{"id":258,"date":"2026-05-19T16:46:19","date_gmt":"2026-05-19T16:46:19","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/"},"modified":"2026-07-03T13:39:48","modified_gmt":"2026-07-03T13:39:48","slug":"apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/","title":{"rendered":"Apple M4 Max contre NVIDIA RTX 5090 pour les charges de travail IA : m\u00e9moire unifi\u00e9e ou puissance brute ?"},"content":{"rendered":"<p>Choisir entre un max\u00e9 <strong>MacBook Pro \/ Mac Studio M4 Max<\/strong> et un <strong>Station de travail RTX 5090<\/strong> car le travail sur l'IA en 2026 ne se r\u00e9sume pas \u00e0 une simple comparaison entre deux GPU. Il s'agit d'une comparaison entre deux philosophies informatiques distinctes \u2014 <strong>m\u00e9moire unifi\u00e9e et efficacit\u00e9 silencieuse<\/strong> contre <strong>m\u00e9moire vid\u00e9o d\u00e9di\u00e9e et d\u00e9bit brut<\/strong> \u2014 et le choix appropri\u00e9 d\u00e9pend presque enti\u00e8rement des mod\u00e8les que vous comptez ex\u00e9cuter.<\/p>\n<p>Nous avons utilis\u00e9 ces deux syst\u00e8mes quotidiennement pendant trois mois sur un m\u00eame ensemble de charges de travail li\u00e9es \u00e0 l'IA. Voici ce qui compte vraiment pour faire son choix entre les deux en 2026.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li>Le <strong>RTX 5090<\/strong> est environ 2,5 fois plus rapide par token pour les mod\u00e8les qui tiennent dans ses 32 Go de VRAM.<\/li>\n<li>Le <strong>M4 Max 128 Go<\/strong> permet d'ex\u00e9cuter des mod\u00e8les 4 fois plus volumineux que ceux que la 5090 peut traiter \u2014 \u00e0 une vitesse par jeton inf\u00e9rieure.<\/li>\n<li>Pour <strong>g\u00e9n\u00e9ration d'images et de vid\u00e9os<\/strong>, le 5090 s'impose haut la main (CUDA + bande passante).<\/li>\n<li>Pour <strong>recherche \/ travaux sur les mod\u00e8les de langage \u00e0 long contexte (LLM) \/ mod\u00e8les de plus de 100 milliards de param\u00e8tres<\/strong>, c'est la M4 Max qui l'emporte.<\/li>\n<li>Pour <strong>portabilit\u00e9<\/strong>, il n'y a pas photo : le M4 Max est int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 un ordinateur portable.<\/li>\n<li>Co\u00fbt total du syst\u00e8me : environ 1 TP4T2 600 (poste de travail 5090) contre environ 1 TP4T5 000 (MacBook M4 Max 128 Go).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52d67687d5e\" 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-6a52d67687d5e\"  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\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#What_youre_actually_comparing\" >Ce que vous comparez r\u00e9ellement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#The_architecture_difference_in_one_paragraph\" >La diff\u00e9rence architecturale, en un paragraphe<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#LLM_inference_%E2%80%94_the_model-size_question\" >Inf\u00e9rence LLM \u2014 la question de la taille du mod\u00e8le<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#Image_and_video_generation\" >G\u00e9n\u00e9ration d\u2019images et de vid\u00e9os<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#Fine-tuning_and_training\" >Affinage fin et entra\u00eenement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#Software_ecosystem_in_2026\" >L'\u00e9cosyst\u00e8me logiciel en 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#Total_cost_of_ownership\" >Co\u00fbt total de possession<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#Use-case_verdicts\" >D\u00e9cisions relatives aux cas d'utilisation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#The_hybrid_pro_setup\" >La configuration hybride pro<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_youre_actually_comparing\"><\/span>Ce que vous comparez r\u00e9ellement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La RTX 5090 \u00e9tant un processeur graphique, la comparaison des stations de travail prend en compte l'ensemble du syst\u00e8me. Voici des configurations r\u00e9alistes aux prix pr\u00e9vus pour fin 2026 :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Sp\u00e9cifications<\/th>\n<th>Station de travail RTX 5090<\/th>\n<th>MacBook Pro M4 Max 16 pouces<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Puissance de calcul<\/td>\n<td>RTX 5090 + Ryzen 9 9950X<\/td>\n<td>Apple M4 Max (processeur \u00e0 16 c\u0153urs, processeur graphique \u00e0 40 c\u0153urs)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u201c VRAM \u201d pour l'IA<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">32 Go de GDDR7 (1 792 Go\/s)<\/td>\n<td>128 Go unifi\u00e9s (546 Go\/s)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RAM syst\u00e8me<\/td>\n<td>64 Go DDR5-6400<\/td>\n<td>(unifi\u00e9 \u2014 voir ci-dessus)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Stockage<\/td>\n<td>2 To NVMe Gen 5<\/td>\n<td>SSD de 2 To<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Consommation \u00e9lectrique totale (charge AI)<\/td>\n<td>environ 750 W<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~85 W<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Bruit en charge<\/td>\n<td>42 dBA<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">28 dBA<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Portabilit\u00e9<\/td>\n<td>Aucune<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Ordinateur portable, autonomie d'une journ\u00e9e enti\u00e8re<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Co\u00fbt de construction (2e trimestre 2026)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~$2 600 (configuration 5 090 + 9 950X)<\/td>\n<td>~$4 999 (MBP 16 pouces M4 Max 128 Go)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Autre format<\/td>\n<td>Les m\u00eames composants dans un ordinateur de bureau<\/td>\n<td>Mac Studio M4 Max 128 Go chez $ \u00e0 3 499<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>C'est une comparaison injuste si on la prend au pied de la lettre : on peut utiliser la RTX 5090 dans un PC de bureau \u00e9quip\u00e9 d'un \u00e9cran 4K de 32 pouces, et on peut utiliser la M4 Max dans un ordinateur portable de 4 livres fonctionnant sur batterie dans un caf\u00e9. Ces deux cas de figure sont valables ; nous allons les aborder tour \u00e0 tour.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_architecture_difference_in_one_paragraph\"><\/span>La diff\u00e9rence architecturale, en un paragraphe<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La RTX 5090 dispose de 32 Go de m\u00e9moire GDDR7 \u00e0 haut d\u00e9bit, connect\u00e9e directement au GPU \u00e0 un d\u00e9bit de 1 792 Go\/s. Le processeur dispose de sa propre m\u00e9moire DDR5 distincte, d'un d\u00e9bit d'environ 80 Go\/s. Le transfert de donn\u00e9es entre les deux s'effectue via PCIe 5.0 \u00e0 un d\u00e9bit d'environ 64 Go\/s \u2014 une vitesse suffisante pour une utilisation courante, mais extr\u00eamement lente pour l'IA.<\/p>\n<p>Le M4 Max dispose de <strong>un<\/strong> pool de m\u00e9moire \u2014 jusqu'\u00e0 128 Go \u2014 accessible \u00e0 la fois au processeur et au GPU \u00e0 un d\u00e9bit de 546 Go\/s. Tout s'ex\u00e9cute \u00e0 partir de la m\u00eame m\u00e9moire. Il n'y a pas de goulot d'\u00e9tranglement PCIe, car il n'y a pas de m\u00e9moire GPU distincte.<\/p>\n<p>Le 5090 l'emporte sur <strong>bande passante par puce<\/strong> (3 fois plus rapide que le M4 Max). Le M4 Max l'emporte sur <strong>m\u00e9moire adressable totale<\/strong> (4 fois plus grand). Presque toutes les autres diff\u00e9rences mentionn\u00e9es dans cet article d\u00e9coulent de ces deux chiffres.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LLM_inference_%E2%80%94_the_model-size_question\"><\/span>Inf\u00e9rence LLM \u2014 la question de la taille du mod\u00e8le<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Tests effectu\u00e9s avec les m\u00eames prompts sur les deux syst\u00e8mes. Mod\u00e8les utilisant les quantifications de meilleure qualit\u00e9 adapt\u00e9es \u00e0 chaque plateforme. Toutes les donn\u00e9es proviennent d\u2019un flux unique, avec un contexte de 8 K.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Mod\u00e8le<\/th>\n<th>RTX 5090 (t\/s)<\/th>\n<th>M4 Max 128 Go (t\/s)<\/th>\n<th>Vainqueur<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B Q5_K_M<\/td>\n<td>165<\/td>\n<td>78<\/td>\n<td>5090 (2.1\u00d7)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B FP16<\/td>\n<td>92<\/td>\n<td>52<\/td>\n<td>5090 (1.8\u00d7)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 32B Q5_K_M<\/td>\n<td>52<\/td>\n<td>26<\/td>\n<td>5090 (2.0\u00d7)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B Q4_K_M<\/td>\n<td>22<\/td>\n<td>9.4<\/td>\n<td>5090 (2.3\u00d7)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B Q5_K_M<\/td>\n<td>18<\/td>\n<td>8.3<\/td>\n<td>5090 (2.2\u00d7)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B Q8_0<\/td>\n<td>OOM \u00e0 32 Go<\/td>\n<td>5.8<\/td>\n<td>M4 Max (un seul)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral Large 2 123B Q4<\/td>\n<td>OOM \u00e0 32 Go<\/td>\n<td>4.7<\/td>\n<td>M4 Max (un seul)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Commande R+ 104B Q4<\/td>\n<td>OOM \u00e0 32 Go<\/td>\n<td>5.5<\/td>\n<td>M4 Max (un seul)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 405B Q4<\/td>\n<td>n\/a (impossible)<\/td>\n<td>2.1<\/td>\n<td>M4 Max (un seul)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V3 (236 milliards de MoE) T3<\/td>\n<td>n\/a (impossible)<\/td>\n<td>6.1<\/td>\n<td>M4 Max (un seul)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Voici comment lire le tableau :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Moins de 32 Go :<\/strong> Le 5090 est deux fois plus rapide, sans exception.<\/li>\n<li><strong>Entre 32 Go et 128 Go :<\/strong> Le M4 Max est la seule option qui permette de faire fonctionner le mod\u00e8le.<\/li>\n<li><strong>Above 128 GB (Llama 3 405B at Q5, DeepSeek V3 at Q4):<\/strong> Aucun des deux syst\u00e8mes ne s'adapte parfaitement, mais le M4 Max s'en rapproche davantage avec une quantification importante.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La r\u00e8gle de d\u00e9cision s'impose d'elle-m\u00eame : <strong>Si vos mod\u00e8les quotidiens tiennent dans 32 Go, optez pour la 5090. Sinon, choisissez la M4 Max.<\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Image_and_video_generation\"><\/span>G\u00e9n\u00e9ration d\u2019images et de vid\u00e9os<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>C'est l\u00e0 que l'\u00e9cart est le plus important, en faveur du 5090.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Charge de travail<\/th>\n<th>RTX 5090<\/th>\n<th>M4 Max 128 Go<\/th>\n<th>\u0394<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>SDXL 1024\u00d71024 (it\/s)<\/td>\n<td>25.4<\/td>\n<td>6.3<\/td>\n<td>4.0\u00d7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>SD 3.5 Grand format 1024\u00d71024 (it\/s)<\/td>\n<td>14.8<\/td>\n<td>3.1<\/td>\n<td>4.8\u00d7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>FLUX.1 dev 1024\u00d71024 (it\/s)<\/td>\n<td>3.4<\/td>\n<td>0.6<\/td>\n<td>5.7\u00d7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>FLUX.1 rapide (s\/image)<\/td>\n<td>1,1 s<\/td>\n<td>5,4 s<\/td>\n<td>4.9\u00d7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vid\u00e9o Hunyuan de 5 s en 720p<\/td>\n<td>78 s<\/td>\n<td>non pris en charge<\/td>\n<td>n\/d<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Deux raisons expliquent cet \u00e9cart :<\/p>\n<p>1. <strong>CUDA + cuDNN + TensorRT<\/strong> sont exceptionnellement bien optimis\u00e9s pour les mod\u00e8les de diffusion. MLX et Core ML sur Apple Silicon rattrapent leur retard, mais restent encore 2 \u00e0 4 fois moins performants pour la plupart des t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration d'images en 2026.<br \/>\n2. <strong>Bande passante GDDR7<\/strong> Cela a une incidence disproportionn\u00e9e sur la diffusion \u2014 les \u00e9tapes de d\u00e9bruitage sont limit\u00e9es par la bande passante \u2014 et le 5090 dispose d'une bande passante trois fois sup\u00e9rieure.<\/p>\n<p>Si vos travaux d'IA font largement appel aux images ou aux vid\u00e9os, cette comparaison s'arr\u00eate ici. La 5090 l'emporte haut la main.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fine-tuning_and_training\"><\/span>Affinage fin et entra\u00eenement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>T\u00e2ches de r\u00e9glage fin de LoRA :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Charge de travail<\/th>\n<th>RTX 5090<\/th>\n<th>M4 Max 128 Go<\/th>\n<th>\u0394<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B LoRA, 1 \u00e9poque sur 5 000 \u00e9chantillons<\/td>\n<td>1 h 12 min<\/td>\n<td>2 h 47 min<\/td>\n<td>2.3\u00d7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>SDXL LoRA, 5 000 images, 10 \u00e9poques<\/td>\n<td>2 h 38 min<\/td>\n<td>8 h 12 min<\/td>\n<td>3.1\u00d7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>FLUX.1 dev LoRA, 1 000 images, 20 \u00e9poques<\/td>\n<td>3 h 14 min<\/td>\n<td>12 h 30 min<\/td>\n<td>3.9\u00d7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B LoRA, 1 \u00e9poque sur 2 000 \u00e9chantillons<\/td>\n<td>OOM \u00e0 32 Go<\/td>\n<td>14 h 22 min<\/td>\n<td>uniquement sur Mac<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Le 5090 l'emporte en termes de vitesse pour les mod\u00e8les qu'il peut prendre en charge. Le M4 Max l'emporte en termes de performances pour les mod\u00e8les que le 5090 ne peut pas prendre en charge. Le sch\u00e9ma est le m\u00eame que pour l'inf\u00e9rence.<\/p>\n<p>Il existe un avantage souvent sous-estim\u00e9 du Mac pour les r\u00e9glages de pr\u00e9cision : <strong>vous pouvez le laisser fonctionner toute la nuit sans vous soucier de la chaleur, du bruit ou de la facture d'\u00e9lectricit\u00e9<\/strong>. Le MacBook Pro M4 Max, soumis \u00e0 une charge intensive, est \u00e0 peu pr\u00e8s aussi silencieux et d\u00e9gage \u00e0 peu pr\u00e8s autant de chaleur qu\u2019en utilisation normale. La station de travail 5090, en revanche, est bruyante et d\u00e9gage une chaleur perceptible dans la pi\u00e8ce.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Software_ecosystem_in_2026\"><\/span>L'\u00e9cosyst\u00e8me logiciel en 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'\u00e9cart est moins important que ne le laisse entendre la campagne marketing, mais Nvidia reste en t\u00eate.<\/p>\n<p><strong>\u00c9cosyst\u00e8me CUDA (5090) :<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>PyTorch \u2014 une solution de premier ordre, quel que soit le mod\u00e8le.<\/li>\n<li>TensorRT-LLM \u2014 le moteur d'inf\u00e9rence le plus rapide, compatible uniquement avec CUDA.<\/li>\n<li>vLLM \u2014 pr\u00eat pour la production, optimis\u00e9 pour CUDA.<\/li>\n<li>Stable Diffusion \/ ComfyUI \/ Auto1111 \u2014 tous optimis\u00e9s pour CUDA.<\/li>\n<li>Du code de recherche \u00e0 la pointe de l'innovation issu d'articles r\u00e9cents \u2014 presque toujours ax\u00e9 en priorit\u00e9 sur CUDA, et souvent exclusivement sur CUDA lors de sa publication.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00c9cosyst\u00e8me Apple Silicon (M4 Max) :<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>MLX<\/strong> \u2014 Le framework natif d\u2019Apple, rapide, prend en charge la plupart des architectures modernes. En 2026, son niveau de maturit\u00e9 sera comparable \u00e0 celui de PyTorch en 2022.<\/li>\n<li><strong>PyTorch avec le backend MPS<\/strong> \u2014 fonctionne pour la plupart des mod\u00e8les, mais est environ 20 \u00e0 40% plus lent que son \u00e9quivalent CUDA.<\/li>\n<li><strong>llama.cpp Metal<\/strong> \u2014 une inf\u00e9rence LLM fiable.<\/li>\n<li><strong>CoreML<\/strong> \u2014 chemin d'inf\u00e9rence de production, principalement destin\u00e9 aux applications int\u00e9gr\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Code de recherche \u00e0 la pointe de l'innovation<\/strong> \u2014 ne fonctionne souvent pas sans adaptation. Il faut souvent patienter entre 1 et 4 semaines pour que la communaut\u00e9 propose des adaptations.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si votre m\u00e9tier consiste \u00e0 <strong>b\u00e2timent<\/strong> Avec des outils d'IA \u00e9prouv\u00e9s, les deux \u00e9cosyst\u00e8mes fonctionnent. Si votre m\u00e9tier consiste \u00e0 <strong>lire de nouveaux articles et ex\u00e9cuter imm\u00e9diatement leur code<\/strong>, le mod\u00e8le 5090 pr\u00e9sente un frottement nettement moindre.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Total_cost_of_ownership\"><\/span>Co\u00fbt total de possession<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Une configuration pratique du 5090 (station de travail) :<\/p>\n<ul>\n<li>RTX 5090 : $ 1 999 (prix public conseill\u00e9) \/ $ 2 400 (prix en magasin)<\/li>\n<li>Ryzen 9 9950X : $549<\/li>\n<li>Carte m\u00e8re B650\/X870 : $250<\/li>\n<li>64 Go DDR5-6400 : $220<\/li>\n<li>2 To NVMe Gen 5 : $250<\/li>\n<li>Bloc d'alimentation ATX 3.1 de 1 200 W : $250<\/li>\n<li>Bo\u00eetier + refroidisseur + ventilateurs : $200<\/li>\n<li><strong>Total<\/strong>: ~$4,118 (prix public conseill\u00e9) \/ ~$4,519 (prix en magasin)<\/li>\n<\/ul>\n<p>A Mac Studio M4 Max 128 GB:<\/p>\n<ul>\n<li>Mac Studio M4 Max 128 Go \/ 2 To : $3 899<\/li>\n<li><strong>Total<\/strong>: $3,899<\/li>\n<\/ul>\n<p>MacBook Pro M4 Max 16 pouces 128 Go \/ 2 To : $4 999<\/p>\n<p>Le Mac Studio co\u00fbte $619 de moins que la configuration de bureau \u00e9quivalente \u00e9quip\u00e9e d'une carte graphique 5090. Le MacBook Pro co\u00fbte $480 de plus. Le format a son importance : le Mac Studio constitue la comparaison directe la plus pertinente.<\/p>\n<p>Mais il y a des co\u00fbts cach\u00e9s :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Facture d'\u00e9lectricit\u00e9 (5090) :<\/strong> Avec 4 heures par jour de calculs d'IA \u00e0 750 W, cela correspond \u00e0 environ $24 par mois, \u00e0 un co\u00fbt de $0,13 par kWh. Sur trois ans, cela repr\u00e9sente environ $860.<\/li>\n<li><strong>Facture d'\u00e9lectricit\u00e9 (Mac) :<\/strong> consommation \u00e9quivalente \u00e0 85 W = environ 1 TP4T3 par mois. Sur trois ans : environ 1 TP4T108.<\/li>\n<li><strong>Diff\u00e9rence de facture d'\u00e9lectricit\u00e9 sur 3 ans : environ $750.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Mise \u00e0 jour : le co\u00fbt total de possession du 5090 de bureau est \u00e0 peu pr\u00e8s \u00e9quivalent \u00e0 celui d\u2019un Mac Studio M4 Max 128 Go. Le MacBook Pro reste quant \u00e0 lui environ $1 000 plus cher pour des caract\u00e9ristiques techniques identiques \u00e0 celles d\u2019un Mac, mais sous forme d\u2019ordinateur portable \u2014 c\u2019est le prix \u00e0 payer pour la portabilit\u00e9.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Use-case_verdicts\"><\/span>D\u00e9cisions relatives aux cas d'utilisation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Achetez la RTX 5090 si<\/h4>\n<ul>\n<li>Vos mod\u00e8les tiennent dans 32 Go de m\u00e9moire vid\u00e9o (pour la plupart des flux de travail sous Llama 3 70B Q5)<\/li>\n<li>Vous vous consacrez s\u00e9rieusement \u00e0 la cr\u00e9ation d'images ou de vid\u00e9os<\/li>\n<li>Vous affinez fr\u00e9quemment des mod\u00e8les comportant moins de 13 param\u00e8tres B<\/li>\n<li>Vous ex\u00e9cutez du code de recherche \u00e0 la pointe de la technologie, con\u00e7u en priorit\u00e9 pour CUDA<\/li>\n<li>Tu veux un ordinateur de bureau, pas un ordinateur portable<\/li>\n<li>Vous \u00eates sensible au prix (prix d'entr\u00e9e de gamme inf\u00e9rieur \u00e0 celui du M4 Max 128 Go)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Le mod\u00e8le 5090 ne convient pas si<\/h4>\n<ul>\n<li>Vous devez ex\u00e9cuter 100 mod\u00e8les B+ en local<\/li>\n<li>Vous avez besoin de portabilit\u00e9 \u2014 il n'existe aucun ordinateur portable \u00e9quip\u00e9 d'une carte graphique 5090 qui soit adapt\u00e9 aux t\u00e2ches d'IA<\/li>\n<li>Tu d\u00e9testes le bruit des ventilateurs (et ton bureau, c'est ta chambre)<\/li>\n<li>Vous ne pouvez pas prendre en charge une consommation \u00e9lectrique suppl\u00e9mentaire sup\u00e9rieure \u00e0 575 W.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Achetez le M4 Max 128 Go si<\/h4>\n<ul>\n<li>Vous ex\u00e9cutez r\u00e9guli\u00e8rement 70 mod\u00e8les de type B+ (Llama 3 70B chez Q8, 100 mod\u00e8les de type B+ chez n'importe quelle soci\u00e9t\u00e9 de quant)<\/li>\n<li>Vous effectuez des recherches sur des t\u00e2ches \u00e0 long contexte (vous pouvez stocker d'\u00e9normes caches cl\u00e9-valeur dans une m\u00e9moire unifi\u00e9e)<\/li>\n<li>Vous voyagez et avez besoin de fonctionnalit\u00e9s d'IA lors de vos d\u00e9placements<\/li>\n<li>Vous d\u00e9testez le bruit des ventilateurs et vous voulez un syst\u00e8me qui fonctionne en silence<\/li>\n<li>Vous \u00eates un utilisateur de Mac de longue date et vous n'appr\u00e9cieriez pas de devoir r\u00e9apprendre \u00e0 utiliser Linux ou Windows<\/li>\n<li>Votre travail quotidien consiste \u00e0 effectuer des inf\u00e9rences sur un mod\u00e8le LLM, et non \u00e0 l'entra\u00eener ni \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des images.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Le M4 Max n'est pas adapt\u00e9 si<\/h4>\n<ul>\n<li>Vos mod\u00e8les tiennent dans 32 Go et vous souhaitez b\u00e9n\u00e9ficier d'une vitesse maximale<\/li>\n<li>Vous effectuez des traitements intensifs d'images et de vid\u00e9os<\/li>\n<li>Vous menez des recherches de pointe dont les r\u00e9sultats ne sont disponibles que via CUDA<\/li>\n<li>Vous souhaitez mettre \u00e0 niveau la m\u00e9moire vive ou la carte graphique ult\u00e9rieurement (ce qui n'est pas possible, car la configuration unifi\u00e9e est fixe d\u00e8s l'achat)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_hybrid_pro_setup\"><\/span>La configuration hybride pro<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>De nombreux d\u00e9veloppeurs d'IA que nous connaissons en 2026 utilisent en r\u00e9alit\u00e9 <strong>les deux<\/strong>: un ordinateur de bureau 5090 pour les calculs intensifs (g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images, r\u00e9glages fins, prototypage rapide avec des mod\u00e8les de petite taille) et un MacBook Pro M4 Max pour la portabilit\u00e9 et l\u2019ex\u00e9cution occasionnelle de mod\u00e8les volumineux. Le co\u00fbt total s\u2019\u00e9l\u00e8ve \u00e0 environ $8 000\u20139 000, mais cette configuration permet de g\u00e9rer de mani\u00e8re optimale toutes les charges de travail.<\/p>\n<p>Si vous n'en achetez qu'un seul et que votre charge de travail quotidienne principale consiste \u00e0 <strong>Discussion avec des mod\u00e8les LLM de petite et moyenne taille + g\u00e9n\u00e9ration d'images et de vid\u00e9os<\/strong>, optez pour le 5090.<\/p>\n<p>Si votre charge de travail quotidienne principale consiste \u00e0 <strong>inf\u00e9rence sur des mod\u00e8les g\u00e9ants + recherche + t\u00e9l\u00e9travail<\/strong>, optez pour le M4 Max 128 Go.<\/p>\n<p>Pour tout le reste, consultez notre <a href=\"\/fr\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">Meilleures GPU pour les LLM locaux<\/a> guide pour trouver un outil plus adapt\u00e9.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>La M4 Max est-elle r\u00e9ellement moins performante que la RTX 5090 en mati\u00e8re d'IA ?<\/h3>\n<p>Par token, oui \u2014 g\u00e9n\u00e9ralement 2 \u00e0 4 fois plus lent, selon le mod\u00e8le et la charge de travail. Le M4 Max l'emporte en termes de capacit\u00e9 m\u00e9moire (128 Go contre 32 Go), mais pas en d\u00e9bit brut. Pour les charges de travail compatibles avec les deux mod\u00e8les, le 5090 est plus rapide. Pour celles qui ne sont compatibles qu\u2019avec le M4 Max, c\u2019est ce dernier qui l\u2019emporte par d\u00e9faut.<\/p>\n<h3>Le M4 Max peut-il faire tourner Llama 3 405B ?<\/h3>\n<p>Le M4 Max de 128 Go peut faire tourner Llama 3 405B en mode IQ2_XXS ou Q2_K (quantification tr\u00e8s agressive, perte de qualit\u00e9 notable) \u00e0 environ 2 tokens\/sec. C'est techniquement possible, mais beaucoup trop lent pour une utilisation quotidienne. Pour utiliser Llama 3 405B avec une qualit\u00e9 correcte, il faut disposer d\u2019un Mac Studio M4 Ultra de 512 Go ou d\u2019un serveur \u00e9quip\u00e9 de plusieurs cartes graphiques.<\/p>\n<h3>Pourquoi Apple ne fabrique-t-il pas tout simplement un M4 Ultra Max avec une bande passante plus importante ?<\/h3>\n<p>Le M4 Ultra existe bel et bien (512 Go de m\u00e9moire unifi\u00e9e, bande passante d\u2019environ 819 Go\/s) et constitue la solution id\u00e9ale pour les utilisateurs qui ont besoin \u00e0 la fois d\u2019une m\u00e9moire massive et d\u2019une bande passante plus rapide. Il est uniquement disponible dans le format Mac Studio, \u00e0 partir d\u2019environ 5 000 TP4T, et peut atteindre environ 12 000 TP4T en configuration maximale. Pour les mod\u00e8les de plus de 200B disponibles localement, c\u2019est le choix id\u00e9al.<\/p>\n<h3>MLX prend-il en charge les m\u00eames architectures de mod\u00e8les que PyTorch CUDA ?<\/h3>\n<p>En 2026, MLX prendra en charge toutes les grandes familles de mod\u00e8les : Llama, Mistral, Qwen, Phi, DeepSeek, Gemma, Mixtral, command, Stable Diffusion, FLUX, ainsi que la plupart des encodeurs de vision. L\u00e0 o\u00f9 il reste en retrait par rapport \u00e0 PyTorch, c'est sur <strong>des architectures de recherche enti\u00e8rement nouvelles<\/strong> \u2014 un article publi\u00e9 la semaine derni\u00e8re pourrait ne pas prendre en charge MLX avant 2 \u00e0 4 semaines, alors que CUDA fonctionne g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e8s le premier jour.<\/p>\n<h3>Pourrai-je proc\u00e9der \u00e0 un r\u00e9glage fin sur Apple Silicon en 2026 ?<\/h3>\n<p>Oui, en effet. L\u2019int\u00e9gration MLX-LM et MLX de Hugging Face prend en charge LoRA et le fine-tuning complet. Pour les mod\u00e8les de petite taille (\u2264 13 milliards de param\u00e8tres), le M4 Max est v\u00e9ritablement comp\u00e9titif face aux GPU de milieu de gamme. Pour les ajustements plus importants, le M4 Max en est capable (la m\u00e9moire est suffisante), mais cela prend 2 \u00e0 4 fois plus de temps qu\u2019avec un syst\u00e8me 5090 + 64 Go.<\/p>\n<h3>En 2026, le Mac Studio M4 Max est-il un meilleur choix que le 5090 de bureau ?<\/h3>\n<p>Pour les charges de travail intensives en LLM n\u00e9cessitant de gros mod\u00e8les : oui. Pour la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images\/vid\u00e9os et la recherche ax\u00e9e sur CUDA : non. Ils sont optimis\u00e9s pour des cas d\u2019utilisation diff\u00e9rents. Le Mac Studio est $619 moins cher qu\u2019un PC de bureau 5090 \u00e9quivalent dot\u00e9 d\u2019un stockage similaire, il fonctionne \u00e0 une temp\u00e9rature plus basse et est plus silencieux, et prend en charge 4 fois plus de m\u00e9moire \u2014 mais il est nettement moins performant en termes de vitesse par token et avec les logiciels exclusivement CUDA.<\/p>\n<h3>Qu'en est-il des M5 et M5 Max pr\u00e9vues pour 2026 ?<\/h3>\n<p>Selon certaines rumeurs, le M5 Max (pr\u00e9vu pour le second semestre 2026 lors de la prochaine mise \u00e0 jour du MacBook Pro) devrait offrir une bande passante am\u00e9lior\u00e9e \u00e0 environ 700 Go\/s et int\u00e9grer un NPU plus performant. N\u2019attendez pas si vous avez besoin de ce mat\u00e9riel d\u00e8s maintenant : le M4 Max est une valeur s\u00fbre, disponible imm\u00e9diatement, et les am\u00e9liorations attendues avec le M5 sont \u00e9volutives, et non r\u00e9volutionnaires.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La RTX 5090 et l'Apple M4 Max 128 Go ne visent pas la m\u00eame client\u00e8le. Elles sont optimis\u00e9es pour les deux extr\u00e9mit\u00e9s oppos\u00e9es du spectre du mat\u00e9riel d'IA :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>5090<\/strong>: d\u00e9bit maximal pour les charges de travail pouvant tenir dans 32 Go.<\/li>\n<li><strong>M4 Max<\/strong>: taille maximale d'un mod\u00e8le adressable avec un d\u00e9bit acceptable.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si vous \u00eates en mesure de d\u00e9terminer clairement de quel c\u00f4t\u00e9 de cette ligne se situe votre travail en IA, le choix s\u2019impose de lui-m\u00eame. Si ce n\u2019est pas le cas, vous devriez probablement opter pour le 5090 : c\u2019est le mod\u00e8le d\u2019entr\u00e9e de gamme le plus polyvalent et le moins cher, qui ne r\u00e9serve aucune mauvaise surprise pour les 80% de charges de travail qui s\u2019int\u00e8grent parfaitement dans sa m\u00e9moire.<\/p>\n<p>Le M4 Max s'impose comme le choix id\u00e9al lorsque \u201c l'ex\u00e9cution locale de mod\u00e8les gigantesques \u201d cesse d'\u00eatre un simple passe-temps pour devenir une t\u00e2che quotidienne \u2014 et c'est \u00e0 ce moment-l\u00e0 que son architecture \u00e0 m\u00e9moire unifi\u00e9e devient v\u00e9ritablement la seule solution abordable pour y parvenir.<\/p>\n<p>L\u2019un comme l\u2019autre constituent un excellent achat pour 2026. Aucun des deux ne para\u00eetra lent ou obsol\u00e8te en 2027. Le risque de se tromper est bien r\u00e9el, mais il est g\u00e9rable : les deux mod\u00e8les b\u00e9n\u00e9ficient d\u2019un march\u00e9 de l\u2019occasion solide, et la dur\u00e9e de possession typique de deux ans permet de maintenir la d\u00e9pr\u00e9ciation \u00e0 un niveau raisonnable dans les deux cas.<\/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\/qwen3-30b-a3b-vs-qwen3-32b\/\">Qwen3 30B-A3B vs Qwen3 32B: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX contre RTX 4090 pour l'IA en 2026 : ROCm peut-il rivaliser ?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/\">RTX 5080 contre RTX 4080 Super pour l\u2019IA en 2026 : \u00e9cart g\u00e9n\u00e9rationnel ou simple \u00e9volution lat\u00e9rale ?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-for-ai\/\">RTX 5070 Ti contre RTX 4070 Ti Super pour l\u2019IA en 2026 : duel haut de gamme milieu de gamme<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/\">RTX 4090 contre RTX 3090 pour l\u2019IA en 2026 : la mise \u00e0 niveau vaut-elle le coup ?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The RTX 5090 is faster per token. 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