IA générative sur PC en 2025 : quels GPU pour Stable Diffusion et LLM locaux ?
L’IA générative tourne désormais localement sur PC. Stable Diffusion, Flux, DALL-E locaux, et les LLM (Llama, Mistral via Ollama) — tout cela est accessible sur un PC gaming standard. Voici le guide complet pour savoir quel GPU choisir en 2025.
Pourquoi faire tourner l’IA localement ?
- Confidentialité : tes images et prompts ne quittent pas ton PC
- Vitesse : génération locale souvent plus rapide que les services cloud
- Pas de limite : aucun quota, générations illimitées
- Personnalisation : fine-tuning, LoRA, modèles custom
- Coût nul après l’achat du GPU
Les deux cas d’usage principaux
1. Génération d’images (Stable Diffusion, Flux, SDXL)
Modèles populaires :
- Stable Diffusion 1.5 (léger, rapide)
- SDXL (haute qualité, plus lourd)
- Flux.1 (état de l’art 2024-2025)
- ComfyUI / Automatic1111 (interfaces)
2. LLM locaux (Llama, Mistral, Qwen)
Modèles populaires :
- Llama 3.2 (Meta) : 1B, 3B, 8B, 70B paramètres
- Mistral 7B / Mixtral 8×7B
- Qwen 2.5 (Alibaba) : excellent rapport qualité/taille
- Via Ollama, LM Studio, Jan
VRAM : le facteur limitant
La VRAM est le facteur critique pour l’IA locale. Les modèles doivent tenir en VRAM pour des performances décentes (sinon, ils “spill” sur la RAM système = très lent).
Pour la génération d’images
| Modèle | VRAM minimum | VRAM confortable | Résolution |
|---|---|---|---|
| SD 1.5 | 4 Go | 6 Go | 512×512 |
| SDXL | 8 Go | 10 Go | 1024×1024 |
| Flux.1 Schnell | 12 Go | 16 Go | 1024×1024 |
| Flux.1 Dev | 16 Go | 24 Go | 1024×1024 |
| SDXL + upscaler | 10 Go | 16 Go | 2048×2048 |
Pour les LLM locaux
| Modèle | VRAM minimum | VRAM recommandée |
|---|---|---|
| Llama 3.2 3B (Q4) | 3 Go | 4 Go |
| Llama 3.1 8B (Q4) | 5 Go | 8 Go |
| Mistral 7B (Q4) | 5 Go | 8 Go |
| Llama 3.1 70B (Q4) | 40 Go | 48 Go+ |
| Mixtral 8×7B (Q4) | 26 Go | 32 Go+ |
Q4 = quantification 4 bits, réduit la VRAM d’environ 50% par rapport au FP16
GPU recommandés par usage en 2025
Génération d’images uniquement (budget)
RTX 4060 8 Go (~280 €) :
- SD 1.5 et SDXL : parfait
- Flux.1 Schnell : fonctionne mais limite la résolution
- ~3-5 secondes/image SDXL (CUDA)
RX 7600 8 Go (~200 €) :
- Fonctionne via DirectML ou ROCm (Linux)
- Légèrement plus lent que CUDA NVIDIA sur Stable Diffusion
Génération d’images + LLM moyens
RTX 4060 Ti 16 Go (~420 €) :
- Flux.1 Dev complet
- Llama 3.1 70B impossible (trop gros) mais Llama 8B parfait
- Bon équilibre VRAM/prix
RTX 4070 Super 12 Go (~580 €) :
- SDXL très rapide (~1-2 secondes)
- Llama 8B confortable (tokenizer : ~60-80 tokens/s)
- Flux.1 Dev avec compromis
Setup IA sérieux
RTX 4090 24 Go (~1600 €) :
- Flux.1 Dev à pleine résolution
- Mixtral 8×7B (26 Go → trop gros, SDXL + Llama 70B Q4 = borderline)
- Vitesse de génération maximale
- ~4-6 secondes/image Flux.1 Dev
Multi-GPU (2×RTX 4090 = 48 Go) :
- Llama 3.1 70B complet
- Presque tous les modèles grand public
- Coût : ~3500 € GPU seuls
Solution AMD pour l’IA
AMD est moins supporté nativement (pas de CUDA). Alternatives :
- ROCm (Linux uniquement) : support officiel AMD pour Stable Diffusion, Ollama
- DirectML (Windows) : moins performant que CUDA mais fonctionnel
- Vulkan (en développement) : multiplateforme
Recommandation AMD pour IA : RX 7900 XTX (24 Go) sous Linux avec ROCm. Performances correctes pour SD et LLM.
Performances comparées : génération Flux.1 Schnell
| GPU | VRAM | Temps/image (512 steps) | Tokens/s LLM 8B |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 24 Go | ~3.5 s | 80-100 t/s |
| RTX 4080 Super | 16 Go | ~5 s | 60-75 t/s |
| RTX 4070 Ti Super | 16 Go | ~6 s | 50-65 t/s |
| RTX 4060 Ti 16 Go | 16 Go | ~9 s | 35-45 t/s |
| RTX 4060 8 Go | 8 Go | ~12 s (SDXL) | 25-35 t/s |
Configuration logicielle pour démarrer
Génération d’images : ComfyUI
- Installe ComfyUI (GitHub : comfyanonymous/ComfyUI)
- Télécharge un modèle depuis Hugging Face ou CivitAI
- Lance et connecte via navigateur (localhost:8188)
Alternative : Automatic1111 WEBUI — plus facile pour débutants.
LLM locaux : Ollama
- Installe Ollama (ollama.com)
ollama pull llama3.2:3b(télécharge le modèle)ollama run llama3.2:3b(démarre le chat)
Interface graphique : Open WebUI (docker) offre une interface similaire à ChatGPT.
Questions fréquentes
Peut-on faire de l’IA avec un GPU AMD sous Windows ? Oui, via DirectML (légèrement plus lent que CUDA) ou via WSL2 avec ROCm. La prise en charge s’améliore constamment mais reste moins optimisée que CUDA NVIDIA.
16 Go de VRAM sont-ils suffisants en 2025 ? Pour la génération d’images (Flux.1 inclus) et les LLM jusqu’à ~30B paramètres quantifiés, oui. Pour les modèles 70B+ non-quantifiés, non.
L’IA locale peut-elle remplacer Midjourney ou ChatGPT ? En qualité image, Flux.1 et SDXL approchent Midjourney sur certains styles. Pour les LLM, Llama 8B est bon mais GPT-4o / Claude reste supérieur. L’avantage local est la confidentialité, la vitesse et le coût nul à long terme.