LLM en local : comment choisir la bonne configuration matérielle ?

C’est la question qu’explore le Journal du Net dans un article signé Benjamin Polge, auquel notre directeur général Michel-Marie MAUDET a contribué.

Un sujet très concret, et pourtant rarement traité avec autant de précision : comment dimensionner correctement une infrastructure d’inférence locale pour un grand modèle de langage (LLM), sans surinvestir ni brider les performances ?

Dans cet article, Michel-Marie MAUDET rappelle que les besoins matériels d’un modèle d’IA ne dépendent pas seulement de sa taille.

La VRAM reste le nerf de la guerre : elle détermine la taille maximale du modèle et la longueur de la fenêtre de contexte exploitable.

Vient ensuite la quantization, une technique de compression qui réduit jusqu’à 4x la consommation mémoire, avec une perte de qualité souvent imperceptible.

Enfin, la fenêtre de contexte joue un rôle clé : plus elle est large, plus l’Intelligence Artificielle peut traiter de texte simultanément, de la simple conversation jusqu’à l’analyse documentaire complète.

Pour illustrer ces principes, l’article cite plusieurs repères issus de nos travaux chez LINAGORA :

• Un modèle de 24 milliards de paramètres requiert environ 48 Go de VRAM pour fonctionner confortablement.
• Pour des usages plus légers, un modèle de 7 milliards de paramètres tourne aisément sur une RTX 4060 ou 4070.
• Et au-delà de 30 milliards de paramètres, on entre dans le domaine des clusters GPU, avec plusieurs cartes H100 ou A100 travaillant de concert.

Ces données chiffrées rappellent une évidence : le choix de l’infrastructure conditionne directement la souveraineté numérique.

C’est d’ailleurs ce que Michel-Marie Maudet a réaffirmé, lors du lancement du programme IA—ction de Cap Digital, quand on lui a posé la question :
“Comment garantir notre autonomie sur l’inférence, et sur quelle infrastructure miser ?”

Chez LINAGORA, nous travaillons chaque jour à répondre concrètement à cette question :
En développant une expertise complète du dimensionnement “at scale” de plateformes d’inférence ouvertes et souveraines, capables d’exécuter efficacement des modèles open weight, ou mieux encore, open source, comme notre LLM européen LUCIE, en local, sur GPU ou en cluster hybride.

L’article complet est à lire gratuitement sur le Journal du Net :
“LLM en local : comment choisir la bonne configuration matérielle ?”