{"id":1102,"date":"2026-06-15T18:14:18","date_gmt":"2026-06-15T18:14:18","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/"},"modified":"2026-08-01T06:46:44","modified_gmt":"2026-08-01T06:46:44","slug":"best-mini-pc-for-local-ai-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/","title":{"rendered":"Les meilleurs mini-PC pour l\u2019IA locale en 2026 : un guide d\u2019achat"},"content":{"rendered":"<p>Il y a deux ans, pour faire tourner un mod\u00e8le linguistique performant chez soi, il fallait une tour bourr\u00e9e de deux ou trois GPU, un bloc d\u2019alimentation de 1 000 watts et un syst\u00e8me de ventilation aussi bruyant qu\u2019un s\u00e8che-cheveux. En 2026, vous pourrez effectuer la plupart de ces t\u00e2ches \u00e0 partir d\u2019un bo\u00eetier qui tient dans la paume de votre main et qui consomme aussi peu d\u2019\u00e9nergie qu\u2019un ordinateur portable. Le hic, c\u2019est que le march\u00e9 des mini-PC s\u2019est fragment\u00e9 en appareils qui se ressemblent visuellement, mais qui se comportent de mani\u00e8re tr\u00e8s diff\u00e9rente une fois qu\u2019un mod\u00e8le est charg\u00e9.<\/p>\n<p>Ce guide vous aide \u00e0 y voir plus clair. Nous comparons les quatre cat\u00e9gories d\u2019ordinateurs compacts qui comptent r\u00e9ellement aujourd\u2019hui pour l\u2019IA locale : le Mac mini d\u2019Apple, le DGX Spark de NVIDIA, les bo\u00eetiers Ryzen AI Max+ (\u201c Strix Halo \u201d) d\u2019AMD et les mini-PC \u00e9quip\u00e9s d\u2019une NPU d\u2019Intel \u2014 en vous fournissant des caract\u00e9ristiques techniques v\u00e9rifi\u00e9es, les prix actuels et des chiffres r\u00e9els de tokens par seconde. \u00c0 la fin, vous saurez lequel correspond aux mod\u00e8les que vous souhaitez ex\u00e9cuter, et quelles rubriques de la fiche technique rel\u00e8vent davantage du marketing que de la performance.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>La capacit\u00e9 de la m\u00e9moire d\u00e9termine ce qui peut y \u00eatre stock\u00e9 ; la bande passante de la m\u00e9moire d\u00e9termine la vitesse d'ex\u00e9cution.<\/strong> Ces deux chiffres sont importants, mais le marketing n'en met g\u00e9n\u00e9ralement qu'un seul en avant.<\/li>\n<li><strong>Le Mac mini M4 Pro (~$1 999, 48 Go) est le meilleur ordinateur polyvalent<\/strong> Pour la plupart des utilisateurs : silencieux, environ 30 W en charge, et adapt\u00e9 aux mod\u00e8les dont le param\u00e8tre B ne d\u00e9passe pas environ 32. \u00c0 noter que la version 64 Go a \u00e9t\u00e9 retir\u00e9e du march\u00e9 en raison de la p\u00e9nurie de m\u00e9moire de 2026 ; la capacit\u00e9 maximale pratique est donc aujourd\u2019hui de 48 Go.<\/li>\n<li><strong>Le DGX Spark de NVIDIA ($3 999 \u00e0 son lancement, $4 699 apr\u00e8s une hausse de prix en f\u00e9vrier 2026) dispose d'une m\u00e9moire de 128 Go<\/strong> et acc\u00e9l\u00e8re consid\u00e9rablement le traitement, mais sa bande passante de 273 Go\/s limite la g\u00e9n\u00e9ration de jetons \u00e0 environ 38 jetons\/s sur un mod\u00e8le 120B lors de tests standardis\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Les mini-PC AMD Strix Halo (\u00e0 partir d\u2019environ $1 500) offrent des performances comparables \u00e0 celles de la g\u00e9n\u00e9ration Spark, pour un prix bien inf\u00e9rieur.<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 cette m\u00eame astuce de m\u00e9moire unifi\u00e9e, mais pr\u00e9sentent un retard important dans le traitement des invites.<\/li>\n<li><strong>Les mini-PC Intel sont destin\u00e9s aux petits mod\u00e8les et \u00e0 la d\u00e9charge de la NPU, et non aux t\u00e2ches de classe 70B.<\/strong> \u2014 pratique, bon march\u00e9, mais \u00e7a rel\u00e8ve d\u2019une autre cat\u00e9gorie.<\/li>\n<li><strong>Aucun mini-PC ne peut rivaliser avec un ordinateur de bureau \u00e9quip\u00e9 de plusieurs cartes graphiques en termes de vitesse brute de rendu.<\/strong> On ach\u00e8te ces machines pour leur taille, leur silence, leur puissance et leur grande m\u00e9moire unifi\u00e9e \u2014 pas pour leur d\u00e9bit maximal.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705d48dc62d\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705d48dc62d\"  aria-label=\"Basculer\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#Unified_memory_vs_VRAM_the_one_concept_that_explains_everything\" >M\u00e9moire unifi\u00e9e vs VRAM : le concept qui explique tout<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#Apple_Mac_mini_M4_M4_Pro_the_default_pick\" >Apple Mac mini (M4 \/ M4 Pro) : le choix par d\u00e9faut<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#NVIDIA_DGX_Spark_128GB_and_a_CUDA_stack_at_a_price\" >NVIDIA DGX Spark : 128 Go et une pile CUDA, \u00e0 un certain prix<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#AMD_Ryzen_AI_Max_395_Strix_Halo_the_value_play\" >AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) : le meilleur rapport qualit\u00e9-prix<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#Intel_mini_PCs_small_models_and_NPU_offload\" >Mini-PC Intel : mod\u00e8les compacts et d\u00e9chargement via le NPU<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#The_comparison_table\" >Le tableau comparatif<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#Recommendations_by_use_case\" >Recommandations par cas d\u2019usage<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-mini-pc-for-local-ai-2026\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unified_memory_vs_VRAM_the_one_concept_that_explains_everything\"><\/span>M\u00e9moire unifi\u00e9e vs VRAM : le concept qui explique tout<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Toutes les recommandations ci-dessous reposent sur cette distinction ; cela vaut donc la peine d'y consacrer trente secondes.<\/p>\n<p>Un GPU traditionnel dispose de sa propre m\u00e9moire vid\u00e9o d\u00e9di\u00e9e. Une RTX 4090 en poss\u00e8de 24 Go ; si votre mod\u00e8le et son contexte ne tiennent pas dans ces 24 Go, il ne fonctionnera pas sur cette carte, un point c'est tout. La VRAM est rapide \u2014 celle de la 4090 atteint environ 1 008 Go\/s \u2014 mais sa capacit\u00e9 est toujours insuffisante par rapport \u00e0 la taille des mod\u00e8les.<\/p>\n<p><strong>M\u00e9moire unifi\u00e9e<\/strong> Cela change la donne. La s\u00e9rie M d\u2019Apple, le GB10 de NVIDIA et le Strix Halo d\u2019AMD partagent tous un pool de m\u00e9moire commun entre le CPU et le GPU ; ainsi, une machine de 128 Go peut consacrer plus de 96 Go \u00e0 un mod\u00e8le. C\u2019est ainsi qu\u2019un bo\u00eetier de la taille d\u2019une paume de main peut faire tourner un mod\u00e8le de 120 milliards de param\u00e8tres qui ne tiendrait sur aucun GPU grand public. Le prix \u00e0 payer, c\u2019est la bande passante : la m\u00e9moire LPDDR5x unifi\u00e9e offre un d\u00e9bit d\u2019environ 120 \u00e0 275 Go\/s, soit une fraction de celui d\u2019une VRAM d\u00e9di\u00e9e. Et comme la g\u00e9n\u00e9ration de jetons est limit\u00e9e par la bande passante m\u00e9moire, ce plafond d\u00e9termine votre nombre de jetons par seconde \u2014 quelle que soit la puissance de calcul annonc\u00e9e par la puce. Gardez ces deux chiffres (capacit\u00e9 et bande passante) \u00e0 l\u2019esprit et toutes les fiches techniques ci-dessous deviendront compr\u00e9hensibles. Si vous souhaitez avoir une vue d\u2019ensemble compl\u00e8te du c\u00f4t\u00e9 GPU, consultez notre article compl\u00e9mentaire sur le <a href=\"\/fr\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">les meilleures cartes graphiques pour les LLM locaux en 2026<\/a>.<\/p>\n<p>Une pr\u00e9cision concernant le mod\u00e8le de r\u00e9f\u00e9rence sur lequel nous nous appuyons ci-dessous : gpt-oss-120B est un mod\u00e8le de type \u00ab mixture-of-experts \u00bb comptant environ 117 milliards de param\u00e8tres au total, mais dont seuls environ 5,1 milliards sont actifs par token. C'est pr\u00e9cis\u00e9ment gr\u00e2ce \u00e0 cette architecture \u00ab mixture-of-experts \u00bb qu'une version quantifi\u00e9e s'adapte \u2014 et fonctionne \u00e0 des vitesses acceptables \u2014 sur ces machines \u00e0 m\u00e9moire unifi\u00e9e, malgr\u00e9 leur bande passante modeste.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Apple_Mac_mini_M4_M4_Pro_the_default_pick\"><\/span>Apple Mac mini (M4 \/ M4 Pro) : le choix par d\u00e9faut<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le Mac mini reste le choix le plus \u00e9vident pour la grande majorit\u00e9 des utilisateurs, et les changements de prix de 2026 n\u2019ont fait que renforcer cette tendance. Apr\u00e8s qu\u2019Apple a supprim\u00e9 la version \u00e0 256 Go de stockage en mai 2026, le M4 mini de base est d\u00e9sormais propos\u00e9 \u00e0 partir de $799 (16 Go de m\u00e9moire unifi\u00e9e, SSD de 512 Go), avec une option de m\u00e9moire de 24 Go disponible.<\/p>\n<p>Le mod\u00e8le M4 de base est \u00e9quip\u00e9 d\u2019un GPU \u00e0 10 c\u0153urs et offre une bande passante de 120 Go\/s \u2014 ce qui est suffisant pour les mod\u00e8les de classe 8B, o\u00f9 il atteint environ 18 \u00e0 22 tok\/s sur Llama 3.2 8B en Q4. Pour une IA locale performante, il faut opter pour le <strong>M4 Pro<\/strong>, qui passe \u00e0 un GPU de 16 ou 20 c\u0153urs et, surtout, <strong>273 Go\/s de bande passante<\/strong> \u2014 soit plus du double de la puce de base. Configur\u00e9e avec 48 Go (environ $1 999), elle peut facilement contenir en m\u00e9moire un mod\u00e8le de 32 bits quantifi\u00e9 en Q4, et ex\u00e9cute Qwen 2.5 32 bits \u00e0 un d\u00e9bit compris entre 10 et 15 tok\/s.<\/p>\n<p>Une pr\u00e9cision \u00e0 conna\u00eetre avant d\u2019acheter : la fiche technique du M4 Pro indique une capacit\u00e9 maximale de 64 Go, mais Apple a retir\u00e9 la configuration \u00e0 64 Go de la vente lors de la p\u00e9nurie de DRAM de 2026, et depuis mi-2026, la capacit\u00e9 maximale pouvant \u00eatre command\u00e9e en toute fiabilit\u00e9 est de 48 Go. Si vous avez sp\u00e9cifiquement besoin d\u2019une capacit\u00e9 sup\u00e9rieure, les mod\u00e8les \u00e0 m\u00e9moire unifi\u00e9e de 128 Go pr\u00e9sent\u00e9s ci-dessous constituent la solution la plus r\u00e9aliste.<\/p>\n<p>What sells the Mac mini isn&#8217;t peak speed \u2014 it&#8217;s the whole package. It draws roughly 15W idle and around 30W under inference load, and the fan barely audibly spins up. You can leave one running as an always-on inference server on a shelf and forget it exists. Software support via Ollama, LM Studio, and Apple&#8217;s MLX framework is excellent. If you&#8217;re new to local models, our <a href=\"\/fr\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">guide complet sur Ollama<\/a> explique \u00e9tape par \u00e9tape comment faire fonctionner un mod\u00e8le sur ce type pr\u00e9cis de machine.<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Avantages<\/h4>\n<ul>\n<li>Pratiquement silencieux ; consommation \u00e9lectrique de 15 \u00e0 30 W<\/li>\n<li>Un \u00e9cosyst\u00e8me logiciel de premier ordre (MLX, Ollama, LM Studio)<\/li>\n<li>Avec une bande passante de 273 Go\/s, le M4 Pro offre d'excellentes performances compte tenu de sa taille et de son prix<\/li>\n<li>La valeur de revente et la qualit\u00e9 de fabrication sont excellentes<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Inconv\u00e9nients<\/h4>\n<ul>\n<li>Aujourd\u2019hui, la capacit\u00e9 est pratiquement plafonn\u00e9e \u00e0 48 Go (la version 64 Go a \u00e9t\u00e9 retir\u00e9e en raison de la p\u00e9nurie de 2026) \u2014 impossible d\u2019utiliser les mod\u00e8les de plus de 70 Go que prennent en charge les bo\u00eetiers de 128 Go<\/li>\n<li>La m\u00e9moire unifi\u00e9e est soud\u00e9e ; achetez d\u2019embl\u00e9e la capacit\u00e9 dont vous aurez besoin<\/li>\n<li>Absence de chemin d'acc\u00e8s NVIDIA CUDA, ce qui est important pour certains outils d'entra\u00eenement et de r\u00e9glage fin<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"NVIDIA_DGX_Spark_128GB_and_a_CUDA_stack_at_a_price\"><\/span>NVIDIA DGX Spark : 128 Go et une pile CUDA, \u00e0 un certain prix<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le DGX Spark (d\u00e9voil\u00e9 sous le nom de \u201c Project DIGITS \u201d au CES 2025, rebaptis\u00e9 DGX Spark lors de la GTC en mars 2025, et dont la commercialisation est pr\u00e9vue le 15 octobre 2025) est la r\u00e9ponse de NVIDIA pour mettre un \u201c supercalculateur IA personnel \u201d sur votre bureau. Il associe une superpuce GB10 Grace Blackwell \u2014 un processeur Arm \u00e0 20 c\u0153urs (10\u00d7 Cortex-X925 + 10\u00d7 Cortex-A725) ainsi qu\u2019un GPU Blackwell \u2014 \u00e0 <strong>128 Go de m\u00e9moire LPDDR5x unifi\u00e9e et coh\u00e9rente<\/strong>, un SSD \u00e0 chiffrement automatique de 4 To et une carte r\u00e9seau ConnectX-7 \u00e0 200 Gbps permettant de relier deux unit\u00e9s. NVIDIA annonce une performance IA FP4 pouvant atteindre 1 p\u00e9taflop. Selon NVIDIA, il est capable d\u2019effectuer des inf\u00e9rences sur des mod\u00e8les comportant jusqu\u2019\u00e0 environ 200 milliards de param\u00e8tres, ou d\u2019effectuer un r\u00e9glage fin sur des mod\u00e8les comportant jusqu\u2019\u00e0 environ 70 milliards de param\u00e8tres. L\u2019alimentation est assur\u00e9e par un adaptateur de 240 W.<\/p>\n<p>Et maintenant, soyons honn\u00eates. Spark est une v\u00e9ritable b\u00eate de course en mati\u00e8re de traitement des requ\u00eates : sur gpt-oss-120B, il atteint environ <strong>1 723 tok\/s de pr\u00e9remplissage<\/strong> dans les tests standardis\u00e9s, au m\u00eame niveau qu\u2019une configuration \u00e0 trois cartes RTX 3090. Mais symboliquement <em>g\u00e9n\u00e9ration<\/em> s'\u00e9l\u00e8ve \u00e0 seulement <strong>~38,6 tok\/s<\/strong> dans cette m\u00eame comparaison, car la bande passante m\u00e9moire du GB10 n'est que de <strong>273 Go\/s<\/strong> \u2014 soit la m\u00eame que celle d\u2019un Mac mini M4 Pro, et qui constitue la contrainte limitante pendant la phase de d\u00e9codage, o\u00f9 la m\u00e9moire est le goulot d\u2019\u00e9tranglement. Des piles d\u2019inf\u00e9rence fortement optimis\u00e9es (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM de NVIDIA) auraient permis de porter la g\u00e9n\u00e9ration du gpt-oss-120B sur une seule unit\u00e9 \u00e0 50\u201360 tok\/s avec une configuration adapt\u00e9e, mais la limite de bande passante qui le maintient bien en de\u00e7\u00e0 d\u2019une configuration multi-GPU est d\u2019ordre physique, et non logiciel.<\/p>\n<p>Et puis, il y a le prix. La Spark a \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9e \u00e0 $3 999 et son prix a grimp\u00e9 jusqu\u2019\u00e0 <strong>$4,699<\/strong> en f\u00e9vrier 2026, dans un contexte de p\u00e9nurie de m\u00e9moire \u2014 une hausse de 18% que NVIDIA a attribu\u00e9e aux p\u00e9nuries de DRAM et de NAND. Cela repr\u00e9sente environ $37 par Go de m\u00e9moire \u2014 et en termes de d\u00e9bit de g\u00e9n\u00e9ration pur, un trio de RTX 3090 d\u2019occasion co\u00fbterait moins cher et fonctionnerait plusieurs fois plus vite. La Spark justifie son prix si vous avez sp\u00e9cifiquement besoin de la pile logicielle CUDA\/NVIDIA, du NVFP4 ou de la marge d\u2019inf\u00e9rence de 200 milliards de param\u00e8tres dans un bo\u00eetier de 240 W. Nous approfondissons le sujet dans notre <a href=\"\/fr\/nvidia-digits-personal-ai-computer-review\/\">Test du DGX Spark \/ Projet DIGITS<\/a> et le face-\u00e0-face <a href=\"\/fr\/nvidia-digits-vs-mac-studio-for-local-ai\/\">DGX Spark vs Mac Studio<\/a> comparaison.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AMD_Ryzen_AI_Max_395_Strix_Halo_the_value_play\"><\/span>AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) : le meilleur rapport qualit\u00e9-prix<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La Strix Halo d'AMD est la r\u00e9v\u00e9lation de cette g\u00e9n\u00e9ration. Le mod\u00e8le phare <strong>Ryzen AI Max+ 395<\/strong> int\u00e8gre 16 c\u0153urs Zen 5, un GPU RDNA 3.5 dot\u00e9 de 40 unit\u00e9s de calcul (le Radeon 8060S) et un NPU XDNA 2 de 50 TOPS. Associ\u00e9 \u00e0 un maximum de <strong>128 Go de LPDDR5X<\/strong>, dont jusqu\u2019\u00e0 96 Go peuvent \u00eatre allou\u00e9s au GPU ; il utilise la m\u00eame technique de m\u00e9moire unifi\u00e9e que le Spark \u2014 ex\u00e9cuter un mod\u00e8le de 120 milliards de param\u00e8tres qu\u2019aucun GPU grand public ne peut prendre en charge \u00e0 lui seul \u2014 pour un co\u00fbt bien moindre.<\/p>\n<p>Le point fort r\u00e9side dans la bande passante et la rapidit\u00e9 de traitement. La m\u00e9moire du Strix Halo atteint un pic d\u2019environ 256 Go\/s, et sur le gpt-oss-120B, elle ne parvient qu\u2019\u00e0 <strong>environ 340 tok\/s de pr\u00e9remplissage<\/strong> contre les 1 723 de la Spark. Mais voici le plus \u00e9tonnant : la g\u00e9n\u00e9ration de jetons est <strong>environ 34 tok\/s<\/strong>, \u00e0 deux doigts des 38 de Spark. Pour les charges de travail de type \u00ab chat \u00bb o\u00f9 l\u2019on g\u00e9n\u00e8re plus de donn\u00e9es que l\u2019on en ing\u00e8re, l\u2019\u00e9cart est minime. Il faut s\u2019attendre \u00e0 environ 12 tok\/s sur Llama 3.3 70B en Q4, avec une consommation de 80 \u00e0 120 W.<\/p>\n<p>Ce qui rend ce produit attractif, ce sont son prix et le choix qu\u2019il offre. Les prix d\u2019entr\u00e9e de gamme ont augment\u00e9 en raison de la p\u00e9nurie de RAM pr\u00e9vue pour 2026 : les versions 64 Go du GMKtec EVO-X2 se vendent \u00e0 partir d\u2019environ $1 500, tandis que l\u2019EVO-X2 128 Go avoisine d\u00e9sormais les $2 200. Le PC de bureau r\u00e9parable de Framework est propos\u00e9 \u00e0 partir d\u2019environ $1 639 (barebone, Ryzen AI Max+ 395, 64 Go) hors stockage et syst\u00e8me d\u2019exploitation, et la station de travail IA 300 de Corsair a \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9e \u00e0 un prix avoisinant les $2 000, mais son prix a largement d\u00e9pass\u00e9 ce seuil pendant la p\u00e9nurie. Le probl\u00e8me r\u00e9side dans les logiciels : ROCm et llama.cpp fonctionnent bien, mais l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me est moins abouti que celui d\u2019Apple ou de NVIDIA, et les fonctionnalit\u00e9s d\u2019IA de Windows s\u2019appuient davantage sur le NPU que sur le GPU principal.<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Avantages<\/h4>\n<ul>\n<li>Configurations avec 128 Go de m\u00e9moire unifi\u00e9e disponibles \u2014 la solution la plus \u00e9conomique pour les mod\u00e8les de plus de 70B<\/li>\n<li>Sa vitesse de g\u00e9n\u00e9ration est presque \u00e9quivalente \u00e0 celle du DGX Spark, pour un prix bien inf\u00e9rieur<\/li>\n<li>Plateforme x86 ouverte ; fonctionne sous Windows ou Linux, large compatibilit\u00e9 avec les applications<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Inconv\u00e9nients<\/h4>\n<ul>\n<li>Traitement lent des requ\u00eates \u2014 les charges de travail \u00e0 contexte long\/RAG semblent lents<\/li>\n<li>Les outils ROCm sont moins aboutis que ceux de CUDA ou MLX<\/li>\n<li>M\u00e9moire soud\u00e9e ; les prix de la RAM en 2026 ont fait grimper les prix publics<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Intel_mini_PCs_small_models_and_NPU_offload\"><\/span>Mini-PC Intel : mod\u00e8les compacts et d\u00e9chargement via le NPU<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les mini-PC d\u2019Intel se situent dans une cat\u00e9gorie \u00e0 part, et il est important de ne pas se tromper d\u2019achat dans ce domaine. Les puces Arrow Lake-H actuelles, comme le Core Ultra 9 285H, associent un iGPU Arc \u00e0 un NPU de 13 TOPS, pour une puissance de calcul IA de la plateforme pouvant atteindre environ 99 TOPS si l\u2019on compte le CPU et le GPU ; La pile IPEX-LLM d\u2019Intel int\u00e8gre Ollama et llama.cpp \u00e0 son iGPU et \u00e0 son NPU. La grande avanc\u00e9e de 2026 sera Panther Lake (s\u00e9rie Core Ultra 3), lanc\u00e9e au CES 2026, qui associe un NPU de 50 TOPS \u00e0 un GPU nettement plus puissant pour atteindre environ 180 TOPS au niveau de la plateforme \u2014 m\u00eame s\u2019il s\u2019agit toujours d\u2019une plateforme de classe portable\/mobile, et non d\u2019une machine de bureau capable de traiter de grands mod\u00e8les.<\/p>\n<p>Mais aucune d\u2019entre elles n\u2019est une machine \u00e0 m\u00e9moire unifi\u00e9e destin\u00e9e aux grands mod\u00e8les. Avec de la DDR5 standard (g\u00e9n\u00e9ralement environ 120 Go\/s en double canal) et sans allocation de 96 Go par GPU, un mini-PC Intel est l\u2019outil id\u00e9al pour les mod\u00e8les de 3 \u00e0 8 milliards de param\u00e8tres, les assistants int\u00e9gr\u00e9s, la transcription, et aux t\u00e2ches en arri\u00e8re-plan acc\u00e9l\u00e9r\u00e9es par un NPU \u2014 mais pas pour ex\u00e9cuter un mod\u00e8le de 70 milliards de param\u00e8tres. Si votre charge de travail consiste en \u201c un mod\u00e8le quantifi\u00e9 de 8 milliards de param\u00e8tres et quelques fonctionnalit\u00e9s d\u2019IA sous Windows \u201d, un appareil Intel est \u00e9conomique et \u00e9conome en \u00e9nergie. S\u2019il s\u2019agit du \u201c plus gros mod\u00e8le que je puisse faire tourner \u201d, tournez-vous vers les machines \u00e0 m\u00e9moire unifi\u00e9e pr\u00e9sent\u00e9es ci-dessus. Le compromis NPU\/GPU est ici un sujet \u00e0 part enti\u00e8re, abord\u00e9 dans notre <a href=\"\/fr\/npu-vs-gpu-for-ai-2026\/\">NPU ou GPU pour l'IA ?<\/a> d\u00e9tail.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_comparison_table\"><\/span>Le tableau comparatif<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les chiffres de g\u00e9n\u00e9ration ci-dessous concernent le mod\u00e8le gpt-oss-120B (g\u00e9n\u00e9ration de jetons \/ traitement des prompts) et sont issus de tests standardis\u00e9s de type llama.cpp o\u00f9 les deux s'appliquent ; dans le cas contraire, des remarques sp\u00e9cifiques aux mod\u00e8les plus petits sont fournies. Les prix indiqu\u00e9s correspondent \u00e0 ceux de mi-2026, en dollars am\u00e9ricains, et \u00e9voluent en fonction de la p\u00e9nurie de m\u00e9moire actuelle.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Machine<\/th>\n<th>M\u00e9moire unifi\u00e9e<\/th>\n<th>Bande passante<\/th>\n<th>Plafond avec mod\u00e8le r\u00e9aliste<\/th>\n<th>G\u00e9n\u00e9ral \/ pr\u00e9remplissage (120B)<\/th>\n<th>Alimentation<\/th>\n<th>Prix (2026)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Mac mini M4 (mod\u00e8le de base)<\/td>\n<td>16 \u00e0 32 Go<\/td>\n<td>120 Go\/s<\/td>\n<td>~8\u201314B (4e trimestre)<\/td>\n<td>n\/a (8B : environ 20 tok\/s)<\/td>\n<td>~30 W<\/td>\n<td>$799+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mac mini M4 Pro<\/td>\n<td>jusqu'\u00e0 48 Go*<\/td>\n<td>273 Go\/s<\/td>\n<td>~32B (4e trimestre)<\/td>\n<td>n\/a (32B : 10 \u00e0 15 tok\/s)<\/td>\n<td>~30 W<\/td>\n<td>~$1,999<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>AMD Strix Halo (Ryzen AI Max+ 395)<\/td>\n<td>jusqu'\u00e0 128 Go<\/td>\n<td>~256 Go\/s<\/td>\n<td>~120 milliards (minist\u00e8re de l'\u00c9ducation, 4e trimestre)<\/td>\n<td>34 \/ 340 tok\/s<\/td>\n<td>80 \u00e0 120 W<\/td>\n<td>$ 1 500\u20133 000+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NVIDIA DGX Spark<\/td>\n<td>128 Go<\/td>\n<td>273 Go\/s<\/td>\n<td>~200 milliards (estimation)<\/td>\n<td>39 \/ 1 723 tok\/s<\/td>\n<td>~240 W max.<\/td>\n<td>$3 999\u20134 699<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mini-PC Intel Arrow Lake-H<\/td>\n<td>DDR5 (pas de grand pool de GPU)<\/td>\n<td>~120 Go\/s<\/td>\n<td>~8 milliards (4e trimestre)<\/td>\n<td>n\/d<\/td>\n<td>~65 W<\/td>\n<td>$600\u20131 200<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><em>*La fiche technique du M4 Pro indique une capacit\u00e9 de 64 Go, mais ce mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 retir\u00e9 de la vente lors de la p\u00e9nurie de DRAM de 2026 ; la capacit\u00e9 maximale disponible \u00e0 la mi-2026 est de 48 Go.<\/em><\/p>\n<p>\u00c0 titre de r\u00e9f\u00e9rence, un Mac Studio M3 Ultra offre une bande passante d\u2019environ 819 Go\/s (et d\u00e9code le m\u00eame mod\u00e8le 120B \u00e0 environ 70 tok\/s), tandis qu\u2019une configuration \u00e0 trois cartes 3090 atteint environ 124 tok\/s en d\u00e9codage \u2014 deux performances qui d\u00e9passent largement celles des mini-PC, et qui rappellent ce que l\u2019on sacrifie au profit d\u2019un encombrement r\u00e9duit. Si vous envisagez d\u2019opter pour un bo\u00eetier Apple plus volumineux, notre <a href=\"\/fr\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/\">Mac Studio M4 Max vs M4 Ultra<\/a> Ce guide aborde cette \u00e9tape en d\u00e9tail.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Recommendations_by_use_case\"><\/span>Recommandations par cas d\u2019usage<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>La plupart des gens \/ assistant silencieux toujours actif :<\/strong> Mac mini M4 Pro, 48 Go. Le meilleur compromis entre performances, silence quasi total, consommation d'environ 30 W et une pile logicielle aboutie. Optez pour le mod\u00e8le M4 de base \u00e0 24 Go si vous n'avez besoin que de mod\u00e8les \u00e0 8 Go.<\/p>\n<p><strong>Taille maximale du mod\u00e8le pour un budget limit\u00e9 :<\/strong> un bo\u00eetier AMD Strix Halo (GMKtec EVO-X2, Framework Desktop ou Corsair AI Workstation 300). Avec 128 Go, vous pouvez charger des mod\u00e8les de 70 \u00e0 120 milliards de points que le Mac mini ne peut m\u00eame pas envisager, \u00e0 des vitesses de g\u00e9n\u00e9ration qui rivalisent presque avec celles du Spark, bien plus on\u00e9reux \u2014 et m\u00eame avec des prix gonfl\u00e9s par la p\u00e9nurie, son co\u00fbt reste bien inf\u00e9rieur \u00e0 celui du Spark.<\/p>\n<p><strong>D\u00e9veloppement CUDA \/ Flux de travail NVIDIA \/ Traitement intensif des invites :<\/strong> DGX Spark. Vous payez un suppl\u00e9ment pour la pile NVIDIA, le NVFP4, la mise en cluster ConnectX et le pr\u00e9remplissage de pointe \u2014 un surco\u00fbt qui ne se justifie que si ces \u00e9l\u00e9ments rev\u00eatent une importance particuli\u00e8re pour vous.<\/p>\n<p><strong>Petits mod\u00e8les embarqu\u00e9s et t\u00e2ches NPU :<\/strong> un mini-PC \u00e9quip\u00e9 d'un processeur Intel Arrow Lake ou Panther Lake. Abordable, performant et parfaitement adapt\u00e9 aux t\u00e2ches de type \u00ab 8B \u00bb ainsi qu'aux fonctionnalit\u00e9s d'IA de Windows.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Quel est le meilleur mini-PC pour faire tourner des LLM en local en 2026 ?<\/h3>\n<p>Pour la plupart des utilisateurs, le choix se porte sur le Mac mini M4 Pro avec 48 Go : silencieux, \u00e9conome en \u00e9nergie et capable de prendre en charge des mod\u00e8les allant jusqu\u2019\u00e0 environ 32B. Si vous avez besoin de faire tourner des mod\u00e8les de plus de 70 milliards de param\u00e8tres, un bo\u00eetier AMD Strix Halo avec 128 Go constitue le choix le plus \u00e9conomique, tandis que le NVIDIA DGX Spark est l\u2019option CUDA haut de gamme.<\/p>\n<h3>De combien de m\u00e9moire vive ai-je besoin pour faire tourner un mod\u00e8le comportant 70 milliards de param\u00e8tres ?<\/h3>\n<p>Un mod\u00e8le 70B quantifi\u00e9 en Q4 n\u00e9cessite environ 40 \u00e0 48 Go rien que pour les poids, sans compter la marge n\u00e9cessaire pour le contexte. En pratique, il faut au minimum une machine de 64 Go, et 128 Go pour l'utiliser confortablement avec une grande fen\u00eatre de contexte. Cela exclut le Mac mini actuel de 48 Go pour les configurations 70B les plus importantes et oriente vers les machines \u00e0 m\u00e9moire unifi\u00e9e de 128 Go.<\/p>\n<h3>Pourquoi le NVIDIA DGX Spark est-il si lent \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des jetons alors qu'il co\u00fbte plus de $4 000 ?<\/h3>\n<p>En effet, la g\u00e9n\u00e9ration de tokens est limit\u00e9e par la bande passante m\u00e9moire, et les 273 Go\/s du Spark sont modestes \u2014 \u00e9quivalents \u00e0 ceux d\u2019un Mac mini M4 Pro. Sa force r\u00e9side dans la rapidit\u00e9 de traitement (environ 1 723 tok\/s sur un mod\u00e8le 120B) et sa capacit\u00e9 de 128 Go, et non dans sa vitesse de g\u00e9n\u00e9ration brute, o\u00f9 les tests standardis\u00e9s l\u2019\u00e9valuent \u00e0 environ 38 tok\/s (les piles optimis\u00e9es peuvent atteindre environ 50 \u00e0 60).<\/p>\n<h3>La m\u00e9moire unifi\u00e9e est-elle aussi performante que la VRAM d'un GPU d\u00e9di\u00e9 ?<\/h3>\n<p>C\u2019est un compromis. La m\u00e9moire unifi\u00e9e offre une capacit\u00e9 bien sup\u00e9rieure (jusqu\u2019\u00e0 128 Go), ce qui permet d\u2019ex\u00e9cuter des mod\u00e8les qui ne tiendraient pas sur une seule carte graphique grand public, mais avec une bande passante bien inf\u00e9rieure \u00e0 celle de la VRAM. Pour les mod\u00e8les volumineux qui ne pourraient pas \u00eatre trait\u00e9s autrement, c\u2019est la seule option viable ; pour les mod\u00e8les plus petits, une carte graphique d\u00e9di\u00e9e est plus rapide.<\/p>\n<h3>Un Mac mini peut-il faire tourner un mod\u00e8le 70B ?<\/h3>\n<p>Plus vraiment, en fait. La version \u00e0 64 Go ayant \u00e9t\u00e9 retir\u00e9e du march\u00e9 en raison de la p\u00e9nurie de 2026, le Mac mini M4 Pro le plus puissant disponible sur le march\u00e9 dispose de 48 Go \u2014 ce qui suffit tout juste pour un 70B tr\u00e8s condens\u00e9 et fortement quantifi\u00e9, la marge pratique plafonnant \u00e0 environ 32B au Q4. Pour les travaux n\u00e9cessitant 70B, optez pour une machine de 128 Go, comme un Strix Halo, un Mac Studio ou le DGX Spark.<\/p>\n<h3>Les mini-PC AMD Strix Halo sont-ils adapt\u00e9s \u00e0 l'IA, ou le logiciel est-il encore trop rudimentaire ?<\/h3>\n<p>Leurs performances sont r\u00e9ellement impressionnantes : 128 Go de m\u00e9moire et des vitesses de g\u00e9n\u00e9ration proches de celles du DGX Spark, pour un prix bien inf\u00e9rieur. Le seul b\u00e9mol concerne les logiciels : ROCm et llama.cpp fonctionnent, mais sont moins aboutis que MLX d\u2019Apple ou CUDA de NVIDIA, et le traitement des invites est peu performant. Si vous \u00eates \u00e0 l'aise avec un peu de configuration, le rapport qualit\u00e9-prix est excellent.<\/p>\n<h3>Quelle puissance et quel niveau sonore puis-je attendre de ces machines ?<\/h3>\n<p>Le Mac mini est le plus silencieux et le plus \u00e9conome en \u00e9nergie, avec une consommation d\u2019environ 30 W en charge et un fonctionnement pratiquement silencieux. Les bo\u00eetiers Strix Halo consomment entre 80 et 120 W et sont \u00e9quip\u00e9s de ventilateurs audibles mais discrets. Le DGX Spark est livr\u00e9 avec un adaptateur secteur de 240 W. Tous ces mod\u00e8les sont nettement plus silencieux et moins gourmands en \u00e9nergie qu'un ordinateur de bureau \u00e9quip\u00e9 de plusieurs cartes graphiques, qui peut consommer entre 300 et 450 W, voire plus.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'\u00e8re des mini-PC d\u00e9di\u00e9s \u00e0 l'IA locale est bel et bien arriv\u00e9e, mais le marketing en exag\u00e8re les atouts sur un point pr\u00e9cis : ces machines se distinguent par leur taille, leur silence, leur puissance et leur grande m\u00e9moire unifi\u00e9e \u2014 et non par leur vitesse brute. Aucun de ces appareils ne surpasse un ordinateur de bureau \u00e9quip\u00e9 de plusieurs GPU en termes de \u00ab tokens par seconde \u00bb, et vous ne devriez pas en acheter un en esp\u00e9rant qu'il le fasse.<\/p>\n<p>Choisissez en fonction de la taille du mod\u00e8le que vous utilisez r\u00e9ellement. Pour les mod\u00e8les de 8B \u00e0 32B, le Mac mini M4 Pro est le choix le plus simple et celui que nous recommandons \u00e0 la plupart de nos lecteurs. Pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les de 70B \u00e0 120B sans tour, le bo\u00eetier AMD Strix Halo offre le meilleur rapport performances\/prix, tandis que le DGX Spark est r\u00e9serv\u00e9 \u00e0 ceux qui ont sp\u00e9cifiquement besoin de la pile technologique NVIDIA et de sa puissance de traitement des invites. Et si vos besoins se limitent \u00e0 des mod\u00e8les de 8B, un mini-PC Intel fera l\u2019affaire \u00e0 moindre co\u00fbt. Adaptez la m\u00e9moire au mod\u00e8le, v\u00e9rifiez la bande passante et ne tenez pas compte du nombre de p\u00e9taflops indiqu\u00e9 sur le bo\u00eetier.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articles connexes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/openai-ipo-2026\/\">Introduction en bourse d'OpenAI\u00a0: d\u00e9pos\u00e9e, puis report\u00e9e \u2014 ce que nous savons r\u00e9ellement en juillet 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-50-super-for-ai-2026\/\">RTX 5080 Super et 5070 Super pour l\u2019IA : ce que signifient les fuites sur les am\u00e9liorations de VRAM pour les LLM locaux (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/nvidia-vera-rubin-explained-2026\/\">NVIDIA Vera Rubin expliqu\u00e9 : la nouvelle plateforme IA qui r\u00e9duit les co\u00fbts d\u2019inf\u00e9rence de 10\u00d7 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