RTX Spark : Nvidia met l'IA en local dans un PC portable, prix en France et 10 usages pour une PME

Nvidia vendait surtout des cartes graphiques et des puces pour centres de données. Avec RTX Spark, il fournit aussi le processeur central des PC Windows, et plus seulement leur puce graphique. Pour Nvidia, « RTX Spark est un nouveau départ pour le PC » (notre traduction). En octobre, ses annonces vont toutes dans le même sens : faire tourner l'IA chez vous plutôt que dans le cloud.

• RTX Spark, la puce des PC portables. Présentée le 1er juin 2026 à la GTC de Taipei, en partenariat avec Microsoft, elle réunit un processeur Arm Grace à 20 cœurs, conçu avec MediaTek, une puce graphique Blackwell à 6 144 cœurs CUDA et jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée, partagée entre les deux. Une version plus modeste compte 18 cœurs, 5 120 cœurs CUDA et jusqu'à 64 Go (en France, Clubic ne la trouve que jusqu'à 32 Go). Nvidia annonce jusqu'à 1 pétaflop de calcul d'IA et, avec 128 Go, des modèles jusqu'à 120 milliards de paramètres en gardant un contexte d'un million de tokens. Les portables sont en vente depuis le 16 octobre chez Asus, Dell, HP, Lenovo, Microsoft et MSI selon Nvidia, et Acer suivra ; en France, Clubic relevait au 12 octobre des modèles Microsoft, Asus, Lenovo, MSI et HP. Ils tournent sous Windows 11, sur un processeur Arm.
• Le DGX Spark en 64 Go, le mini-ordinateur des développeurs, moins cher. Le DGX Spark, lancé il y a un an avec 128 Go de mémoire, existe désormais en 64 Go, vendu par les constructeurs partenaires depuis le 23 octobre, à partir de 4 999 $ hors taxes aux États-Unis. Nvidia cite des modèles qu'il peut faire tourner, comme Nemotron 3.5 Bolt, Qwen3.8 27B ou Gemma 4 26B-A4B. Jusqu'à huit appareils peuvent être reliés, en configuration manuelle : huit DGX Spark de 128 Go cumulent 1 To de mémoire. La version 128 Go, lancée à 3 999 $, est passée à environ 6 950 $ hors taxes, une hausse que le site spécialisé ServeTheHome attribue à la flambée du prix de la mémoire.
• La DGX Station passe à Windows. Ce serveur d'équipe compte 748 Go de mémoire, jusqu'à 20 pétaflops et plus de 30 utilisateurs servis, selon Nvidia. La version sous Linux est déjà livrée par Asus, Dell, Gigabyte, HP, MSI, Supermicro et Exxact ; la nouveauté présentée à Berlin est une version sous Windows, attendue en décembre.
• Nemotron 3.5, des modèles ouverts faits pour ces machines. Nemotron 3.5 Bolt, publié le 15 octobre, est un modèle de 74 milliards de paramètres, dont 9 milliards seulement sont sollicités à chaque étape, compressé pour tenir dans 24 Go. Il vise les agents qui tournent sur un PC et s'installe avec Ollama, LM Studio, llama.cpp ou vLLM. Nvidia présente la famille Nemotron comme ouverte, poids, données et méthodes d'entraînement compris, et ce modèle est sous licence OpenMDW 1.1, qui autorise notamment l'usage commercial. Son grand frère, Nemotron 3.5 Super VL (120 milliards de paramètres), vise les entreprises qui font tourner leurs propres modèles dans leurs centres de données.

Le mouvement dépasse Nvidia : le Mac Studio d'Apple et les PC équipés de la puce Ryzen AI Max d'AMD offrent aussi une mémoire unifiée taillée pour l'IA locale, que notre guide de l'IA on-premise compare avec les prix de septembre. Selon Nvidia, les téléchargements de grands modèles de langage à faire tourner en local sont déjà cinq fois plus nombreux cette année que sur toute l'année dernière.

Jusqu'ici, faire tourner un bon modèle d'IA chez soi demandait le plus souvent un serveur ou un poste haut de gamme à plusieurs milliers d'euros, et quelqu'un pour s'en occuper. RTX Spark le met dans un PC portable sous Windows, vendu à la Fnac ou chez Darty. Pour une PME, cinq choses changent.

1. Les données confidentielles peuvent rester sur le poste. Un contrat, un dossier RH ou un fichier client traité par un modèle installé sur le portable n'est envoyé à aucun éditeur d'IA : pas de transfert vers un prestataire ni de clause de réutilisation de vos données à surveiller pour cette partie du travail, à condition que l'outil utilise un modèle téléchargé sur la machine (Ollama, par exemple, propose aussi des modèles « cloud », traités sur ses serveurs). Pour des données personnelles ou des documents sensibles, la CNIL estime d'ailleurs qu'il « semble généralement plus opportun et plus sécurisé » de privilégier un déploiement sur site, tout en notant que son coût rend souvent plus aisé un hébergement distant, encadré par un contrat de sous-traitance.
2. L'IA marche hors connexion. Dans le train, sur un chantier, chez un client sans Wi-Fi : le modèle tourne sur la machine.
3. Des agents peuvent travailler en continu. Nvidia annonce aussi des petits ordinateurs de bureau RTX Spark, pensés pour faire tourner des agents d'IA 24 h sur 24 : on peut leur confier, par exemple, le tri des demandes entrantes ou la préparation de documents pendant la nuit.
4. Le coût change de nature. Vous payez la machine une fois, sans facture à l'usage pour ce qui tourne en local. Mais un portable à 128 Go coûte de 6 879 € à près de 8 000 € TTC, et l'installation, la sécurité et la maintenance s'ajoutent. Ce n'est pas un remplaçant de Claude ou de ChatGPT : c'est un complément pour ce qui ne doit pas sortir de l'entreprise.
5. La qualité dépend du modèle, et le modèle dépend de la mémoire. Les modèles ouverts progressent vite, mais Nvidia écrit lui-même qu'un modèle local comme Qwen 3.8-Flash-Next « rattrape » les modèles de pointe du cloud sortis quelques mois plus tôt (notre traduction) : les plus récents gardent l'avance. Testez sur vos propres documents avant de généraliser.

Ce sont des pistes, pas des fonctions que nous avons testées sur un RTX Spark : les machines viennent de sortir. Elles valent aussi pour un DGX Spark ou un serveur installé dans l'entreprise. Dans chaque cas, l'IA prépare et une personne valide.

• Relire un contrat ou un devis confidentiel : résumé, clauses inhabituelles, écarts avec votre modèle habituel. Le document ne quitte pas le portable. Vous gardez la main sur la décision et, pour un contrat, sur l'avis de votre avocat.
• Interroger vos documents internes (procédures, fiches produits, notes techniques) avec un assistant installé sur un serveur de l'entreprise, qui répond en citant le document d'où vient la réponse. Vous gardez la main sur les documents qu'il peut lire et sur qui peut l'interroger.
• Transcrire et résumer une réunion sensible, comité de direction ou réunion budgétaire, avec un modèle de transcription ouvert puis un résumé, sans envoi à un service en ligne, après avoir prévenu les participants. Vous gardez la main sur ce qui est conservé et diffusé.
• Préparer les réponses aux mails clients : classement par sujet et brouillon de réponse dans le ton de la maison, relu avant chaque envoi. Vous gardez la main sur ce qui part.
• Analyser un export comptable, commercial ou RH : anomalies, synthèses, explications d'écarts, sans téléverser le fichier nulle part. Vous gardez la main sur les chiffres présentés à la direction.
• Pseudonymiser un document avant de l'envoyer à une IA du cloud : le modèle local remplace les noms, adresses et numéros par des codes (« client A »), puis vous confiez la version expurgée à Claude ou ChatGPT, dans une offre professionnelle avec contrat de sous-traitance et jamais depuis un compte personnel, pour le travail le plus difficile. Attention, c'est une pseudonymisation, pas une anonymisation : le texte reste une donnée personnelle, et le RGPD s'applique à cet envoi. Vous gardez la main sur la table de correspondance, qui ne sort pas de chez vous.
• Rédiger un mémoire technique ou une réponse à un appel d'offres à partir de vos anciennes réponses, sans exposer vos prix ni vos références clients. Vous gardez la main sur chaque engagement pris.
• Traduire des documents internes : notices, échanges avec une filiale ou un fournisseur à l'étranger. Vous gardez la main sur la version qui fait foi.
• Écrire des formules, des macros et des scripts avec un modèle ouvert spécialisé dans le code. Vous gardez la main sur les tests avant toute mise en service.
• Faire tourner un agent d'automatisation sur un serveur de l'équipe : n8n installé chez vous et branché sur un modèle local par Ollama, pour trier les demandes ou préparer les relances (voir notre tutoriel pour créer un agent IA avec n8n). Vous gardez la main sur les actions qu'il peut déclencher, avec une validation humaine avant tout envoi.

La mémoire fixe la taille des modèles que vous pourrez faire tourner. Repères à partir du guide d'achat de Nvidia et des prix publics relevés en France par Clubic le 12 octobre 2026.

• 24 à 32 Go de mémoire, portables à partir de 2 899 €. Nvidia y indique des modèles jusqu'à 12 milliards de paramètres (24 Go) ou 25 milliards (32 Go), les agents tournant alors dans le cloud : de quoi résumer, reformuler, traduire ou transcrire en local. Nemotron 3.5 Bolt, qui pèse à lui seul 24 Go, demande plus de place.
• 48 à 64 Go, à partir de 4 599,99 € en portable (Surface Laptop Ultra en 48 Go à la Fnac, puis 4 959 € en 64 Go ; 5 099,99 € pour le MSI en 64 Go), ou un DGX Spark 64 Go à partir de 4 999 $ hors taxes aux États-Unis (pas de prix français relevé). Nvidia indique des modèles jusqu'à 60 milliards de paramètres (48 Go) ou 90 milliards (64 Go), avec des agents qui tournent en local. Pour son DGX Spark 64 Go, il cite Nemotron 3.5 Bolt, Qwen3.8 27B ou Gemma 4 26B-A4B.
• 128 Go, de 6 879 € à 7 999,99 € en portable. Des modèles jusqu'à 120 milliards de paramètres avec un contexte d'un million de tokens selon la page produit de Nvidia, et jusqu'à 200 milliards selon son guide d'achat. Le confort pour une personne qui travaille beaucoup avec l'IA locale, pas un serveur pour toute l'équipe.
• Pour une équipe, un serveur partagé plutôt qu'un portable par personne. Le DGX Spark vise d'abord les développeurs ; relié en grappe, Nvidia le présente aussi comme serveur pour une petite équipe. La DGX Station vise plus de 30 utilisateurs selon Nvidia. Notre guide de l'IA on-premise compare aussi le Mac Studio d'Apple et le cloud GPU français, avec nos chiffrages pour une vingtaine d'utilisateurs.

Avant d'acheter, faites un essai : un outil gratuit comme Ollama fait tourner un petit modèle sur un ordinateur récent que vous avez déjà. En une heure, vous verrez ce qu'un petit modèle sait faire sur vos documents, avant de choisir la mémoire de la machine.

1. Vérifiez vos logiciels sur Windows pour processeur Arm. Les PC RTX Spark tournent sous Windows 11 sur un processeur Arm. Nvidia annonce plus de 130 applications créatives accélérées et 97 % des 15 000 paquets Python les plus utilisés prêts à l'emploi. Vos logiciels métier, vos pilotes d'imprimante et votre VPN ne sont pas dans ces chiffres : vérifiez-les auprès de leurs éditeurs avant d'équiper une équipe.
2. Lisez la licence de chaque modèle. Nemotron 3.5 Bolt est sous licence OpenMDW 1.1, qui autorise l'usage commercial et demande de conserver la licence et les mentions d'origine si vous redistribuez le modèle. Elle ne donne aucune garantie : les éventuels droits de tiers sur le modèle ou ses données restent à votre charge. D'autres modèles ouverts ont leurs propres conditions, parfois plus restrictives : vérifiez-les modèle par modèle.
3. Le RGPD s'applique toujours. Un modèle local supprime l'envoi des données à un éditeur d'IA, pas vos obligations : registre des traitements, sécurité (chiffrement du disque, droits d'accès, sauvegardes), information des personnes concernées et, si le traitement est susceptible d'engendrer un risque élevé, analyse d'impact (RGPD, articles 13, 14, 30, 32 et 35).
4. Informez vos salariés et, dès 50 salariés, consultez le CSE. Aucune information concernant personnellement un salarié ne peut être collectée par un dispositif qui n'a pas été porté préalablement à sa connaissance (Code du travail, article L. 1222-4), quel que soit l'effectif. Dans une entreprise d'au moins 50 salariés, le CSE est informé et consulté avant l'introduction d'une nouvelle technologie (articles L. 2312-8 et L. 2312-14) et avant la mise en œuvre d'un outil permettant de contrôler l'activité des salariés (article L. 2312-38) : consultez-le avant de déployer l'outil auprès des équipes.
5. Pensez à l'AI Act. Votre entreprise doit prendre des mesures pour favoriser la maîtrise de l'IA par les personnes qui utilisent ces outils en son nom, sans obligation d'atteindre un niveau donné (article 4 du règlement européen sur l'IA, assoupli en juillet 2026). Et si vous mettez en service votre propre assistant qui dialogue avec vos clients, vous en êtes le fournisseur : il doit leur indiquer qu'ils échangent avec une IA, sauf si c'est évident (article 50, paragraphe 1, applicable depuis le 2 août 2026).
6. Protégez la machine comme un coffre. Un portable qui contient vos documents sensibles et un modèle qui les lit se chiffre, se verrouille et se met à jour. Un agent qui agit sur vos fichiers ou vos mails n'a que les droits nécessaires, avec une validation humaine avant tout envoi.
7. Comptez le budget complet. La machine n'est qu'une partie du coût : installation, sécurisation, maintenance et formation s'ajoutent. Pour une équipe, une seule machine est aussi un point de panne unique.

Information générale, pas une consultation juridique.

Faire tourner l'IA chez soi devient à la portée d'une PME. Encore faut-il savoir quoi acheter, quel modèle choisir, comment l'installer et comment l'encadrer. C'est pourquoi nous préparons une formation consacrée à l'IA en local et on-premise. Elle est en cours de construction : son programme, sa durée, son prix et ses dates seront publiés sur ce site dès qu'ils seront arrêtés.

Les pistes sur lesquelles nous travaillons, à confirmer dans le programme publié :

• choisir entre un poste individuel, un serveur d'équipe et un cloud souverain ;
• choisir un modèle ouvert et vérifier sa licence ;
• l'installer et s'en servir au quotidien, avec des outils comme Ollama ou LM Studio ;
• le brancher à vos outils et à vos automatisations n8n ;
• encadrer son usage : RGPD, sécurité, charte d'utilisation.

Pour être prévenu, choisissez « Être prévenu de la sortie de la formation » dans le formulaire ci-dessous, et dites-nous ce que vous voulez y trouver : nous vous écrirons une seule fois, à la publication du programme et des dates. En attendant, notre guide de l'IA on-premise compare les solutions avec les prix vérifiés en septembre. Et si votre projet ne peut pas attendre, nous pouvons cadrer et installer, sur devis, un modèle ouvert sur votre infrastructure ou chez un hébergeur en France (notre accompagnement) : choisissez alors votre besoin dans le même formulaire.

• Nvidia : « Bringing the Spark to Europe: Local Intelligence Powers Next Wave of Agents », 21 octobre 2026, et « All Systems Go: Global PC App Ecosystem Ready for NVIDIA RTX Spark », 13 octobre 2026.
• Nvidia : page produit RTX Spark (caractéristiques des deux versions de la puce N1X) et guide d'achat « Help Me Choose » (taille des modèles selon la mémoire).
• TrendForce : « NVIDIA Enters PC Market with RTX Spark Featuring MediaTek-Co-Designed N1X CPU on TSMC 3nm », 1er juin 2026.
• Clubic : « RTX Spark : NVIDIA dévoile enfin les prix de ses nouveaux PC portables, et ça fait très mal », 12 octobre 2026 (prix en France).
• ServeTheHome : « NVIDIA DGX Spark 64GB Launched and Big 128GB GB10 Price Increases », 3 octobre 2026.
• TechCrunch, Julie Bort : « Nvidia launches new open models to run agents in the enterprise and on PCs », 19 octobre 2026.
• Hugging Face : fiche de Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB et licence OpenMDW 1.1.
• CNIL : questions-réponses sur l'utilisation d'un système d'IA générative, 18 juillet 2024, question 5.
• Textes : RGPD, articles 13, 14, 30, 32 et 35 ; Code du travail, articles L. 1222-4, L. 2312-8, L. 2312-14 et L. 2312-38 ; règlement (UE) 2024/1689 sur l'intelligence artificielle, articles 4 et 50, modifié par le règlement (UE) 2026/1744.

Les 10 usages de la partie 03 sont des pistes proposées par NOCODE IA, pas des fonctions testées sur un RTX Spark. Les capacités et performances citées sont celles annoncées par Nvidia. Les prix français sont des prix publics TTC relevés par Clubic le 12 octobre 2026, les prix américains sont hors taxes, et tous peuvent évoluer. Nvidia, RTX, DGX, Nemotron et Blackwell sont des noms de Nvidia ; les autres noms cités appartiennent à leurs titulaires respectifs et servent seulement à désigner les produits, sans lien ni partenariat avec NOCODE IA. NOCODE IA est indépendant de Nvidia : ni partenaire, ni revendeur. Article rédigé avec l'aide de l'IA à partir des sources citées, et publié sous la responsabilité éditoriale de Charles Meurin, fondateur de NOCODE IA et directeur de la publication. À lire aussi : notre guide de l'IA on-premise et quel modèle d'IA choisir.