Configuration PC pour IA locale en 2026 : guide complet et comparatif
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Workstation configurée, double GPU, ou mini-serveur NVIDIA GB10 : on compare chaque option pour que vous repartiez avec la machine qu'il vous faut : sans cloud, sans compromis sur vos données.
Pourquoi faire tourner l'IA en local ?
En 2026, l'intelligence artificielle n'est plus réservée aux data centers. Grâce aux nouvelles architectures GPU et aux modèles open-source optimisés (Llama 4, Mistral, DeepSeek, Qwen…), il est aujourd'hui possible d'exécuter des LLM performants directement sur votre propre machine, sans envoyer la moindre donnée dans le cloud.
Pour les professionnels soumis au RGPD : avocats, médecins, comptables, notaires, bureaux d'études : c'est une révolution : vous bénéficiez d'une IA puissante, sans jamais exposer vos dossiers clients à des tiers.
- Confidentialité totale : vos données restent sur votre réseau local, aucun envoi vers des serveurs externes.
- Zéro abonnement récurrent : une fois la machine achetée, les coûts d'inférence sont nuls.
- Faible latence : la réponse est immédiate, sans dépendre de la qualité de votre connexion.
- Fonctionnement hors ligne : utile sur site, en mobilité ou en cas de panne réseau.
- Personnalisation complète : fine-tuning, RAG, agents : vous contrôlez tout l'environnement.
Bon à savoir : Toutes les machines Radiance Systems sont assemblées, testées et optimisées en France (Auriol, 13), avec une garantie 2 ans et un support technique dédié répondant en moins de 3h.
Les critères clés d'une configuration PC pour IA
La VRAM GPU : le facteur numéro 1
Pour l'IA locale, la mémoire vidéo (VRAM) détermine directement la taille des modèles que vous pouvez faire tourner. Un LLM de 7 milliards de paramètres en 4-bit nécessite environ 4–5 Go de VRAM ; un modèle de 70B en 4-bit requiert 35–40 Go. Plus la VRAM est importante, plus vous pouvez charger des modèles grands ou faire tourner plusieurs modèles simultanément.
Bonne nouvelle : toutes nos workstations sont entièrement configurables, y compris la carte graphique. Le CoreAI 64 propose par exemple des GPU grand public (RTX 5070 Ti à RTX 5090) mais aussi des GPU professionnels jusqu'à 96 Go de VRAM (RTX 6000 Blackwell, L40S, H100…). Si vous avez un besoin spécifique en mémoire GPU, vous pouvez composer exactement la machine qu'il vous faut depuis le configurateur, ou nous contacter pour un devis sur mesure.
| Taille de modèle | Quantization | VRAM nécessaire | Compatible avec |
|---|---|---|---|
| 7B (ex. Mistral 7B) | 4-bit (GGUF) | ~4–5 Go | RTX 5070 Ti, RTX 5090, GB10 |
| 13–14B | 4-bit | ~8–10 Go | RTX 5070 Ti, RTX 5090, GB10 |
| 32–34B | 4-bit | ~18–22 Go | RTX 5090 (32 Go), RTX 6000 Blackwell (96 Go), GB10 (128 Go) |
| 70B (ex. Llama 4 Scout) | 4-bit | ~35–40 Go | RTX 5090 (partiel), L40S (48 Go) ✅, GB10 ✅ |
| 70B pleine précision / 2×70B | 8-bit ou FP16 | 60–96 Go | RTX 6000 Blackwell (96 Go) ✅, GB10 ✅ |
| Modèles 200B+ / multimodal lourd | 4–8-bit | 100–128 Go+ | GB10 (128 Go unifié) ✅, H100 NVL (94 Go) ✅ |
Configurateur GPU : le CoreAI 64 permet de choisir parmi plus de 15 GPU, du RTX 5070 Ti grand public jusqu'au H200 141 Go. Vous n'êtes pas limité aux configurations affichées : contactez-nous pour un devis adapté à votre besoin exact en VRAM.
RAM système, processeur et stockage
La RAM système intervient pour les pipelines complexes (RAG, orchestration multi-agents, traitement de documents volumineux). 32 Go est un minimum sérieux ; 64 Go et plus deviennent nécessaires dès que vous multipliez les tâches en parallèle. Côté CPU, les Ryzen 9 series AMD en AM5 offrent l'excellent équilibre calcul / débit mémoire dont les frameworks IA ont besoin. Enfin, un SSD NVMe rapide accélère le chargement initial des poids de modèles : comptez 1 To minimum pour un usage confortable.
Comparatif des 3 configurations Radiance Systems
| Modèle | GPU / Mémoire IA | CPU | RAM | Prix de base | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|---|
| CoreAI 32 RTX 5070 Ti Entrée pro | RTX 5070 Ti : 16 Go VRAM | Ryzen 9 9900X (12c) | 32 Go DDR5 (jusqu'à 256 Go) | 2 442 € | LLM jusqu'à 13B, génération d'images, développement IA, multimédia |
| CoreAI 64 RTX 5090 Haut de gamme | RTX 5090 : 32 Go VRAM | Ryzen 9 9950X3D (16c) | 64 Go DDR5 (jusqu'à 256 Go) | 6 042 € | LLM 70B, fine-tuning, rendu 3D pro, pipelines IA intensifs |
| Mini Serveur GB10 ASUS Ascent | NVIDIA GB10 : 128 Go LPDDR5X unifiée | Grace (ARM, 20 cœurs) | 128 Go unifiée CPU+GPU | 3 999 € | Serveur IA dédié, modèles 70B+, inférence multi-utilisateurs, déploiement sur site |
Radiance PC CoreAI 32 : RTX 5070 Ti
Le Radiance PC CoreAI 32 est la workstation IA d'entrée de gamme professionnelle. C'est la configuration idéale pour débuter sérieusement avec l'IA locale, sans exploser son budget, tout en gardant une machine pleinement évolutive.
Configuration de base
- GPU : NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti : 16 Go VRAM (architecture Blackwell)
- CPU : AMD Ryzen 9 9900X : 12 cœurs / 24 threads, socket AM5
- RAM : 32 Go DDR5 5600 MHz : évolutive jusqu'à 256 Go
- Stockage : 1 To NVMe (jusqu'à 3 500 Mo/s)
- Alimentation : MSI 850W 80+ Gold PCIe 5
- OS : Windows 11 Professionnel (licence incluse)
- WiFi 6E + Bluetooth inclus selon la carte mère choisie
Ce que vous pouvez faire tourner
Avec 16 Go de VRAM, le CoreAI 32 gère confortablement les LLMs jusqu'à 13B en qualité pleine, les modèles 7B en contexte long, la génération d'images avec FLUX, Stable Diffusion XL, ainsi que les pipelines de traitement multimodal légers. C'est la machine qu'utilisent typiquement les avocats, les PME et les freelances qui veulent une IA locale efficace sans contrainte de serveur.
⚠️ Limite à connaître : les modèles de 30B et plus dépassent la VRAM et passeront partiellement en RAM système, ce qui ralentit considérablement l'inférence. Pour ces usages, privilégiez le CoreAI 64 ou le GB10.
Radiance PC CoreAI 64 : RTX 5090
Le Radiance PC CoreAI 64 est la workstation IA haut de gamme de la gamme. Avec la RTX 5090 et ses 32 Go de VRAM, il peut faire tourner les LLMs de génération actuelle en plein régime, y compris les modèles 70B en quantization agressive. Et si vos besoins dépassent le grand public, le configurateur propose également des GPU professionnels : L40S 48 Go, RTX 5000 Blackwell 48 Go, RTX 6000 Blackwell 96 Go, voire H100 NVL pour les workloads les plus intensifs.
Configuration de base
- GPU : NVIDIA GeForce RTX 5090 : 32 Go VRAM (la plus puissante GPU grand public en 2026)
- CPU : AMD Ryzen 9 9950X3D : 16 cœurs / 32 threads + 3D V-Cache
- RAM : 64 Go DDR5 6000 MHz : évolutive jusqu'à 256 Go
- Stockage : 1 To NVMe (jusqu'à 3 500 Mo/s) : extensible facilement
- Alimentation : Deepcool 1200W 80+ Gold
- OS : Windows 11 Professionnel (licence incluse)
- WiFi 7 + Bluetooth inclus (MSI X870E)
Ce que vous pouvez faire tourner
La RTX 5090 32 Go est la référence GPU pour l'IA locale sur workstation grand public. Elle permet de faire tourner Llama 4 Scout (109B MoE avec activation 17B), Qwen 2.5 72B en 4-bit, DeepSeek-R2 distillé, ou encore des pipelines multimodaux lourds combinant vision + texte. C'est également la configuration de référence pour le fine-tuning léger (LoRA, QLoRA) sur des datasets d'entreprise.
Pour aller plus loin, le configurateur propose des GPU pro : la RTX 6000 Blackwell 96 Go permet de faire tourner des modèles 70B en pleine précision ou plusieurs modèles en parallèle ; le L40S 48 Go est optimisé pour l'inférence serveur ; et jusqu'au H100 NVL 94 Go pour les besoins les plus exigeants. La VRAM n'est pas un plafond fixe : elle se configure.
GPU entièrement configurable : le CoreAI 64 propose plus de 15 options GPU dans son configurateur, du RTX 5070 Ti jusqu'au H200 141 Go. Vous pouvez également ajouter une deuxième carte graphique (multi-GPU). La VRAM n'est pas une contrainte fixe : elle s'adapte à votre usage. Contactez-nous pour un devis sur mesure.
Mini Serveur IA NVIDIA GB10 : ASUS Ascent GX10
L'ASUS Ascent GX10 (NVIDIA GB10 Grace Blackwell) est une catégorie à part. Ce n'est pas une workstation classique : c'est un mini-serveur IA dédié, ultra-compact (150×150×51 mm), conçu exclusivement pour les workloads IA : inférence locale, fine-tuning, RAG, agents autonomes, déploiement multi-utilisateurs.
Architecture unifiée : l'avantage GB10
La puce NVIDIA GB10 combine CPU ARM (Grace, 20 cœurs) et GPU Blackwell dans une architecture à mémoire unifiée de 128 Go LPDDR5X. Contrairement à une carte graphique classique (VRAM séparée), cette mémoire unifiée est accessible indifféremment par le CPU et le GPU, sans transferts coûteux entre les deux. Résultat : vous pouvez faire tourner des modèles de 70B en pleine précision ou plusieurs modèles simultanément, avec une bande passante mémoire exceptionnelle.
- 1 petaFLOP de puissance IA (INT8) : pour référence, les meilleurs GPU gaming plafonnent à ~0,35 PFLOPS INT8
- 128 Go de mémoire unifiée : faire tourner Llama 4 Maverick (400B MoE) est envisageable
- DGX OS pré-installé : CUDA, PyTorch, TensorFlow, Jupyter : tout est prêt dès le démarrage
- Connectivité réseau professionnelle : 10G LAN + ConnectX-7 (2×200G QSFP)
- Wi-Fi 7 + Bluetooth 5 intégrés
- Format bureau ultra-compact : 1,48 kg, utilisable sur n'importe quel bureau ou en rack
Pour qui est-il fait ?
Le GB10 s'adresse aux structures qui veulent un serveur IA dédié, séparé des postes de travail : un cabinet médical qui veut une IA accessible à toute l'équipe via le réseau local, un bureau d'études qui déploie un assistant RAG sur ses documents internes, ou un développeur IA qui veut un environnement Linux natif optimisé pour l'entraînement de modèles.
⚠️ Important : l'ASUS Ascent GX10 fonctionne sous DGX OS (Linux Ubuntu). Il n'est pas conçu pour un usage bureautique Windows. Si vous avez besoin d'une machine polyvalente (traitement de texte, tableur, navigation web quotidienne), une workstation CoreAI est plus adaptée.
Configurez votre machine IA
Chaque configuration est entièrement personnalisable depuis notre configurateur en ligne. Toutes les options sont compatibles et vérifiées par nos techniciens avant expédition.
CoreAI 32
RTX 5070 Ti
- GPU RTX 5070 Ti 16 Go
- CPU Ryzen 9 9900X
- RAM 32 Go DDR5 → 256 Go
- SSD 1 To NVMe
CoreAI 64
RTX 5090
- GPU RTX 5090 32 Go
- CPU Ryzen 9 9950X3D
- RAM 64 Go DDR5 → 256 Go
- SSD 1 To NVMe
ASUS Ascent
NVIDIA GB10
- GPU NVIDIA GB10 Blackwell
- Mémoire 128 Go LPDDR5X unifiée
- Perf IA 1 petaFLOP INT8
- OS DGX OS (Linux)
Quelle configuration choisir selon votre usage ?
Le bon choix dépend de trois facteurs : la taille des modèles que vous souhaitez utiliser, votre environnement de travail (poste individuel vs. serveur partagé), et votre stack logicielle (Windows ou Linux natif).
Avocat / Notaire
Assistant RGPD sur documents confidentiels, analyse contractuelle. CoreAI 32 ou GB10 selon si vous voulez une machine ou un serveur partagé au cabinet.
Médecin / Cabinet médical
Aide à la rédaction, comptes-rendus, analyse d'images médicales. GB10 recommandé pour un usage multi-poste en réseau local.
Développeur IA
Fine-tuning LoRA, RAG, agents autonomes. CoreAI 64 RTX 5090 pour la puissance GPU max sur Windows ; GB10 pour un environnement Linux natif CUDA.
PME / ETI
Déploiement d'un LLM interne partagé. GB10 comme serveur central + workstations pour les collaborateurs clés.
Création & 3D
IA générative (images, vidéo), rendu 3D, montage 4K. CoreAI 32 pour débuter, CoreAI 64 pour les projets les plus exigeants.
Data Science
Entraînement de modèles custom, traitement de datasets volumineux. CoreAI 64 ou GB10 selon la taille des workloads.
Besoin d'aide pour choisir votre configuration ?
Notre équipe répond en moins de 3h et vous propose un devis adapté à votre usage, votre budget et votre infrastructure existante. Récupération possible sur place à Auriol (13).
Questions fréquentes
