essentiellement sur la capacité de stockage (pour héberger le ou les jeux de données nécessaires à son fonctionnement) et la puissance de calcul. 

C’est sur ce dernier point qu’intervient Nvidia et son expérience dans le domaine de l’intelligence artificielle. La dernière génération de GPU RTX possède une forte appétence pour l’IA grâce son architecture nouvelle génération (Blackwell) qui intègre des processeurs entièrement dédiés aux tâches IA en plus de ses cœurs habituels. De quoi obtenir la capacité à traiter de gros volumes d’information rapidement, et toutes les requêtes dont peut avoir besoin un LLM pour offrir une réponse adéquate un minimum de temps. 

L’autre avantage conféré par l’installation d’un GPU Nvidia, c’est l’expertise logicielle. Le constructeur a, depuis des années maintenant, investi une bonne partie de sa recherche dans la conception et l’amélioration de programmes destinées à optimiser le fonctionnement de ses GPU, et leurs tâches, en particulier avec l’appui de l’IA. Des technologies comme le DLSS 4 ou le Path Tracing pour le jeu vidéo sont des exemples très concrets de ces recherches. Le constructeur a même développé son propre assistant IA, G-Assist, capable de vous accompagner dans la gestion de votre machine, que ce soit pour optimiser à la volée le rendu de vos jeux ou le fonctionnement de votre machine (autonomie, réduction du bruit, etc). 

Nvidia s’investit aussi plus largement dans le monde de l’IA, que ce soit à travers des partenariats avec les acteurs de l’industrie (comme Ollama ou LM Studio) ou bien avec ses propres LLM. Nommés NIM, ces modèles sont mis à disposition des utilisateurs souhaitant expérimenter avec cette technologie. Vous pouvez d’ailleurs découvrir l’intégralité des modèles IA disponibles en local sur les machines RTX sur cette page.