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Quel PC pour l'IA locale ? Nos choix par budget

Pour faire tourner un modèle d’IA en local (Llama, Qwen, Mistral, gpt-oss…), une machine se choisit d’abord selon sa mémoire, qui fixe la taille des modèles, puis selon sa bande passante, qui fixe leur vitesse. Voici nos choix pour chaque budget, avec les modèles qui tournent vraiment dessus.

Mis à jour le 24/09/2026 · prix indicatifs constatés chez nos marchands en septembre 2026, qui changent vite

Par Mohamed Meguedmi · tailles de modèles issues de notre catalogue · notre méthode

En bref : moins de 1 000 €, ajoutez une carte 16 Go (RTX 5060 Ti) à votre PC ; vers 1 300 €, la RTX 5070 Ti va deux fois plus vite pour la même mémoire ; vers 2 000 €, une machine complète : Mac mini M5 Pro ou mini-PC Ryzen AI Max+ 395 64 Go ; vers 3 000-3 500 €, 96 à 128 Go de mémoire unifiée pour les modèles de 70B. Au-delà, une station comme le DGX Spark (273 Go/s, 7 000 à 8 000 €) génère moins vite qu’un Mac Studio M5 Max bien moins cher.

Nos choix en un coup d’œil

BudgetNotre choixMémoire pour les modèlesJusqu’à (Q4)Où acheter
Moins de 1 000 €RTX 5060 Ti 16 Go
Carte graphique · ≈ 730 – 820 €
16 Go14B à l’aise
1 200 – 1 500 €RTX 5070 Ti 16 Go
Carte graphique · ≈ 1 200 – 1 400 €
16 Go, 2× plus de bande passante14B, plus rapide
2 000 – 2 500 €Mac mini M5 Pro 24 Go / 512 Go
Machine complète · ≈ 2 000 €
≈ 16 Go (sur 24)14B
2 000 – 2 500 €Mini-PC GMKtec EVO-X2 64 Go (Ryzen AI Max+ 395)
Machine complète
64 Go30B à l’aise
3 000 – 3 500 €Mac Studio M5 Max 96 Go (GPU 32 cœurs)
Station · ≈ 3 000 €
≈ 72 Go (sur 96)70B
3 000 – 3 500 €Mini-PC BOSGAME M5 128 Go / 2 To (Ryzen AI Max+ 395)
Machine complète
128 Gogpt-oss 120B
3 600 – 4 600 €PC monté Comete IA (RTX 5070 Ti 16 Go)
Tour montée · ≈ 3 650 €
16 Go (+ 32 Go de RAM)14B à l’aise
3 600 – 4 600 €PC monté Meteora IA (RTX 5080, 64 Go de RAM)
Tour montée · ≈ 4 600 €
16 Go (+ 64 Go de RAM)14B ; MoE 30B en partie en RAM
PortablePC portable RTX 5080 16 Go
Portable · dès ≈ 2 500 €
16 Go14B à l’aise
PortableMacBook Pro M5 Max 36 Go
Portable · dès 4 199 € (prix Apple)
≈ 27 Go (sur 36)classe 30B

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D’abord : quelle taille de modèle voulez-vous faire tourner ?

La mémoire de la machine doit contenir le modèle entier, plus 1 à 2 Go pour le contexte. Le tableau donne la mémoire nécessaire en Q4, la quantification la plus utilisée. Sur Mac, comptez qu’environ 75 % de la mémoire unifiée est utilisable par le GPU, un peu moins sur les configurations de base (≈ 16 Go sur 24).
TailleExemplesMémoire en Q4Machine minimale
7-8BLlama 3.1 8B≈ 6 GoCarte 8 Go, ou processeur (lent)
12-14BGemma 3 12B, Qwen 3 14B7-9 GoCarte 12-16 Go, Mac 24 Go
20-24Bgpt-oss 20B, Mistral Small 3.2 24B13-14 GoCarte 16 Go (serré)
27-32BGemma 3 27B, Qwen 3 32B, Qwen 3 30B-A3B16-19 GoCarte 24-32 Go, mémoire unifiée 36 Go et plus
70-72BLlama 3.3 70B Instruct, Qwen 2.5 72B Instruct40-42 GoMémoire unifiée 64 à 128 Go
120B (MoE)gpt-oss 120B≈ 70 GoMémoire unifiée 96-128 Go

Un modèle MoE (Mixture of Experts) n’active qu’une partie de ses paramètres à chaque mot : il va beaucoup plus vite qu’un modèle dense de même taille, mais demande autant de mémoire pour être chargé. Vous savez déjà quel modèle vous voulez ? Le configurateur vérifie s’il tient sur une machine.

Le piège : plus de mémoire ne veut pas dire plus de vitesse

Pour un modèle dense, la vitesse de génération dépend surtout de la bande passante mémoire : à chaque mot, la machine relit tout le modèle. Une carte graphique de 16 Go va donc plus vite qu’une station de 128 Go… sur les modèles qui tiennent dans ses 16 Go.
MachineBande passante
RTX 5080 (16 Go)960 Go/s
RTX 5070 Ti (16 Go)896 Go/s
Radeon RX 9070 XT (16 Go)644 Go/s
Apple M5 Max (36-128 Go)460 à 614 Go/s
RTX 5060 Ti (16 Go)448 Go/s
Mac mini M5 Pro (24-64 Go)307 Go/s
NVIDIA DGX Spark (128 Go)273 Go/s
Ryzen AI Max+ 395 (64-128 Go)≈ 212 Go/s

Mesure réelle : sur un MacBook Pro M5 Max 128 Go, gpt-oss 120B (MoE) sort 79,1 tokens/s, plus vite qu’un modèle dense de 27B (36,6 tokens/s en GGUF), parce qu’il n’active qu’une petite partie de ses paramètres. Voir le test complet.

Moins de 1 000 € : une carte 16 Go pour votre PC

Vous avez déjà un PC de bureau ? Ajouter une RTX 5060 Ti 16 Go est la façon la moins chère de faire tourner des modèles jusqu’à 14 milliards de paramètres à l’aise, et un 24B en quantification serrée. Évitez sa version 8 Go : les modèles 14B n’y tiennent plus.

RTX 5060 Ti 16 Go

Carte graphique à ajouter à un PC existant

  • Mémoire16 Go GDDR7 dédiés
  • Bande passante448 Go/s
  • Prix indicatif≈ 730 – 820 €
  • Jusqu’àModèles de 14B à l’aise, 24B en quantification serrée

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

RepèreUne carte dédiée reste la solution la plus rapide par euro à taille de modèle égale. Pas encore de mesure QuelLLM publiée sur cette carte.

Le moins cher pour passer au-dessus de 8 Go de VRAM · CUDA : compatible avec Ollama, LM Studio, llama.cpp et vLLM

Plafond de 16 Go : pas de 32B confortable · Suppose un PC récent avec alimentation et boîtier compatibles

AlternativeRadeon RX 9070 XT 16 Go (≈ 800 – 1 070 €) — Même 16 Go, bande passante supérieure (644 Go/s) ; côté logiciel, ROCm reste moins mature que CUDA : vérifiez vos outils. Notre fiche →

Pas de carte graphique du tout ? Un petit modèle de 3 à 8B tourne aussi sur le processeur, lentement : voir notre guide LLM sans GPU.

1 200 à 1 500 € : la carte 16 Go la plus rapide

La RTX 5070 Ti garde 16 Go de mémoire mais double la bande passante (896 Go/s contre 448 Go/s) : les mêmes modèles, générés nettement plus vite. C’est le bon choix pour du code ou du RAG au quotidien.

RTX 5070 Ti 16 Go

Carte graphique à ajouter à un PC existant

  • Mémoire16 Go GDDR7 dédiés
  • Bande passante896 Go/s (le double de la 5060 Ti)
  • Prix indicatif≈ 1 200 – 1 400 €
  • Jusqu’àMêmes modèles que la 5060 Ti (16 Go), générés nettement plus vite

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

RepèreLa vitesse de génération d’un modèle dense suit la bande passante : avec 896 Go/s, la 5070 Ti double celle de la 5060 Ti (448 Go/s) pour la même mémoire.

Le meilleur rapport vitesse / prix en 16 Go · CUDA : tous les outils et le fine-tuning LoRA fonctionnent

Toujours 16 Go : même plafond de taille que la 5060 Ti · Prix de la carte seule, hors reste du PC

AlternativeRTX 5080 16 Go (≈ 1 440 – 1 850 €) — 960 Go/s, soit à peine 7 % de bande passante en plus que la 5070 Ti, pour un prix nettement supérieur : la mémoire reste de 16 Go.

2 000 à 2 500 € : une machine complète et silencieuse

Pas de PC à faire évoluer ? Deux machines complètes se partagent ce budget : le Mac mini M5 Pro 24 Go pour macOS et le silence, ou un mini-PC Ryzen AI Max+ 395 en 64 Go pour 2,7 fois plus de mémoire et les modèles de 30B.

Mac mini M5 Pro 24 Go / 512 Go

Machine complète, macOS

  • Mémoire24 Go unifiés, dont ≈ 16 Go utilisables par le GPU
  • Bande passante307 Go/s
  • Prix indicatif≈ 2 000 €
  • Jusqu’àModèles de 14B à l’aise

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

RepèreSur Mac, MLX accélère souvent la génération : +86 % mesurés sur un modèle 27B (M5 Max, test d’un lecteur avec notre protocole).

Compact, silencieux, faible consommation · MLX, Ollama et LM Studio optimisés pour Apple Silicon

24 Go limitent vite au-delà de 14B · Pas de CUDA ; mémoire non évolutive après achat

Mini-PC GMKtec EVO-X2 64 Go (Ryzen AI Max+ 395)

Machine complète, Windows ou Linux

  • Mémoire64 Go unifiés partagés CPU / GPU
  • Bande passante≈ 212 Go/s
  • Jusqu’àClasse 30B à l’aise ; un 70B en Q4 tient mais reste lent

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

EstimationTrès rapide sur les modèles MoE (Qwen 3 30B-A3B : 50 à 100 tokens/s estimés) ; un 70B dense descend à 3-5 tokens/s (estimations de notre fiche, pas une mesure).

2,7 fois la mémoire du Mac mini pour un prix proche · Idéal pour les modèles MoE de 30B

Pas de CUDA ni de macOS : outils AMD à vérifier · Bande passante modeste pour les gros modèles denses

3 000 à 3 500 € : 96 à 128 Go pour les modèles 70B

Pour un modèle de 70B (Llama 3.3, Qwen 2.5 72B) ou un gros MoE comme gpt-oss 120B, il faut 64 à 128 Go de mémoire unifiée. Le Mac Studio M5 Max 96 Go génère plus vite ; le mini-PC BOSGAME M5 128 Go charge plus gros pour un prix proche.

Mac Studio M5 Max 96 Go (GPU 32 cœurs)

Station compacte, macOS · configuration vendue chez Materiel.net (réf. MHL64ZD/A)

  • Mémoire96 Go unifiés, dont ≈ 72 Go utilisables par le GPU
  • Bande passante460 Go/s
  • Prix indicatif≈ 3 000 €
  • Jusqu’àModèles 70B en Q4 ; gpt-oss 120B (70 Go) trop juste

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

Mesure voisineSur un MacBook Pro M5 Max 128 Go (40 cœurs, 614 Go/s) : Qwen 3.8 27B à 36,6 tokens/s en GGUF et 68 en MLX. Comptez un peu moins avec 32 cœurs (460 Go/s).

La plus rapide des machines à 96-128 Go dans ce budget · Silencieuse, écosystème MLX

Pas de CUDA · Mémoire non évolutive : choisissez la bonne configuration dès l’achat

Mini-PC BOSGAME M5 128 Go / 2 To (Ryzen AI Max+ 395)

Machine complète, Windows ou Linux

  • Mémoire128 Go unifiés partagés CPU / GPU
  • Bande passante≈ 212 Go/s
  • Jusqu’àJusqu’à gpt-oss 120B (MoE) ; 70B en Q4 chargeable

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

EstimationUn 70B dense tourne à 3-5 tokens/s, les MoE vont beaucoup plus vite (estimations de notre fiche Ryzen AI Max, pas une mesure).

Un tiers de mémoire en plus que le Mac Studio 96 Go, pour un budget proche · Charge les plus gros modèles grand public (gpt-oss 120B)

Deux fois moins de bande passante que le Mac Studio · Pas de CUDA ni de macOS

3 600 à 4 600 € : une tour complète, montée et testée

Vous préférez une tour de bureau prête à l’emploi plutôt qu’une carte à installer ? Materiel.net assemble des PC dédiés à l’IA : le Comete IA (RTX 5070 Ti) et le Meteora IA (RTX 5080, 64 Go de RAM). Ils gardent 16 Go de VRAM : la même taille de modèles qu’une carte seule, sans le montage.

PC monté Comete IA (RTX 5070 Ti 16 Go)

Tour montée et testée par Materiel.net · Ryzen 7 9800X3D, SSD 2 To, Windows 11

  • Mémoire16 Go de VRAM + 32 Go de RAM DDR5
  • Bande passante896 Go/s (carte graphique)
  • Prix indicatif≈ 3 650 €
  • Jusqu’àModèles de 14B à l’aise, comme la carte seule

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

RepèreMême carte que le palier 1 200-1 500 € : vous payez surtout une machine complète, montée et testée.

Prête à l’emploi, sans montage · Processeur et SSD haut de gamme pour le reste de vos usages

Toujours 16 Go de VRAM · Bien plus cher qu’une carte seule si vous avez déjà un PC

PC monté Meteora IA (RTX 5080, 64 Go de RAM)

Tour montée et testée par Materiel.net · Ryzen 7 9800X3D, SSD 2 To, Windows 11

  • Mémoire16 Go de VRAM + 64 Go de RAM DDR5
  • Bande passante960 Go/s (carte graphique)
  • Prix indicatif≈ 4 600 €
  • Jusqu’à14B à l’aise sur la carte ; au-delà, une partie du modèle passe en RAM, beaucoup plus lentement

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

RepèreLes 64 Go de RAM permettent de charger un MoE comme Qwen 3 30B-A3B en partie hors de la carte, avec une vitesse nettement réduite.

Carte la plus rapide en 16 Go + 64 Go de RAM · Prête à l’emploi, sans montage

16 Go de VRAM : pas de 32B rapide · Au même prix, un mini-PC ou un Mac à mémoire unifiée charge des modèles plus gros

En mobilité : PC portable RTX 5080 ou MacBook Pro M5 Max ?

Un PC portable RTX 5080 16 Go garde CUDA et la vitesse d’une carte dédiée, dans la limite de 16 Go. Le MacBook Pro M5 Max offre plus de mémoire et le silence, mais le vrai saut (70B, 120B) passe par ses configurations 64-128 Go, bien plus chères.

PC portable RTX 5080 16 Go

Portable Windows

  • Mémoire16 Go GDDR7 dédiés
  • Bande passante≈ 700 à 900 Go/s selon le châssis
  • Prix indicatifdès ≈ 2 500 €
  • Jusqu’àModèles de 14B à l’aise, 24B serré

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

RepèreMême logique qu’une carte de bureau 16 Go, un peu bridée par l’enveloppe thermique du portable.

CUDA en mobilité · Le portable IA le moins cher avec 16 Go de VRAM

Bruit et chauffe en génération longue · Plafond de 16 Go

MacBook Pro M5 Max 36 Go

Portable macOS

  • Mémoire36 Go unifiés, dont ≈ 27 Go utilisables par le GPU
  • Bande passante460 Go/s
  • Prix indicatifdès 4 199 € (prix Apple)
  • Jusqu’àClasse 30B en Q4

Ce qui tourne dessus (mémoire nécessaire en Q4)

MesureEn version 128 Go (40 cœurs, secteur) : gpt-oss 120B à 79,1 tokens/s et Qwen 3.8 27B à 68 tokens/s en MLX (test d’un lecteur avec notre protocole, 16/09/2026).

Le seul portable qui accueille la puce M5 Max · Silencieux, autonomie

Cher pour 36 Go : les 64-128 Go passent par la configuration sur mesure Apple · Pas de CUDA

DGX Spark, RTX 5090, Mac Studio M5 Ultra : faut-il viser plus haut ?

Rarement pour un usage personnel. Ces machines ont chacune un intérêt précis, mais pas le meilleur rapport entre prix et vitesse de génération aujourd’hui.
MachineMémoire · bande passantePrix indicatifNotre avis
NVIDIA DGX Spark128 Go · 273 Go/s≈ 7 000 – 8 000 €Pour l’écosystème NVIDIA et l’entraînement. En génération, sa bande passante (273 Go/s) reste inférieure à celle d’un Mac Studio M5 Max et à peine supérieure à celle d’un mini-PC 128 Go deux fois moins cher. Même puce GB10, un peu moins cher : le MSI EdgeXpert (128 Go).
RTX 509032 Go GDDR7≈ 5 600 €La carte grand public la plus rapide : 32 Go pour charger un modèle de 30B en entier. Réservée aux gros budgets, dans un PC capable de l’alimenter.
Mac Studio M5 Ultra96 à 512 Go · jusqu’à 1,2 To/sdès 6 599 €Pour les très gros modèles (120B et plus, MoE géants) à bonne vitesse.

Où les trouverMSI EdgeXpert (puce GB10 du DGX Spark, 128 Go)

RTX 5090 32 Go (carte seule)

Mac, PC NVIDIA ou mini-PC AMD : ce qui change côté logiciel

PlateformeOutilsÀ savoir
PC avec carte NVIDIA (CUDA)Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLMTout fonctionne, y compris l’entraînement (LoRA). Le choix le plus simple.
Mac Apple SiliconOllama, LM Studio, llama.cpp, MLXMLX accélère souvent la génération (+86 % mesurés sur un 27B). Pas de CUDA.
Mini-PC Ryzen AI Max, carte RadeonOllama, LM Studio, llama.cpp (Vulkan ou ROCm)Compatibilité à vérifier selon l’outil ; ROCm reste moins mature que CUDA.

Questions fréquentes

Quel est le meilleur PC pour l'IA locale en 2026 ?

Il dépend de la taille des modèles visés. Jusqu'à 14B, une carte graphique 16 Go (RTX 5060 Ti, ou RTX 5070 Ti pour la vitesse) dans un PC existant suffit. Pour une machine complète, un Mac mini M5 Pro (14B) ou un mini-PC Ryzen AI Max+ 395 64 Go (30B). Pour les modèles de 70B, il faut 64 à 128 Go de mémoire unifiée : Mac Studio M5 Max ou mini-PC 128 Go.

Quelle carte graphique choisir pour l'IA en local ?

Visez 16 Go de VRAM au minimum : la RTX 5060 Ti 16 Go pour le budget, la RTX 5070 Ti pour la vitesse (896 Go/s), la Radeon RX 9070 XT si les outils AMD vous conviennent. Évitez les versions 8 Go. Détails dans notre guide pour choisir son GPU.

Quel mini PC choisir pour l'IA ?

Un mini-PC à mémoire unifiée : Ryzen AI Max+ 395 en 64 Go (GMKtec EVO-X2) ou 128 Go (BOSGAME M5), ou un Mac mini M5 Pro si vous voulez macOS. Un mini-PC classique sans grosse mémoire partagée ne fait tourner que de petits modèles.

Faut-il une carte graphique ou un mini-PC à mémoire unifiée ?

La carte graphique est plus rapide (448 à 960 Go/s) mais limitée à 16 Go en grand public. La mémoire unifiée (64 à 128 Go) charge des modèles bien plus gros, mais les génère plus lentement (212 à 614 Go/s selon la machine). Choisissez selon la taille du modèle visé.

Combien coûte un PC pour faire tourner un LLM en local ?

Environ 750 à 850 € pour une carte 16 Go à ajouter à un PC existant, 2 000 € pour une machine complète qui fait tourner des modèles de 14 à 30B, et 3 000 à 3 500 € pour les modèles de 70B et plus.

Peut-on faire tourner un LLM sans carte graphique ?

Oui, les petits modèles de 3 à 8B tournent sur le processeur avec 16 Go de RAM, mais lentement. Voir notre guide LLM sans GPU.

Mac ou PC pour l'IA locale ?

Le Mac apporte beaucoup de mémoire unifiée, le silence et MLX (+86 % de vitesse mesurés sur un 27B), mais pas de CUDA. Un PC NVIDIA est plus rapide par euro et compatible avec tout, y compris l'entraînement. Un mini-PC AMD offre la plus grande mémoire pour le prix, avec des outils à vérifier.

Quels sont les inconvénients d'un mini-PC pour l'IA ?

Une bande passante modeste (environ 212 Go/s sur Ryzen AI Max+ 395) : un modèle dense de 70B y tourne à 3-5 tokens/s selon nos estimations. Pas de CUDA, et une mémoire non évolutive après achat.

Pour aller plus loin