Nous avons sélectionné le HP Omen Gaming 17 pour tester certains modèles d’IA open-weight. Voici comment cela s’est déroulé.
Les ordinateurs portables de jeu, ou plutôt les ordinateurs portables destinés aux jeux vidéo, peuvent également être utiles pour « jouer » avec l’intelligence artificielle. Il s’agit d’appareils conçus pour supporter des charges graphiques intenses, avec des GPU dédiés (GeForce RTX, Radeon RX), des écrans à taux de rafraîchissement élevé, une puissance concentrée dans quelques centimètres d’épaisseur et des systèmes de refroidissement qui ressemblent à de petites turbines. Pour notre test, nous avons choisi l’Omen HP Gaming 17, une machine équipée d’une bonne carte graphique NVIDIA GeForce RTX 4060 8G, de 32 Go de mémoire RAM DDR5 à 5600 MHz et d’un disque dur SSD PCIe Gen4 de 1 To. Avec cet équipement, le système évite la compression forcée, maintient des latences contrôlées et offre une base utile même pour ceux qui enregistrent, montent ou modélisent du contenu en plus du jeu. Il s’agit donc d’un ordinateur portable pour gamers très proche du haut de gamme, mais qui n’est pas (et ne prétend pas être) le meilleur du moment. Les prix de cette série commencent à 1 299 euros ;
En particulier, le modèle testé est disponible en ligne à partir de 1 350 euros. Nous les avons testés avec des LLM (modèles linguistiques de grande taille) open weight que vous pouvez télécharger et essayer sur un ordinateur portable. Il s’agit de modèles d’IA dont les poids (paramètres du modèle) ont été rendus publics et peuvent donc être exécutés, inspectés, modifiés et réentraînés par n’importe qui.
Vous pouvez les utiliser sans cloud, sans API à la demande et sans problèmes de confidentialité. Nous avons donc téléchargé gpt-oss d’OpenAI dans sa variante 120B (la plus grande), mais aussi Gemma de Google, le modèle le plus léger avec 7 milliards de paramètres, et le très populaire modèle chinois Qwen. J’ai également utilisé ChatRTX de Nvidia, qui sert à faire tourner des modèles génératifs en local, directement sur votre GPU.
La machine a bien fonctionné. Les charges de travail sont comparables à celles que l’on ressent lorsqu’on utilise des jeux vidéo particulièrement exigeants. La spécification technique à surveiller est un GPU à la hauteur. Sur un ordinateur portable de jeu classique, une RTX 4060 ou 4070 en version mobile permet déjà d’exécuter des modèles de 7 milliards de paramètres avec des réponses fluides, sans avoir recours à des astuces. Avec un peu plus de mémoire vidéo, 12 ou 16 gigaoctets, la gamme des modèles de 13 ou 20 milliards entre également en scène. C’est une avancée qui ouvre la voie à des assistants plus complets, des chatbots qui lisent des documents locaux, des systèmes qui résument de longs textes ou répondent avec un minimum de raisonnement.
À côté du GPU, la RAM accomplit un travail discret mais décisif. Les 32 gigaoctets que l’on trouve aujourd’hui dans les ordinateurs portables haut de gamme ne sont pas un caprice : ils sont le souffle de la machine. Ils servent à donner du souffle aux modèles, à soutenir la quantification, la technique qui compresse le modèle afin qu’il occupe moins de mémoire sans trop perdre en qualité. Et pour maintenir tout le reste : système d’exploitation, applications ouvertes, navigateurs remplis d’onglets.
Ensuite, il y a l’espace : un SSD PCIe rapide est une exigence implicite. Les modèles ne sont pas petits. Même lorsqu’ils sont compressés, ils pèsent plusieurs gigaoctets, et un disque lent reviendrait à insérer une piste de Formule 1 au milieu du trafic de la rocade aux heures de pointe. Dernier point : lors du test, nous avons utilisé Ollama, qui est aujourd’hui l’un des logiciels permettant de gérer l’IA en local. ChatRTX, la proposition de Nvidia, ajoute un niveau d’optimisation pour tirer encore plus parti des GPU RTX. C’est donc une bonne solution pour l’IA, à condition toutefois de l’utiliser pour expérimenter ou pour automatiser certaines tâches quotidiennes. Si vous avez une entreprise et que vous souhaitez utiliser des données et des infrastructures en interne, vous avez besoin de machines beaucoup plus puissantes.
