// FRANDROID — HARDWARE & GADGET
On a tenté de remplacer ChatGPT par une IA gratuite et sans Internet sur le Nvidia RTX Spark (vidéo)
Lien YouTube S’abonner à Frandroid
Ce contenu est bloqué car vous n’avez pas accepté les cookies et autres traceurs. Ce contenu est fourni par YouTube. Pour pouvoir le visualiser, vous devez accepter l’usage étant opéré par YouTube avec vos données qui pourront être utilisées pour les finalités suivantes : vous permettre de visualiser et de partager des contenus avec des médias sociaux, favoriser le développement et l’amélioration des produits d’Humanoid et de ses partenaires, vous afficher des publicités personnalisées par rapport à votre profil et activité, vous définir un profil publicitaire personnalisé, mesurer la performance des publicités et du contenu de ce site et mesurer l’audience de ce site (en savoir plus)
En cliquant sur « J’accepte tout », vous consentez aux finalités susmentionnées pour l’ensemble des cookies et autres traceurs déposés par Humanoid et ses partenaires.
Vous gardez la possibilité de retirer votre consentement à tout moment. Pour plus d’informations, nous vous invitons à prendre connaissance de notre Politique cookies.
On s’est penché sur l’une des architectures les plus intrigantes de cette année : la puce Nvidia RTX Spark. Ce processeur inédit associe un GPU Nvidia ultra-puissant à un CPU de type ARM conçu par MediaTek, avec pour objectif affiché de bousculer le monopole historique d’Intel et d’AMD.
La grande promesse de cette machine est de pouvoir faire tourner des modèles d’intelligence artificielle complexes directement en local, sans aucune connexion internet, sans payer d’abonnement ni acheter de jetons d’utilisation. Pour voir ce que cette technologie a dans le ventre, cliquez ici pour regarder notre vidéo complète sur la Nvidia RTX Spark.
Pour éprouver cette configuration hors normes, le test s’est déroulé dans des conditions particulières : un vol de 11 heures entre San Francisco et Paris, totalement coupé de tout réseau. C’est l’occasion idéale de vérifier si les puces ARM poussées par Nvidia tiennent le choc au quotidien. D’ailleurs, nous avions partagé nos impressions sur l’ergonomie globale de la machine dans le test de l’Asus ProArt P16, premier modèle à essuyer les plâtres de cette transition matérielle.
Sur notre modèle d’essai doté de 64 Go de mémoire vive, plusieurs modèles de langage open-source ont été installés. Le modèle chinois Qwen 3.6 (embarquant 35 milliards de paramètres) s’est montré d’une rapidité redoutable dans l’avion. Le texte s’affiche à une vitesse de 70 tokens par seconde, soit un rythme bien plus élevé que la vitesse de lecture humaine. Avec un modèle plus récent et optimisé, Qwen 3.8 (27 milliards de paramètres), la vitesse descend à 16 tokens par seconde, mais la pertinence des réponses franchit un cap.
« Le résultat est bluffant. Il est très très complet sans internet, encore une fois, c’est un modèle qui est uniquement sur l’ordinateur. »
L’autre point fort de cette puce réside dans le traitement de tâches lourdes comme la transcription audio et vidéo. En exploitant Whisper Large V3 Turbo en local, la machine a traité une séquence de 70 secondes en seulement 6 secondes, en gérant le français et l’anglais de façon transparente. Pour pousser le bouchon encore plus loin, nous avons tenté l’expérience de l’IA agentique en faisant collaborer le modèle Hermes et le générateur d’images Flux.