Les services cloud restent le principal moyen pour la plupart des gens d’accéder à l’IA, en proposant les derniers modèles de pointe pour des tâches telles que l’IA agentique et le développement d’applications. Toutefois, les outils basés sur le cloud peuvent soulever des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité, tandis que les limites de jetons et l’évolution des coûts d’abonnement peuvent les rendre moins pratiques pour une utilisation régulière.

Exécuter l’IA localement permet de conserver les données sur le propre matériel de l’utilisateur au lieu de les envoyer à un fournisseur d’IA. Les derniers modèles open source rendent également cette approche plus accessible, car ils peuvent fonctionner sur des cartes graphiques principalement conçues pour le jeu, sans nécessiter de systèmes d’IA dédiés.

Les cartes RTX 50-Series de MSI associent du matériel de jeu à des fonctionnalités utiles pour l’IA locale. Les modèles à partir de 12 Go de VRAM peuvent stocker des modèles de langage de grande taille de taille intermédiaire, tandis que les cartes de 16 Go offrent une capacité supplémentaire pour les charges de travail plus exigeantes. La RTX 5090, avec ses 32 Go de GDDR7, prend en charge des modèles locaux plus volumineux et offre davantage de marge pour l’ajustement fin.

Les Tensor Cores de cinquième génération fournissent une accélération matérielle pour les charges de travail d’IA, tandis que l’écosystème CUDA de Nvidia est pris en charge par des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow. MSI inclut également des systèmes de gestion de l’alimentation et de la température destinés à aider les cartes à fonctionner silencieusement et à des températures contrôlées pendant les sessions de jeu ou les tâches d’IA.

La RTX 5070 est présentée comme le point d’entrée pour l’IA locale, avec 12 Go de VRAM et un prix de départ de 810 $. Elle peut gérer les conversations quotidiennes, la synthèse, l’assistance au codage, la génération d’images et les modèles de langage quantifiés de taille intermédiaire, tout en visant le jeu en 1440p et le jeu en 4K léger avec mise à l’échelle et génération d’images.

La RTX 5070 Ti 16G Shadow 3X OC commence à 1 170 $ et ajoute 16 Go de VRAM pour des modèles plus volumineux et une marge supplémentaire. La RTX 5080 16G Ventus 3X OC White commence à 1 650 $ et comprend également 16 Go, mais ses CUDA Cores et Tensor Cores supplémentaires peuvent produire des réponses d’IA plus rapides. Elle est également positionnée pour le jeu en 4K natif avec ray tracing et réglages ultra.

Au sommet de la gamme, la GeForce RTX 5090 32GB Suprim SOC commence à 5 200 $. Ses 32 Go de mémoire ciblent les utilisateurs qui souhaitent exécuter certains des plus grands modèles locaux disponibles ou explorer le développement de l’IA locale sans les mêmes contraintes de mémoire.

Pour commencer, il faut un PC équipé d’une carte RTX compatible et d’un exécuteur d’IA local tel qu’Ollama ou LM Studio. Les utilisateurs peuvent sélectionner un modèle adapté à la VRAM disponible du GPU et commencer à envoyer des requêtes sans avoir besoin d’écrire du code.

Sources: PCWorld.