Lokaal AI-PC 2026: welke hardware is nodig om een LLM lokaal te draaien?
En 2026, faire tourner une intelligence artificielle en local n'est plus réservé aux data centers ou aux ingénieurs. Les modèles open source ont explosé en qualité — Llama 4, Qwen 3.5, DeepSeek V4, Gemma 4, Mistral Large 3 rivalisent désormais avec les meilleurs modèles propriétaires — et le matériel grand public permet d'en profiter pleinement. Ce guide vous explique comment choisir votre PC IA local selon votre usage et votre budget.
Pourquoi l'IA locale s'impose en 2026 ?
1. Confidentialité et RGPD — une obligation pour les professions réglementées
Une station IA locale résout ce problème par conception. Les données restent dans vos locaux : l'IA locale facilite la conformité RGPD et le respect du secret professionnel, sans aucun transfert hors UE.
2. Zéro coût récurrent
Un abonnement ChatGPT Plus coûte 23 € TTC par mois et par utilisateur, soit 276 € par an. Pour une équipe de 5 personnes, c'est 1 380 € par an en pure dépense, avec en prime vos données sur des serveurs tiers. Pour cette équipe de 5, une CoreIA RTX 5060 Ti à 2 068 € s'amortit en moins de deux ans, puis produit sans coût supplémentaire pendant des années.
3. Les modèles open source ont atteint le niveau frontier en 2026
Les meilleurs modèles LLM open source pour un usage local — mai 2026
| Modèle | Taille / Architecture | VRAM (Q4) | Points forts | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout 17B | 17B MoE · Meta | ~10-12 Go | Meilleur rapport qualité/VRAM 2026, 10M contexte | Usage général, 12 Go VRAM |
| Gemma 4 26B QAT | 26B dense · Google | ~14 Go | 85 tok/s sur GPU grand public, 256K contexte, multimodal | Vitesse + qualité, résumés longs |
| Qwen 3.5 14B / 32B ⭐ | MoE · Alibaba | ~10 Go (14B) / ~20 Go (32B) | Multilinguisme, multimodal, 8,6× meilleur débit vs Qwen3 | Français, multilangue, polyvalent |
| DeepSeek V4 Flash | 284B total / 13B actifs | ~10-12 Go | Raisonnement avancé, code, agentic, MIT | Comptabilité, code, analyse |
| Mistral Medium 3.5 | MoE · Mistral AI | ~16 Go | 77,6% SWE-Bench, EU-friendly, excellente en français | Droit, rédaction, cabinets européens |
| DeepSeek R2 8B | 8B dense · MIT | ~5 Go | Meilleur raisonnement math/logique en 8B, léger | Machines modestes, analyse rapide |
| Kimi K2.6 | 1T MoE / actifs variables | Multi-GPU | #1 open source coding (Quality Index 53,9) | Équipes dev, serveurs IA |
| DeepSeek V4 Pro | 1,6T total / 49B actifs | Multi-GPU | 90,1% GPQA Diamond, 1M contexte, niveau GPT-5-mini | Serveurs IA d'entreprise |
Sources : CoderSera (mai 2026), BentoML (mai 2026), PromptQuorum (mai 2026), WhatLLM.org (avril 2026). Mis à jour le 13 mai 2026.
Comment choisir son PC IA local : la VRAM avant tout
Le critère numéro un pour l'inférence LLM locale est la mémoire GPU (VRAM). L'inférence est limitée par la bande passante mémoire — le GPU charge les poids du modèle depuis la VRAM en continu. Plus de VRAM = modèles plus grands = meilleures réponses.
| VRAM disponible | Modèles compatibles (Q4) | Exemples mai 2026 | Vitesse approx. |
|---|---|---|---|
| 5-8 Go | Jusqu'à 9B | DeepSeek R2 8B, Qwen3 8B, Gemma 3 4B | 50–90 tok/s |
| 12 Go | Jusqu'à 17B MoE | Llama 4 Scout 17B, Gemma 3 12B | 30–50 tok/s |
| 16 Go ⭐ Sweet spot | Jusqu'à 14B dense / 17B MoE | Qwen 3.5 14B, Mistral Medium 3.5, Llama 4 Scout | 40–70 tok/s |
| 24 Go | Jusqu'à 27-32B | Qwen 3.5 32B, Gemma 4 26B | 25–45 tok/s |
| 32 Go (RTX 5090) | Jusqu'à 30B en 8 bits | Qwen 3.5 32B, Gemma 4 26B | Selon le modèle |
| 128 Go unifiés (GB10) | Jusqu'à 200B+ en Q4 | Qwen 3.5 72B Q4, modèles jusqu'à 200B | 20–40 tok/s |
| 64–192 Go (multi-GPU) | 70B FP16 à 500B+ MoE | DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, GLM-5.1 | Variable |
Nos stations IA locales — configurées, testées, livrées prêtes à l'emploi
Radiance Systems conçoit des stations de travail IA locales pour les professionnels qui ne peuvent pas confier leurs données à un serveur distant. Chaque machine est assemblée à la main à Auriol (13390), en Provence, hors GB10 monté par ASUS, et livrée dans toute l'Europe. Vous trouverez l'ensemble de nos stations et serveurs IA locaux, du poste individuel au serveur d'équipe, sur une seule page. Pour une équipe, notre guide donne le prix d'un serveur IA local.
CoreIA GB10 (ASUS Ascent GX10)
✅ Qwen 3.5 72B Q4 · Jusqu'à 200 milliards de paramètres en 4 bits
128 Go de mémoire unifiée permettent de charger des modèles que même une RTX 5090 (32 Go) ne peut pas tenir. Format 15×15 cm, silencieux, consomme une prise standard. Architecture CPU+GPU fusionnés sur une seule puce avec NVLink-C2C à 900 Go/s.
Livré prêt à l'emploi · Ollama pré-installable sur demande
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CoreIA RTX 5060 Ti
✅ Qwen 3.5 14B · Mistral Medium 3.5 · Llama 4 Scout 17B · 40-70 tok/s
Le sweet spot 2026 pour l'IA locale professionnelle. 16 Go GDDR7 pour les modèles 14-17B entièrement en GPU. Plateforme AM5 DDR5, boîtier compact et silencieux. Point d'entrée idéal pour un cabinet individuel.
Entièrement configurable · Boîtier, RAM, SSD au choix
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CoreIA Radeon AI PRO R9700
✅ Gemma 4 26B · Qwen 3.5 32B · Modèles jusqu'à 30 milliards en 8 bits
La station pour les professions libérales exigeantes. 32 Go de VRAM pour les modèles 26-32B. Carte AMD, sans CUDA (ROCm ou Vulkan) : très bonne pour le texte et le RAG, moins adaptée à la génération d'images ou de vidéo et au fine-tuning. Ryzen 9 9900X pour les charges CPU mixtes (RAG, traitement documentaire, n8n).
Entièrement configurable · Refroidissement, GPU, stockage au choix
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CoreIA RTX 5090
✅ Qwen 3.5 32B · Gemma 4 26B · Modèles jusqu'à 30 milliards en 8 bits
Le meilleur GPU grand public pour l'inférence LLM en 2026. 1 792 Go/s de bande passante, record du marché consommateur. Modèles de 30 milliards de paramètres en 8 bits entièrement en GPU. Fine-tuning léger possible. Ryzen 9 9900X pour les pipelines RAG intensifs.
Entièrement configurable · Fine-tuning possible
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CoreIA 2x RTX 5090 (64 Go VRAM)
✅ Modèles jusqu'à 70 milliards en 8 bits · Inférence simultanée multi-GPU
64 Go de VRAM totale pour 20 à 30 personnes en même temps partageant un serveur IA interne. Inférence simultanée sur deux GPU indépendants. Idéal pour les cabinets avec plusieurs collaborateurs.
Sur mesure · Rack 4U · Devis sur demande
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CoreIA 2x RTX PRO 6000 (192 Go ECC)
✅ Modèles jusqu'à 180 milliards en 8 bits · Fine-tuning 70B+ · Virtualisation GPU
GPU professionnels avec mémoire ECC pour la production continue. 192 Go de VRAM ECC permettent de charger des modèles jusqu'à 180 milliards de paramètres en 8 bits. Fiabilité maximale pour les environnements critiques.
Sur mesure · Rack 4U · Installation sur site possible
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CoreIA Threadripper PRO 4 GPU
✅ Fine-tuning · Entraînement distribué · Pipelines RAG massifs · HPC · Simulation
La station ultime pour les environnements de production exigeants. Plateforme Threadripper PRO sTR5 extensible jusqu'à 96 cœurs et 2 To de RAM ECC RDIMM. Pour les charges mixtes : IA, rendu 3D, simulation, HPC. La solution la plus évolutive du catalogue.
Sur mesure · Devis personnalisé · Installation sur site
Demander un devis →Quel PC IA local selon votre profil ?
| Profil | Configuration recommandée | Modèles LLM cibles (mai 2026) | Budget |
|---|---|---|---|
| Professionnel libéral individuel | CoreIA RTX 5060 Ti | Qwen 3.5 14B, Mistral Medium 3.5, Llama 4 Scout | dès 2 068 € |
| Cabinet individuel compact ⭐ | CoreIA GB10 (ASUS Ascent GX10) | Jusqu'à 200B en 4 bits | dès 6 999 € |
| Usage mixte IA + bureautique intensive | CoreIA Radeon AI PRO R9700 | Gemma 4 26B, Qwen 3.5 32B | dès 4 162 € |
| Modèles 30B en 8 bits, fine-tuning léger | CoreIA RTX 5090 | Qwen 3.5 32B, Gemma 4 26B | dès 10 291 € |
| Équipe, 20 à 30 personnes en même temps, serveur IA interne | CoreIA 2x RTX 5090 | Modèles 70B en 8 bits, inférence simultanée | dès 20 954 € |
| Production continue, fine-tuning 70B+ | CoreIA 2x RTX PRO 6000 Blackwell ECC | Modèles jusqu'à 180B en 8 bits | dès 48 508 € |
| Infrastructure IA HPC / R&D | CoreIA Threadripper PRO 4 GPU | Les plus grands modèles ouverts avec 4 cartes, entraînement distribué | dès 32 647 € |
L'IA locale pour votre métier
Avocats & Notaires
Analysez dossiers et contrats, résumez en langage naturel, identifiez les clauses à risque — sans exposer vos clients. RAG sur votre base documentaire interne.
Médecins & Cliniques
Comptes-rendus dictés, historiques patients analysés, base médicale interrogée — sans qu'un seul octet ne sorte de votre réseau.
Experts-comptables & Auditeurs
Analysez des bilans, détectez des anomalies, générez des rapports — sans jamais uploader les chiffres confidentiels de vos clients.
Bureaux d'études & R&D
Exploitez l'IA pour vos recherches et simulations sans exposer brevets, formules ou données de projet à des services tiers.
PME & Directions générales
Assistant IA connecté à vos documents internes, procédures et CRM — pour toutes vos équipes, sur votre réseau, sans accès extérieur.
Développeurs & équipes tech
Assistance au code (Kimi K2.6, Qwen 3.5 Coder), debugging, refactoring — entièrement en local avec votre codebase propriétaire.
Questions fréquentes — PC IA local 2026
Quel est le meilleur modèle LLM en local en mai 2026 ?
Cela dépend du cas d'usage. Llama 4 Scout 17B est le meilleur rapport qualité/VRAM (12 Go) pour un usage général. Qwen 3.5 14B excelle en multilinguisme et en français. DeepSeek V4 Flash est le meilleur pour le raisonnement et le code. Gemma 4 26B QAT est le plus rapide (85 tok/s sur GPU grand public). Pour les serveurs avec plus de VRAM, DeepSeek V4 Pro et Kimi K2.6 atteignent le niveau des meilleurs modèles propriétaires.
Un LLM local rivalise-t-il avec ChatGPT en 2026 ?
Sur la quasi-totalité des tâches professionnelles quotidiennes, oui. DeepSeek V4 Pro atteint 90,1% sur GPQA Diamond — au niveau de GPT-5-mini. Mistral Medium 3.5 fait 77,6% sur SWE-Bench Verified pour le code. L'écart résiduel se situe sur des tâches de raisonnement très complexe et de multimodalité avancée. Pour les usages juridiques, médicaux, comptables, un bon modèle local est largement suffisant.
Faut-il des connaissances techniques pour utiliser un LLM en local ?
Non. Nos stations sont livrées avec Ollama et Open WebUI pré-installés sur demande — une interface web intuitive similaire à ChatGPT, qui tourne entièrement en local depuis un navigateur. Aucune ligne de commande nécessaire pour l'usage quotidien.
Peut-on connecter ses documents à un LLM local (RAG) ?
Oui. Open WebUI intègre nativement le RAG documentaire — téléchargez vos PDF, Word ou Excel et interrogez-les directement en langage naturel. Pour des pipelines plus avancés, n8n peut orchestrer des workflows complets entre vos fichiers, votre LLM local et vos applications métier.
Livrez-vous en dehors de la France ?
Oui, Radiance Systems livre dans toute l'Union Européenne. L'installation sur site est possible en France et dans les pays limitrophes. Installation à distance également disponible via SSH ou TeamViewer.
