Existe-t-il de meilleures options qu’Intel pour les tâches d’IA ?

Nous ne sommes plus limités à l’utilisation de l’IA dans le cloud. Les tâches d’IA les plus puissantes peuvent désormais être exécutées directement sur votre ordinateur, qu’il s’agisse de créer du texte et des images ou de faire tourner des modèles de données complexes. Le choix du processeur est donc devenu plus crucial que jamais en raison de cette évolution. Pendant de nombreuses années, la majorité des utilisateurs de PC ont fait confiance à Intel. Mais avec la montée de l’IA locale, vous vous demandez peut-être s’il existe de meilleures options pour vos charges de travail axées sur l’intelligence artificielle.

Cet article examine l’état actuel des processeurs dédiés à l’IA. Nous verrons comment Intel s’adapte, comment ses nouveaux concurrents se comportent et quels éléments vous devez prendre en compte pour préparer votre ordinateur à l’avenir de l’intelligence artificielle.

Comment Intel gère les tâches d’IA aujourd’hui

Intel ne s’est pas reposé sur ses lauriers. La marque a intégré sa propre unité de traitement neuronal (NPU) dans ses nouveaux processeurs Core Ultra, notamment ceux de la série « Meteor Lake ». Spécialement conçue pour accélérer les tâches d’IA, une NPU est une partie du processeur qui permet d’exécuter ces opérations plus rapidement et plus efficacement qu’avec un simple CPU.

Dans certains tests, la différence est significative. Par exemple, les premiers essais par PCMag du Core Ultra 7 155H réalisés ont montré qu’il pouvait gérer le traitement d’IA « beaucoup mieux » que les anciens processeurs Intel qui ne pouvaient utiliser que le processeur principal et la carte graphique. Cela signifie que des tâches d’IA comme l’agrandissement d’images ou la reconnaissance d’objets s’exécutent plus rapidement.

Mais Intel ne l’emporte pas sur tous les plans. L’intelligence artificielle est un domaine vaste, et toutes les tâches ne se ressemblent pas. Dans la pratique, les choses se compliquent un peu. Même si l’intégration d’une NPU est une avancée importante pour Intel, la marque fait face à une concurrence sérieuse, notamment en matière d’efficacité énergétique et de vitesse d’accélération de l’IA.

L’essor d’AMD Ryzen AI et l’avantage de l’architecture RDNA 3.5

AMD, rival historique d’Intel, a pris une avance significative dans le domaine de l’IA avec ses processeurs Ryzen AI. Ces puces se distinguent particulièrement dans les tâches liées à l’intelligence artificielle, car elles combinent une NPU avec une puissante architecture graphique RDNA 3.5.

Qu’est-ce que cela signifie pour vous ? Si l’on compare les deux technologies directement, les résultats peuvent surprendre. Le site Tom’s Hardware, l’un des médias technologiques les plus réputés pour ses tests de performance et ses analyses matérielles indépendantes, a effectué des essais avec OpenVINO, la boîte à outils d’IA développée par Intel pour l’optimisation des modèles d’apprentissage automatique sur processeurs x86. Même si Intel jouait à domicile, les processeurs Ryzen d’AMD ont souvent pris l’avantage. Par exemple, les puces AMD se sont montrées plus rapides pour des tâches telles que la transcription audio ou la réduction du bruit. Cela montre qu’AMD peut être mieux adapté à certains types de travaux d’IA, notamment ceux qui exploitent la puissance graphique du processeur.

Le facteur déterminant est souvent le nombre d’opérations par seconde, appelé TOPS (Tera Operations Per Second). Cet indicateur reflète la puissance d’un processeur en matière d’IA. Les premières NPU des processeurs Intel Core Ultra atteignent entre 11 et 13 TOPS, tandis que le tout nouveau Ryzen AI 9 HX 370 d’AMD affiche 50 TOPS — un écart considérable. Le TOPS n’est pas le seul critère à considérer, mais il donne une bonne idée de la capacité d’un processeur à gérer des tâches d’IA complexes.

Caractéristique	Intel Core Ultra (Série 1)	AMD Ryzen AI 9 HX 370
NPU TOPS	~11-13	50
Architecture	NPU intégrée	NPU + graphiques RDNA 3.5
Points forts	Amélioration notable par rapport aux puces sans NPU	Haute performance brute en IA, excellents résultats dans des tâches réelles spécifiques

👉 Lecture complémentaire : AMD Ryzen AI 9 HX 370 vs Intel Core Ultra : la bataille pour la suprématie des mini PC d’IA

Apple Silicon et la frontière de l’efficacité

Lorsqu’on parle des processeurs modernes, il est impossible d’ignorer Apple. La marque a adopté une approche différente avec ses puces de la série M, fondée sur une architecture à « mémoire unifiée ». Cela signifie que le CPU, le GPU et le moteur neuronal d’Apple (NPU) partagent le même espace mémoire. Cette conception facilite et accélère le transfert de grandes quantités de données pour les tâches d’IA.

Par exemple, la dernière puce M4 dispose d’un moteur neuronal capable d’exécuter jusqu’à 38 000 milliards d’opérations par seconde. Comme le souligne PCMag, l’un des magazines technologiques les plus influents au monde, Apple met désormais clairement l’accent sur les performances en matière d’intelligence artificielle, notamment à travers sa puce Apple Silicon optimisée pour les tâches de machine learning et d’IA générative. Les développeurs et les créatifs utilisant un MacBook ou un Mac Mini pour des tâches d’IA légères y trouvent un réel intérêt. Grâce à l’efficacité énergétique des puces Apple Silicon, on bénéficie d’excellentes performances sans épuiser la batterie.

Mais cette puissance a un prix. L’écosystème Apple reste un environnement fermé. Il n’est possible d’utiliser que du matériel Apple. On ne peut ni remplacer des composants, ni choisir parmi une large gamme d’appareils comme sur PC. Pour ceux qui privilégient la flexibilité et la liberté de configuration, cela peut représenter un inconvénient majeur.

GPU et NPU : quand le matériel spécialisé fait la différence

Jusqu’à présent, nous avons parlé des accélérateurs d’IA intégrés directement dans le processeur principal. Mais pour les tâches d’IA particulièrement complexes, un matériel encore plus spécialisé devient nécessaire. C’est là que les processeurs graphiques (GPU) entrent en jeu.

Des entreprises comme NVIDIA et AMD fabriquent depuis longtemps des GPU puissants destinés au jeu vidéo. Ces puces excellent également dans le calcul parallèle, indispensable à l’entraînement des modèles d’IA et aux charges de travail intensives. Si vous êtes chercheur, data scientist ou passionné d’intelligence artificielle souhaitant entraîner vos propres modèles, une carte graphique haut de gamme reste le meilleur choix.

Et qu’en est-il du NPU ? Voici comment le comprendre :

• Un NPU est comme un assistant personnel dédié à l’IA, efficace et toujours disponible. Les tâches d’IA du quotidien, comme le flou d’arrière-plan lors d’un appel vidéo ou la transcription d’une réunion, lui conviennent parfaitement. Il fonctionne en continu sans ralentir vos autres applications.
• Un GPU, lui, est une véritable centrale de calcul. Conçu pour la puissance brute, il exécute des calculs massifs et complexes. Il est idéal pour les tâches lourdes, mais consomme beaucoup plus d’énergie.

Le meilleur système est donc celui qui combine les deux. C’est d’ailleurs une tendance de plus en plus fréquente. Votre ordinateur peut ainsi utiliser l’outil le mieux adapté : le NPU pour les petites tâches répétitives, et le GPU pour les calculs intensifs.

Les meilleurs mini PC et systèmes pour les charges de travail d’IA (2025)

Parler sans cesse de processeurs et de matériel peut sembler un peu abstrait. Vous vous dites peut-être : « Très bien, mais je ne veux pas assembler mon propre PC. Quelles sont mes options si je veux un système prêt pour l’IA, utilisable immédiatement ? »

C’est là qu’interviennent les mini PC conçus pour l’IA. Ces petits ordinateurs renferment une puissance étonnante pour leur taille, et beaucoup intègrent désormais les derniers processeurs accélérés par l’intelligence artificielle. Avec tout le matériel IA déjà intégré, ces machines sont prêtes à l’emploi dès leur déballage.

Prenons le GEEKOM A9 Max. Ce mini PC est équipé du processeur AMD Ryzen AI 9 HX 370, offrant jusqu’à 50 TOPS de performance IA, comme mentionné précédemment. Compact mais puissant, il peut gérer des tâches exigeantes comme la génération d’images locales, la transcription vidéo ou encore l’exécution de petits modèles de machine learning. Il offre les performances d’un ordinateur de bureau tout en occupant moins de place qu’un livre posé sur une table basse.

Si vous préférez l’écosystème Intel, le GEEKOM IT15 constitue une excellente alternative. Doté des processeurs Intel Core Ultra, il bénéficie de la technologie NPU de la marque, ainsi que d’un support logiciel et de pilotes éprouvé. Les utilisateurs qui s’appuient sur des applications optimisées pour Intel ou qui apprécient simplement la stabilité de sa plateforme y trouveront un point d’entrée idéal vers le calcul accéléré par l’IA.

Le principal atout de ces mini PC est qu’ils allient portabilité et rapidité pour les tâches d’IA. Leur petite taille ne signifie pas qu’il faille sacrifier les performances. Vous pouvez les poser sur un bureau, les fixer derrière un écran, ou même les emporter lors de vos déplacements. Comme ils consomment beaucoup moins d’énergie qu’une tour classique, ils réduisent la facture d’électricité et produisent moins de chaleur. Pourtant, ils offrent assez de puissance pour exécuter un modèle d’IA ou traiter de grandes quantités d’images.

Ces mini PC conviennent parfaitement aux créateurs de contenu utilisant des outils d’édition photo et vidéo optimisés par l’IA, aux développeurs qui testent des modèles de machine learning, ainsi qu’aux professionnels recherchant des solutions fiables pour la transcription et l’analyse. Ils permettent d’accomplir un véritable travail tout en restant suffisamment compacts et efficaces pour s’intégrer à n’importe quel espace de travail.

Découvrez les mini PC optimisés pour l’IA et conçus pour les charges de travail de nouvelle génération afin de voir comment ils peuvent vous aider à gagner en productivité sans encombrer votre bureau.

Faire le bon choix pour les performances en IA

Il est clair qu’Intel conserve une place importante sur le marché, et ses processeurs Core Ultra représentent une avancée majeure pour accélérer l’IA sur les ordinateurs grand public. La technologie NPU d’Intel fonctionne efficacement, et pour de nombreux utilisateurs, une machine équipée d’un processeur Intel suffira largement à gérer les tâches d’IA d’aujourd’hui et de demain. Grâce à des décennies d’optimisation logicielle et à un vaste soutien industriel, les problèmes de compatibilité sont rares.

Cela dit, le paysage a beaucoup évolué. Il existe désormais de solides alternatives susceptibles de mieux répondre à certains besoins.

Les processeurs AMD Ryzen AI se sont imposés comme des acteurs majeurs dans le calcul d’intelligence artificielle. Ils repoussent les limites du calcul accéléré par l’IA, affichent des scores TOPS plus élevés et excellent dans les tâches concrètes comme la transcription et la création de contenu. Si vous recherchez une puissance brute en IA, surtout dans un environnement Windows, AMD est une option à considérer sérieusement.

En matière de vitesse et d’efficacité énergétique, les puces Apple de la série M dominent. Grâce à leur architecture à mémoire unifiée et à leur puissant moteur neuronal, ces processeurs sont remarquables pour les tâches d’IA tout en consommant très peu d’énergie. Le M4 et ses successeurs sont parfaits pour les développeurs et les créatifs qui privilégient l’autonomie et travaillent déjà dans l’écosystème Apple. Il faut toutefois garder à l’esprit que cette efficacité se paie par une perte de flexibilité matérielle.

Aucun fabricant de puces ne dominera seul l’avenir de l’informatique personnelle. Nous nous dirigeons plutôt vers une synergie hybride, où les systèmes utiliseront plusieurs types de puissance de calcul de manière intelligente. Savoir quand utiliser le CPU pour les tâches générales, quand activer le NPU pour les opérations d’IA continues et peu énergivores, et quand solliciter le GPU pour les calculs intensifs permettra de créer des ordinateurs à la fois plus intelligents et plus puissants.

La prochaine génération d’ordinateurs reposera sur cette gestion intelligente des ressources. Vous n’aurez même pas à y penser : le système d’exploitation et les logiciels répartiront automatiquement les tâches vers le composant le plus adapté, offrant ainsi le meilleur équilibre entre vitesse et efficacité énergétique.

Lorsque vous achèterez un nouvel ordinateur, prenez un moment pour réfléchir au type de travail lié à l’IA que vous comptez y effectuer. Êtes-vous un programmeur ayant besoin de puissance pour entraîner des modèles ? Un créateur de contenu cherchant rapidité et autonomie pour monter des vidéos en déplacement ? Ou simplement un utilisateur souhaitant un système rapide et intelligent capable de gérer les fonctions d’IA modernes sans difficulté ?

Type d’utilisateur	Utilisateur quotidien	Créateur IA	Professionnel créatif
Meilleur choix	Intel	AMD	Apple
Pourquoi	Compatibilité et équilibre	Puissance brute	Efficacité et intégration

En connaissant les avantages et les limites de chaque plateforme, vous pouvez choisir une machine réellement prête pour l’ère de l’intelligence artificielle. Par exemple, la plateforme d’Intel offre une compatibilité étendue avec de nombreux appareils, celle d’AMD se distingue par ses performances en IA, tandis que celle d’Apple mise sur une efficacité énergétique exceptionnelle.

Découvrez comment les mini PC optimisés pour l’IA peuvent sécuriser votre flux de travail pour l’avenir et vous aider à tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle locale. Les outils existent déjà, la technologie est prête, et le choix vous appartient.