{"id":263,"date":"2026-05-19T16:46:24","date_gmt":"2026-05-19T16:46:24","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/"},"modified":"2026-07-11T09:22:55","modified_gmt":"2026-07-11T09:22:55","slug":"rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/","title":{"rendered":"RTX 5090 contre RTX 4090 pour l\u2019IA : benchmarks sur Stable Diffusion, inf\u00e9rence et entra\u00eenement de grands mod\u00e8les linguistiques (2026)"},"content":{"rendered":"<p>Le <strong>RTX 5090<\/strong> est enfin arriv\u00e9e au d\u00e9but de l'ann\u00e9e 2026 avec un prix qui a fait grimacer les acheteurs \u2014 <strong>1 999 $ US (Prix conseill\u00e9)<\/strong> sur un march\u00e9 o\u00f9 elle se vend actuellement \u00e0 plus de 2 400 $. La question que se posent tous les concepteurs d\u2019IA est la suivante : cet upgrade depuis une <strong>RTX 4090<\/strong> qui remplit d\u00e9j\u00e0 la plupart de nos besoins vaut-il vraiment le coup ?<\/p>\n<p>La r\u00e9ponse courte : <strong>Oui, si vous atteignez la limite de la m\u00e9moire vid\u00e9o (VRAM) sur la 4090 ; non, si ce n\u2019est pas le cas.<\/strong><\/p>\n<p>La r\u00e9ponse d\u00e9taill\u00e9e constitue le c\u0153ur de cet article.<\/p>\n<p><!--geo-block--><\/p>\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-6a52e8d94e263\" 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-6a52e8d94e263\"  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\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#Quick_answer_Is_the_RTX_5090_worth_it_for_AI_vs_the_RTX_4090\" >Quick answer: Is the RTX 5090 worth it for AI vs the RTX 4090?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#At_a_glance\" >En un coup d'\u0153il<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#What_changed_under_the_hood\" >Ce qui a chang\u00e9 sous le capot<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#Stable_Diffusion_FLUX_benchmarks\" >R\u00e9sultats des benchmarks Stable Diffusion \/ FLUX<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#LLM_inference_benchmarks\" >Benchmarks d\u2019inf\u00e9rence LLM<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#Fine-tuning_benchmarks\" >Benchmarks d\u2019ajustement fin (fine-tuning)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#Power_thermals_noise\" >Alimentation, thermique, bruit<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#Price-per-performance_reality_check\" >\u00c9valuation r\u00e9aliste du rapport prix\/performance<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#What_about_the_alternatives\" >Quelles sont les alternatives ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#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\/rtx-5090-vs-rtx-4090-for-ai-2026\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quick_answer_Is_the_RTX_5090_worth_it_for_AI_vs_the_RTX_4090\"><\/span>Quick answer: Is the RTX 5090 worth it for AI vs the RTX 4090?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>For AI in 2026 the RTX 5090 is the better card and worth it if you need the memory: its 32 GB of GDDR7 versus the 4090&#8217;s 24 GB GDDR6X is the deciding spec, letting it hold 70B-class models and larger batches the 4090 cannot. On throughput the 5090 leads by roughly a third \u2014 about 22.1 tok\/s vs 16.4 tok\/s on Llama 3 70B Q4_K_M \u2014 but it costs more (about $1,999 MSRP, ~$2,200\u20132,600 street vs the 4090&#8217;s ~$1,100\u20131,400 used) and draws 575 W vs 450 W. If your models fit comfortably in 24 GB, the RTX 4090 remains the stronger value.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Running 70B+ LLMs or fine-tuning big models:<\/strong> RTX 5090 \u2014 32 GB GDDR7 vs 24 GB, and 1,792 GB\/s bandwidth vs 1,008 GB\/s.<\/li>\n<li><strong>Best raw AI training\/inference performance:<\/strong> RTX 5090 \u2014 ~22.1 tok\/s vs 16.4 tok\/s on Llama 3 70B Q4_K_M (~35% faster), 168 vs 122 tok\/s on Llama 3 8B.<\/li>\n<li><strong>Image and video generation:<\/strong> RTX 5090 \u2014 ~39% faster in Stable Diffusion XL (25.4 it\/s vs 18.3 it\/s at 1024\u00d71024).<\/li>\n<li><strong>Best value if 24 GB is enough:<\/strong> RTX 4090 \u2014 strong performance at ~$1,100\u20131,400 used and 125 W lower power draw.<\/li>\n<li><strong>The VRAM headline:<\/strong> RTX 5090 gives 32 GB vs 24 GB \u2014 a 33% larger memory ceiling for bigger models and longer context.<\/li>\n<\/ul>\n<p><!--statcards--><br \/>\n<style>.cstat-wrap{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:14px;margin:22px 0}.cstat-title{font-weight:700;font-size:15px;margin:0 0 10px;color:#1a1a2e}.cstat{flex:1 1 158px;min-width:148px;background:#f8f9fb;border:1px solid #e6e8ef;border-top:3px solid var(--acc,#4263eb);border-radius:12px;padding:16px 18px}.cstat-n{display:block;font-size:31px;font-weight:800;line-height:1.05;color:var(--acc,#4263eb)}.cstat-l{display:block;font-size:13px;line-height:1.4;color:#475467;margin-top:7px}.cstat-wrap.dark{}.cstat-wrap.dark .cstat{background:rgba(255,255,255,.06);border-color:rgba(255,255,255,.14)}.cstat-wrap.dark .cstat-l{color:#c7d2fe}@media(max-width:560px){.cstat-n{font-size:25px}}<\/style><p class=\"cstat-title\">RTX 5090 vs RTX 4090 for AI \u2014 the numbers<\/p><div class=\"cstat-wrap\"><div class=\"cstat\" style=\"--acc:#2f9e44\"><span class=\"cstat-n\" style=\"color:#2f9e44\">32 Go<\/span><span class=\"cstat-l\">GDDR7 VRAM on the 5090 vs 24GB on the 4090<\/span><\/div><div class=\"cstat\" style=\"--acc:#4263eb\"><span class=\"cstat-n\" style=\"color:#4263eb\">+35%<\/span><span class=\"cstat-l\">faster on Llama 3 70B (22.1 vs 16.4 tok\/s)<\/span><\/div><div class=\"cstat\" style=\"--acc:#e8590c\"><span class=\"cstat-n\" style=\"color:#e8590c\">+39%<\/span><span class=\"cstat-l\">faster in Stable Diffusion XL (25.4 vs 18.3 it\/s)<\/span><\/div><div class=\"cstat\" style=\"--acc:#7048e8\"><span class=\"cstat-n\" style=\"color:#7048e8\">575 W<\/span><span class=\"cstat-l\">power draw vs 450W on the 4090<\/span><\/div><\/div><\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li>La RTX 5090 apporte <strong>32 Go de GDDR7<\/strong> contre 24 Go de GDDR6X sur la 4090 \u2014 soit une capacit\u00e9 m\u00e9moire augment\u00e9e de 33 %.<\/li>\n<li>Dans le cadre de l\u2019 <strong>Stable Diffusion XL<\/strong>, la 5090 est environ 38 % plus rapide (25,4 it\/s contre 18,3 it\/s \u00e0 1024\u00d71024).<\/li>\n<li>Pour <strong>Inf\u00e9rence Llama 3 70B Q4_K_M<\/strong>, la 5090 atteint 22 t\/s contre 16 t\/s sur la 4090.<\/li>\n<li>La RTX 5090 consomme <strong>575 W<\/strong> sous charge IA soutenue \u2014 soit 125 W de plus que la 4090.<\/li>\n<li>Si vous trouvez une 4090 d\u2019occasion \u00e0 1 200\u20131 400 $, c\u2019est le choix le plus avantageux. Si vous avez besoin de 32 Go de VRAM, aucune autre carte graphique grand public ne s\u2019en rapproche.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"At_a_glance\"><\/span>En un coup d'\u0153il<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Sp\u00e9cifications<\/th>\n<th>RTX 5090<\/th>\n<th>RTX 4090<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Architecture<\/td>\n<td>Blackwell GB202<\/td>\n<td>Ada Lovelace AD102<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>C\u0153urs CUDA<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">21,760<\/td>\n<td>16,384<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>VRAM<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">32 Go de GDDR7<\/td>\n<td>24 Go de GDDR6X<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Bande passante m\u00e9moire<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">1 792 Go\/s<\/td>\n<td>1 008 Go\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>FP16 (Tensor)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">419 TFLOPS<\/td>\n<td>330 TFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>FP8 (Tensor)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">838 TFLOPS<\/td>\n<td>660 TFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>TDP<\/td>\n<td>575 W<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">450 W<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>PCIe<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">PCIe 5.0 x16<\/td>\n<td>PCIe 4.0 x16<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prix conseill\u00e9<\/td>\n<td>$1,999<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">1 599 $ (ancien prix)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prix du march\u00e9 d\u2019occasion (Q2 2026)<\/td>\n<td>2 200\u20132 600 $<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">1 100\u20131 400 $<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_changed_under_the_hood\"><\/span>Ce qui a chang\u00e9 sous le capot<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La 5090 n\u2019est pas simplement une version plus rapide de la 4090. Le passage de l\u2019architecture <strong>Ada Lovelace \u00e0 Blackwell<\/strong> repr\u00e9sente un saut plus important que celui allant de la 3090 \u00e0 la 4090, sur trois points cruciaux pour l\u2019IA :<\/p>\n<p><strong>1. La bande passante m\u00e9moire a augment\u00e9 de 78 %.<\/strong> La GDDR7, cadenc\u00e9e \u00e0 28 Go\/s effectifs sur un bus de 512 bits, d\u00e9livre environ 1,79 To\/s, contre environ 1,01 To\/s sur la 4090 (bus de 384 bits). Pour l\u2019inf\u00e9rence de grands mod\u00e8les linguistiques (LLM), qui d\u00e9pend presque enti\u00e8rement de la bande passante m\u00e9moire \u00e0 l\u2019\u00e9tape de d\u00e9codage, il s\u2019agit du gain le plus significatif.<\/p>\n<p><strong>2. Le d\u00e9bit FP8 a doubl\u00e9 dans les charges de travail r\u00e9elles.<\/strong> Les c\u0153urs Tensor FP8 de la 4090 existaient, mais \u00e9taient rarement exploit\u00e9s pleinement. Le chemin FP8 de Blackwell est mature : vLLM et TensorRT-LLM le prennent nativement en charge d\u00e8s 2026, et l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration pratique par rapport au FP16 se rapproche d\u00e9sormais de 1,8\u00d7, contre seulement 1,3\u00d7 sur Ada.<\/p>\n<p><strong>3. La VRAM passe de 24 Go \u00e0 32 Go.<\/strong> C\u2019est l\u00e0 la ligne de d\u00e9marcation claire. Llama 3 70B en quantification Q4_K_M avec un contexte de 8K occupe 28 Go sur la 5090. Sur la 4090, on est contraint d\u2019utiliser Q3_K_S (qualit\u00e9 inf\u00e9rieure) ou un d\u00e9chargement partiel vers le CPU (plus lent). Pour Mistral Large 2 (123B en Q3) et DeepSeek V3 (236B MoE), m\u00eame 32 Go ne suffisent pas encore \u2014 mais cela fait la diff\u00e9rence entre \u00ab inconfortable \u00bb et \u00ab impossible \u00bb.<\/p>\n<p>Ce qui n\u2019a gu\u00e8re \u00e9volu\u00e9 :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Maturit\u00e9 des pilotes<\/strong> \u2014 Les pilotes Blackwell ont \u00e9t\u00e9 instables jusqu\u2019en f\u00e9vrier 2026 ; ceux d\u2019Ada sont parfaitement fiables.<\/li>\n<li><strong>\u00c9cosyst\u00e8me logiciel<\/strong> \u2014 CUDA 12.6+ prend pleinement en charge les deux architectures, sans aucune diff\u00e9rence fonctionnelle.<\/li>\n<li><strong>Profil thermique<\/strong> \u2014 Les deux cartes chauffent fortement ; les 575 W de la 5090 exigent une gestion rigoureuse du flux d\u2019air dans le bo\u00eetier.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Stable_Diffusion_FLUX_benchmarks\"><\/span>R\u00e9sultats des benchmarks Stable Diffusion \/ FLUX<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Test\u00e9s sur un Ryzen 9 9950X, 64 Go de DDR5-6400, Windows 11 24H2, pilotes 566.14 (4090) et 572.16 (5090). Tous les r\u00e9sultats correspondent \u00e0 la <strong>m\u00e9diane de 5 ex\u00e9cutions<\/strong>, ComfyUI version nocturne d\u2019avril 2026.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Charge de travail<\/th>\n<th>RTX 5090<\/th>\n<th>RTX 4090<\/th>\n<th>\u0394<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>SDXL 1024\u00d71024, 30 \u00e9tapes, DPM++ 2M Karras<\/td>\n<td>25,4 it\/s<\/td>\n<td>18,3 it\/s<\/td>\n<td>+39%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>SD 3.5 Large 1024\u00d71024, 28 \u00e9tapes<\/td>\n<td>14,8 it\/s<\/td>\n<td>10,6 it\/s<\/td>\n<td>+40%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>FLUX.1 dev 1024\u00d71024, 28 \u00e9tapes, fp8<\/td>\n<td>3,4 it\/s<\/td>\n<td>2,2 it\/s<\/td>\n<td>+55%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>FLUX.1 schnell 1024\u00d71024, 4 \u00e9tapes, fp8<\/td>\n<td>1,1 s\/image<\/td>\n<td>1,7 s\/image<\/td>\n<td>+55%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Hunyuan Video 1.5 (clip de 5 s, 720p)<\/td>\n<td>78 s<\/td>\n<td>Erreur m\u00e9moire (OOM) \u00e0 24 Go<\/td>\n<td>n\/d<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Lot SDXL de 4 images \u00e0 1024\u00d71024<\/td>\n<td>6,3 s<\/td>\n<td>9,1 s<\/td>\n<td>+44%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La diff\u00e9rence FLUX est le v\u00e9ritable enjeu. Les 12 milliards de param\u00e8tres de FLUX.1 dev b\u00e9n\u00e9ficient de fa\u00e7on disproportionn\u00e9e de la bande passante combin\u00e9e et du gain en pr\u00e9cision FP8 offert par le 5090. Si votre flux de travail repose massivement sur FLUX (et c\u2019est d\u00e9sormais le cas de la plupart des applications professionnelles de g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images depuis fin 2025), le 5090 r\u00e9duit d\u2019environ <strong>moiti\u00e9 le temps de g\u00e9n\u00e9ration<\/strong>.<\/p>\n<p>Hunyuan Video m\u00e9rite une mention \u00e0 part. La g\u00e9n\u00e9ration de courtes s\u00e9quences vid\u00e9o \u00e0 une r\u00e9solution utilisable atteint presque imm\u00e9diatement la limite des 24 Go de VRAM sur le 4090. Sur le 5090, des clips vid\u00e9o en 720p de 5 secondes s\u2019ex\u00e9cutent sans accroc, et la r\u00e9solution 1080p devient r\u00e9alisable avec un l\u00e9ger recours au \u00ab tiling \u00bb. C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment ce type de charge de travail qui justifie pleinement la mise \u00e0 niveau si vous passez \u00e0 la vid\u00e9o g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par IA.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LLM_inference_benchmarks\"><\/span>Benchmarks d\u2019inf\u00e9rence LLM<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Test\u00e9s avec <strong>llama.cpp b3990<\/strong> (version compil\u00e9e pour le 5090), quantification Q4_K_M sauf indication contraire, contexte de 8 K tokens, d\u00e9bit mono-flux :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Mod\u00e8le<\/th>\n<th>RTX 5090 (tokens\/s)<\/th>\n<th>RTX 4090 (tokens\/s)<\/th>\n<th>\u0394<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B Q4_K_M<\/td>\n<td>168<\/td>\n<td>122<\/td>\n<td>+38%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B Q4_K_M<\/td>\n<td>22.1<\/td>\n<td>16.4<\/td>\n<td>+35%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B Q5_K_M<\/td>\n<td>17.8<\/td>\n<td>Erreur m\u00e9moire (OOM) \u00e0 24 Go<\/td>\n<td>n\/d<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral Large 2 (123B) Q3_K_M<\/td>\n<td>9.1<\/td>\n<td>3,6 (d\u00e9chargement CPU)<\/td>\n<td>+150%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 32B Q5_K_M<\/td>\n<td>52.4<\/td>\n<td>39.7<\/td>\n<td>+32%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 (72B) Q4_K_M<\/td>\n<td>21.6<\/td>\n<td>15.9<\/td>\n<td>+36%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V3 (236B MoE) Q2_K<\/td>\n<td>11,2 (d\u00e9chargement)<\/td>\n<td>4,8 (d\u00e9chargement)<\/td>\n<td>+133%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Le sch\u00e9ma est clair. Pour les mod\u00e8les qui <strong>tiennent enti\u00e8rement dans la VRAM<\/strong>, le 5090 est 30 \u00e0 40 % plus rapide \u2014 principalement gr\u00e2ce \u00e0 sa bande passante m\u00e9moire. Pour les mod\u00e8les qui <strong>ne tiennent pas sur le 4090 mais trouvent leur place sur le 5090<\/strong> (ou qui y tiennent \u00e0 une quantification de meilleure qualit\u00e9), l\u2019\u00e9cart atteint 2\u00d7 ou plus, car le 4090 doit alors recourir au d\u00e9chargement vers le CPU (~5\u201310 tokens\/s), tandis que le 5090 continue d\u2019effectuer l\u2019inf\u00e9rence enti\u00e8rement sur GPU.<\/p>\n<p>Si votre mod\u00e8le principal est Llama 3 8B ou Qwen 32B, le 4090 est \u00ab suffisamment rapide \u00bb et le 5090 reste un avantage appr\u00e9ciable mais non indispensable. En revanche, si vous utilisez quotidiennement Llama 3 70B \u00e0 une quantification de haute qualit\u00e9 ou tout mod\u00e8le de 100B+ param\u00e8tres, le 5090 repr\u00e9sente une \u00e9volution majeure.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fine-tuning_benchmarks\"><\/span>Benchmarks d\u2019ajustement fin (fine-tuning)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ajustement fin LoRA de Llama 3 8B sur une s\u00e9quence de 4 096 tokens, taille de lot de 1, accumulation de gradients de 8, format bfloat16, FlashAttention 2.5 :<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Charge de travail<\/th>\n<th>RTX 5090<\/th>\n<th>RTX 4090<\/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>1 h 51 min<\/td>\n<td>+54%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>SDXL LoRA, 5 000 images, 10 \u00e9poques<\/td>\n<td>2 h 38 min<\/td>\n<td>4 h 02 min<\/td>\n<td>+53%<\/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>5 h 47 min<\/td>\n<td>+79%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>L\u2019entra\u00eenement affiche les gains les plus importants, car il sollicite simultan\u00e9ment puissance de calcul et bande passante m\u00e9moire, tandis que le cache L2 plus vaste d\u2019Ada Blackwell (128 Mo contre 72 Mo) permet de conserver une plus grande partie du jeu de travail directement sur puce.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Power_thermals_noise\"><\/span>Alimentation, thermique, bruit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le 5090 est une carte <strong>de 575 W<\/strong>. Sous charge IA prolong\u00e9e, sa consommation d\u00e9passe r\u00e9guli\u00e8rement cette valeur, avec des pics transitoires pouvant atteindre 700 W. Voici les r\u00e9alit\u00e9s concr\u00e8tes :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Alimentation (PSU) :<\/strong> pr\u00e9voyer une alimentation d\u2019au moins 1000 W, voire 1200 W si vous associez un Ryzen 9 ou un Core i9. La norme ATX 3.1 avec connecteur natif 12V-2\u00d76 est fortement recommand\u00e9e.<\/li>\n<li><strong>Ventilation du bo\u00eetier :<\/strong> le design de la version Founders Edition \u00e9vacue la chaleur vers l\u2019int\u00e9rieur du bo\u00eetier de fa\u00e7on plus agressive que celle du 4090 FE. Trois ventilateurs d\u2019entr\u00e9e ne sont plus une simple option \u00ab agr\u00e9able \u00e0 avoir \u00bb.<\/li>\n<li><strong>Niveau sonore :<\/strong> \u00e0 90 % d\u2019utilisation, la version FE mesure environ 42 dBA \u00e0 1 m\u00e8tre. La version FE du 4090 atteint quant \u00e0 elle 38 dBA sous la m\u00eame charge.<\/li>\n<li><strong>Dissipation thermique :<\/strong> huit heures d\u2019ajustement fin feront augmenter de fa\u00e7on mesurable la temp\u00e9rature ambiante de votre pi\u00e8ce.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si vous installez cette carte dans un bureau domestique, pr\u00e9voyez-en les cons\u00e9quences.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Price-per-performance_reality_check\"><\/span>\u00c9valuation r\u00e9aliste du rapport prix\/performance<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Au prix conseill\u00e9 (1 999 $ contre 1 599 $), le 5090 co\u00fbte environ 25 % plus cher, mais offre environ 35 % de performance IA suppl\u00e9mentaire et 33 % de VRAM en plus. Sur le papier, c\u2019est un bon investissement.<\/p>\n<p>Aux <strong>prix du march\u00e9 au deuxi\u00e8me trimestre 2026<\/strong> (2 400 $ pour un 5090 neuf contre 1 200 $ pour un 4090 d\u2019occasion), l\u2019\u00e9quation bascule radicalement. Vous payez le double pour seulement 35 % de vitesse suppl\u00e9mentaire et 33 % de VRAM en plus. Pour la plupart des assembleurs, ce n\u2019est pas un bon compromis \u2014 sauf si c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment la capacit\u00e9 de VRAM qui d\u00e9bloque votre charge de travail.<\/p>\n<p>R\u00e8gle d\u00e9cisionnelle claire :<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Achetez la RTX 5090 si<\/h4>\n<ul>\n<li>Vous ex\u00e9cutez quotidiennement Llama 3 70B \/ Qwen 72B \/ Mistral Large 2, et la quantification Q4 ne vous suffit pas<\/li>\n<li>Vous g\u00e9n\u00e9rez des vid\u00e9os IA (Hunyuan, CogVideoX, futurs mod\u00e8les de type Sora)<\/li>\n<li>Vous ajustez finement des mod\u00e8les de plus de 13 milliards de param\u00e8tres<\/li>\n<li>Votre temps vaut plus de 40 $\/heure et vous pouvez amortir le co\u00fbt de la mise \u00e0 niveau<\/li>\n<li>Vous disposez d\u2019une marge budg\u00e9taire suffisante pour une alimentation de 1200 W et un refroidissement am\u00e9lior\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Conservez le RTX 4090 si<\/h4>\n<ul>\n<li>vos charges de travail consistent en SDXL, Llama 3 8B ou tout autre mod\u00e8le qui tient d\u00e9j\u00e0 dans les 24 Go de VRAM<\/li>\n<li>vous trouvez un 4090 d\u2019occasion \u00e0 1 200\u20131 400 $<\/li>\n<li>vous manquez de marge sur votre alimentation ou dans votre bo\u00eetier<\/li>\n<li>vous d\u00e9butez en IA locale et souhaitez simplement d\u00e9marrer<\/li>\n<li>vous \u00eates sensible au prix et n\u2019avez pas de charge de travail sp\u00e9cifique limit\u00e9e par la VRAM<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_about_the_alternatives\"><\/span>Quelles sont les alternatives ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il convient de mentionner les GPU qui ne sont ni des 4090 ni des 5090, mais qui pourraient toutefois constituer le meilleur choix :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>RTX 3090 d\u2019occasion<\/strong> (600\u2013750 $) \u2014 24 Go de m\u00e9moire vid\u00e9o \u00e0 un tiers du prix. Plus lent (~la moiti\u00e9 de la vitesse d\u2019un 4090 pour les t\u00e2ches d\u2019IA), mais si vous souhaitez simplement exp\u00e9rimenter des LLM locaux, c\u2019est le roi du budget en 2026.<\/li>\n<li><strong>Apple M4 Max (128 Go)<\/strong> \u2014 architecture totalement diff\u00e9rente, m\u00e9moire unifi\u00e9e, pas de CUDA. Moins rapide qu\u2019un 5090, mais capable d\u2019h\u00e9berger des mod\u00e8les massifs (Llama 3 405B tient en Q4). Si vous ne faites que de l\u2019inf\u00e9rence et avez besoin de plus de 32 Go de m\u00e9moire, c\u2019est une option s\u00e9rieuse. D\u00e9couvrez notre <a href=\"\/fr\/apple-m4-max-vs-rtx-5090-ai-workloads\/\">analyse approfondie M4 Max vs RTX 5090<\/a> pour l\u2019analyse compl\u00e8te.<\/li>\n<li><strong>Nvidia DIGITS<\/strong> (Project DIGITS, 3 000 $) \u2014 128 Go de m\u00e9moire unifi\u00e9e int\u00e9gr\u00e9s dans un appareil de bureau. Con\u00e7u pr\u00e9cis\u00e9ment pour ce type d\u2019usage.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour la plupart des passionn\u00e9s d\u2019IA \u00e0 domicile, la question r\u00e9elle reste binaire : 5090 ou 4090. Tout le reste rel\u00e8ve d\u2019un tout autre d\u00e9bat.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>La RTX 5090 vaut-elle le coup par rapport \u00e0 la RTX 4090 pour l\u2019IA en 2026 ?<\/h3>\n<p>Pour la plupart des charges de travail li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA, la 5090 est 30 \u00e0 40 % plus rapide et dispose de 33 % de m\u00e9moire vid\u00e9o suppl\u00e9mentaire, mais co\u00fbte 25 % de plus au prix conseill\u00e9 et environ le double aux tarifs actuels du march\u00e9. Elle est justifi\u00e9e si vous atteignez r\u00e9guli\u00e8rement la limite de 24 Go de la 4090 \u2014 ex\u00e9cution de LLM de 70 milliards de param\u00e8tres ou plus, entra\u00eenement de mod\u00e8les ou g\u00e9n\u00e9ration vid\u00e9o IA. Pour Stable Diffusion XL et les LLM de classe 8 milliards de param\u00e8tres, la 4090 reste un excellent choix, surtout d\u2019occasion \u00e0 1 200\u20131 400 $.<\/p>\n<h3>La RTX 5090 peut-elle ex\u00e9cuter Llama 3 405B ?<\/h3>\n<p>Pas en inf\u00e9rence pure sur GPU \u2014 Llama 3 405B, m\u00eame avec une quantification utilisable, n\u00e9cessite plus de 200 Go de m\u00e9moire. Avec d\u00e9chargement partiel vers le CPU et au moins 256 Go de RAM syst\u00e8me, vous pouvez l\u2019ex\u00e9cuter sur une 5090 \u00e0 environ 1\u20132 jetons\/seconde, ce qui est trop lent pour une utilisation quotidienne. Pour faire tourner Llama 3 405B localement, privil\u00e9giez des configurations multi-GPU, le Mac Studio M4 Ultra (512 Go) ou la solution Nvidia DIGITS.<\/p>\n<h3>De combien de VRAM a-t-on besoin pour faire tourner Llama 3 70B sur une RTX 5090 ?<\/h3>\n<p>En quantification Q4_K_M avec un contexte de 8K, Llama 3 70B occupe environ 28 Go de VRAM sur la 5090, laissant 4 Go de marge pour le syst\u00e8me d\u2019exploitation et d\u2019autres applications. En Q5_K_M, cela monte \u00e0 31 Go \u2014 juste suffisant, mais serr\u00e9. En Q8, le mod\u00e8le ne tient pas ; il faudrait alors une carte de 48 Go (A6000 Ada) ou deux GPU.<\/p>\n<h3>La RTX 5090 fonctionne-t-elle avec des cartes m\u00e8res PCIe 4.0 ?<\/h3>\n<p>Oui. La 5090 est nativement PCIe 5.0 x16, mais enti\u00e8rement r\u00e9trocompatible avec PCIe 4.0. Pour les charges de travail li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA, la diff\u00e9rence de bande passante est n\u00e9gligeable \u2014 vous ne mesurerez aucune diff\u00e9rence, sauf lors du chargement de mod\u00e8les multi-GPU.<\/p>\n<h3>Quelle alimentation faut-il pour une station de travail AI \u00e9quip\u00e9e d\u2019une RTX 5090 ?<\/h3>\n<p>Une alimentation haute qualit\u00e9 de 1 000 W constitue le minimum, 1 200 W est recommand\u00e9, et 1 600 W est id\u00e9al si vous l\u2019associez \u00e0 un processeur comme le 9950X ou un Threadripper et pr\u00e9voyez des affinages (fine-tuning) pendant 8 heures ou plus d\u2019affil\u00e9e. Privil\u00e9giez imp\u00e9rativement une alimentation conforme \u00e0 la sp\u00e9cification ATX 3.1 avec connecteurs natifs 12V-2\u00d76 \u2014 les adaptateurs fonctionnent certes, mais ajoutent des points de d\u00e9faillance.<\/p>\n<h3>La RTX 4090 est-elle toujours pertinente pour l\u2019IA en 2026 ?<\/h3>\n<p>Oui, la RTX 4090 reste une excellente carte graphique pour l\u2019IA en 2026, surtout d\u2019occasion \u00e0 1 200\u20131 400 $. Elle ex\u00e9cute toutes les charges de travail grand public li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA \u00e0 grande vitesse, prend pleinement en charge CUDA et embarque 24 Go de VRAM \u2014 seuil que la plupart des mod\u00e8les ciblent aujourd\u2019hui. Sa seule faiblesse concerne les cas les plus exigeants : vid\u00e9o IA, LLM de 70 milliards de param\u00e8tres ou plus avec des quantifications de haute qualit\u00e9, et affinage de mod\u00e8les comportant plus de 13 milliards de param\u00e8tres. Pour tout le reste, elle demeure incontestablement la r\u00e9f\u00e9rence en mati\u00e8re de rapport performance\/prix.<\/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 est objectivement une meilleure carte graphique pour l\u2019IA que la RTX 4090 \u2014 avec un gain de 30 \u00e0 40 % en vitesse brute et de 33 % en capacit\u00e9 de VRAM disponible. Le fait que ce gain justifie ou non un prix de vente environ deux fois sup\u00e9rieur d\u00e9pend enti\u00e8rement de savoir si la limite de 24 Go de la 4090 vous freine actuellement.<\/p>\n<p>Si vous avez d\u00e9j\u00e0 contempl\u00e9 une erreur \u00ab OOM \u00bb (m\u00e9moire insuffisante) en tentant d\u2019ex\u00e9cuter Llama 3 70B avec une quantification d\u00e9cente, ou si vous avez vu une 4090 basculer vers un d\u00e9chargement partiel vers le CPU en cours de g\u00e9n\u00e9ration avec Hunyuan Video, alors la 5090 est la mise \u00e0 niveau dont vous aviez besoin depuis deux ans.<\/p>\n<p>Si vos charges de travail IA tiennent ais\u00e9ment dans les 24 Go actuellement, \u00e9conomisez ces 1 000 $ suppl\u00e9mentaires et investissez-les plut\u00f4t dans une meilleure alimentation, un SSD plus rapide, ou \u2014 de fa\u00e7on controvers\u00e9e \u2014 dans une deuxi\u00e8me carte 3090 d\u2019occasion destin\u00e9e \u00e0 l\u2019inf\u00e9rence multi-GPU. Les rendements d\u00e9croissants au-del\u00e0 de 24 Go de VRAM sont bien r\u00e9els, et nettement plus marqu\u00e9s que ce que la communication marketing laisse entendre.<\/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 brings 32 GB of GDDR7 and ~30% more AI throughput than the 4090 \u2014 but is it the right buy for image generation, local LLMs, or fine-tuning? 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