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Vaut-il mieux être suiveur ou retardataire ?

Dans le Magic Quadrant 2025 de la sauvegarde, Dell et Veeam avaient eu droit au premier qualificatif. Gartner estimait qu’ils avaient l’un et l’autre tendance à lancer des offres en réponse à des initiatives de concurrents. Cette année, pas d’étiquette « suiveur », mais un accent sur leurs retards respectifs dans la protection des applications cloud et des identités.

11 fournisseurs, 6 « leaders »

Dell et Veeam font tout de même partie des fournisseurs que le cabinet américain classe « leaders ». Ils l’étaient déjà l’an dernier. Même chose pour Cohesity, Commvault, Druva et Rubrik.

D’une année à l’autre, les critères obligatoires pour figurer au Magic Quadrant de la sauvegarde ont peu évolué. Il s’agissait toujours de proposer, dans les grandes lignes :

• Sauvegarde en environnement hybride, avec prise en charge d’au moins 2 IaaS et 2 SaaS majeurs
• Intégration avec du stockage immuable
• Détection basique de cyberattaques (post-sauvegarde)
• Console de gestion centralisée

Couvrir PaaS et systèmes IAM était facultatif. Comme l’automatisation à base d’IA. Il n’était pas non plus nécessaire, entre autres, d’avoir des fonctionnalités de sécurité « avancées » (MFA, RBAC, intégration SIEM/SOAR), de fournir une cleanroom ou d’orchestrer la restauration après sinistre.

L’axe « exécution » du Magic Quadrant traduit la capacité des offreurs à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualification des produits services…). La situation :

Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (innovation, modèle économique, déploiement géographique…) :

Cohesity salué sur l’automatisation de la restauration…

L’an dernier, Cohesity avait été salué pour l’acquisition de Veritas, qui avait élargi tant son portefeuille que sa couverture géographique. Gartner avait aussi apprécié ses services de réponse aux incidents.

Cette année, Cohesity a un bon point pour sa brique RecoveryAgent, qui automatise l’orchestration de la restauration. Il en a un autre pour ses intégrations cyber, notamment avec Sophos et Google Threat Intelligence pour la détection de menaces. Autre point positif : la couverture fonctionnelle du plan de contrôle Helios (qui gère à la fois DataProtect et NetBackup), assortie d’un licensing flexible qui permet d’utiliser une seule des deux solutions.

… mais pointé pour ses dépendances

L’an dernier, Gartner avait soulevé le risque de ralentissement du delivery dans le contexte de la fusion avec Veritas. Il avait aussi souligné que Cohesity pratiquait des prix plus élevés que la moyenne lors des négociations initiales. Tout en pointant ses limites en matière de restauration des applications cloud (capture de l’IaC et des configs, entre autres)..

Cette fois, Gartner pointe une protection SaaS limitée : pas de Dynamics 365, de Power Platform, d’Azure DevOps, de GitHub, ni d’Okta. Il évoque aussi la dépendance de Cohesity à des intégrations tierces, par exemple sur la découverte/classification de données (Cyera) et la restauration de forêts AD (Semperis). Attention également à la complexité potentielle de déploiement et d’intégration dans les environnements hybrides.

L’assistance IA s’est diffusée chez Commvault…

L’an dernier, Gartner avait distingué Commvault pour sa couverture exhaustive des workloads, cloud en particulier (IaaS & PaaS). Il avait aussi noté les apports, dans ce même domaine, de l’acquisition d’Appranix. Et mentionné les capacités de restauration de forêts AD.

Cette année, l’un des bons points va à l’orchestration de la restauration, avec des cleanrooms à la demande sur AWS ou Azure. Un autre va à la fonciton Synthetic Recovery, qui construit un point de restauration « idéal » à partir de plusieurs sauvegardes. Gartner salue aussi l’extension des cas d’usage de l’assistant IA Arlie : identification des données potentiellement exposées, recommandations d’optimisation de configuration, aide à l’identification de points de restauration « propres », etc.

… toutefois en retard sur la protection de Microsoft 365

La configuration initiale est complexe et il peut être difficile de trouver la bonne documentation pour le dépannage, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il avait aussi pointé le manque d’expertise au support et la transition non finalisée de Commvault Command Center vers une console Java.

Cette année encore, vigilance sur le support, plus particulièrement de niveau 1. Des clients le jugent inégal, lent et trop procédurier pour les escalades. D’autres regrettent un licensing complexe qui exige de bien connaître les produits. Commvault est par ailleurs en retard sur les capacités natives de protection et de restauration des données Microsoft 365.

Dell se distingue avec l’assistance IA sur site…

L’an dernier, Dell avait eu un bon point pour l’intégration de son offre de sauvegarde avec le reste de son portefeuille (PowerStore, PowerMax et AI Factory notamment). Il en avait eu un autre pour sa brique MDR exploitant CrowdStrike Falcon.

Le « bon point intégration » reste d’actualité, avec un exemple d’apport : la détection d’anomalies en temps « quasi réel » dans les snapshots PowerStore. Gartner y ajoute l’efficacité de la brique Cyber Recovery, qui valide les données en vue de leur récupération après cyberattaque. Il mentionne aussi la possibilité d’exploiter l’assistance IA sur site, avec une option bring your own LLM.

… mais pas sur la découverte des données sensibles

Attention à l’administration, qui peut s’avérer complexe, avait signalé Gartner l’an dernier. Il avait aussi souligné le retard de Dell sur la protection des applications cloud et sur la détection de données sensibles au sein des sauvegardes. Autre limite : la nécessité d’implémenter plusieurs offres (PowerProtect Cyber Recovery et CyberSense) pour bénéficier d’une cyberdétection exhaustive.

Cette année encore, Gartner évoque le cas des données sensibles : PowerProtect Data Manager « manque d’insights » pour aider à les identifier et à optimiser les politiques de protection. Il mentionne également à nouveau la protection des applications cloud (retard sur la découverte des dépendances et l’identification des écarts de configurations). Il y ajoute la complexité potentielle du déploiement et de l’exploitation.

Chez Druva, des choix d’architecture distinctifs…

L’an dernier, Gartner avait salué la capacité de Druva à délivrer offres et intégrations (sauvegarde de VM EC2 sur Azure, backup sans agent pour Azure SQL, etc.). Il avait aussi apprécié l’assistance par IA (reporting, dépannage, analyses de sécurité) et la défense contre les ransomwares (service managé natif sans surcoût).

Cette année encore, Druva se distingue sur le volet IA, avec des agents pour l’analyse forensique, le dépannage, la validation de la restauration et le résumé d’incidents techniques. Autre point distinctif : l’exploitation des métadonnées des backups au sein d’un graphe qui permet de contextualiser les restaurations. Gartner note aussi le recours à une architecture qui limite la surface d’attaque en isolant du réseau primaire les données des sauvegardes et les authentifiants.

… mais les contraintes du modèle BaaS

L’an dernier, Gartner avec pointé la dépendance de Druva à AWS pour sa couche de gestion et d’orchestration. Il avait aussi noté l’absence de sauvegarde de MongoDB et de Cassandra. Ainsi qu’une prise en charge de GCP pas au niveau des autres hyperscalers sur la partie PaaS.

Cette année encore, Gartner mentionne les capacités limitées sur GCP – en ajoutant le IaaS. Il note que des agents et des workflows d’exportation sont nécessaires pour protéger des workloads comme GCE, Cloud SQL et BigQuery. Autres points faibles : un retard sur les autres fournisseurs pour la prise en charge de Kubernetes et les contraintes liées au BaaS, seule option de déploiement disponible (pas de possibilité d’apporter son propre stockage, par exemple).

Rubrik, avancé sur la protection des identités…

En 2025, Rubrik avait eu un bon point pour son RAG Annapurna. Il en avait aussi eu pour sa licence USL, disponible par utilisateur et transférable entre ses produits SaaS. Gartner avait également salué les possibilités en matière de cyberrésilience (protection des identités, détection d’anomalies, récupération en environnement hybride).

Cette année, la protection des identités est à nouveau évoquée, pour son périmètre (AD, Entra ID, Okta) et sa couverture fonctionnelle. Rubrik se distingue aussi par sa capacité à maintenir une interface d’administration intuitive malgré l’extension de son offre. Il a par ailleurs su introduire du monitoring et du rollback agentiques.

… plus que sur la restauration d’applications cloud

L’an dernier, les limites sur le reporting avaient valu un mauvais point à Rubrik. Comme l’absence de restauration entre hyperviseurs et la présence géographique limitée hors Amérique Nord et EMEA.

Cette fois, Gartner souligne l’absence de cleanroom native. Il pointe aussi les limites de l’offre BaaS (qui exige une infra gérée par le client pour fonctionner sur AWS et Azure). Et celles de la restauration d’applications cloud (pas d’orchestration native, ce qui impose de gérer les composants IaC séparément des sauvegardes).

Bon point pour l’appliance Linux de Veeam…

Salué l’an dernier pour sa présence sur ce marché (niveau d’adoption de ses solution et réseau de partenaires), Veeam avait aussi eu droit à un bon point sur le volet cyberrésilience (scan inline à base d’IA, programme de support Cyber Secure…). Gartner avait également apprécié la « versatilité » de la restauration (entre hyperviseurs, et directement vers AWS / Azure / GCP depuis des infras sur site).

Cette année, est mise en avant la Veeam Backup Appliance, qui offre une alternative préconfigurée, plus simple à gérer… et indépendante de Windows. Autre point fort : les services de réponse aux incidents (24/7, avec SLA de 15 minutes). Gartner ajoute l’acquisition de Securiti AI, qui apporte une gestion de la posture de sécurité des données.

… mais pas pour la couverture SaaS

Au-delà d’attribuer à Veeam l’étiquette de « suiveur », Gartner avait, l’an dernier, noté le périmètre limitée de la protection SaaS hors Microsoft 365 et Salesforce. Il avait aussi souligné la dépendance à Microsoft (déploiement de Veeam Data Cloud dans Azure) et le manque de flexibilité pour stocker les sauvegardes chez d’autres clouders.

La critique de la couverture SaaS vaut toujours (pas de Dynamics 365, de Power Apps, d’Azure DevOps, de Jira, de Google Workspace…). Gartner y ajoute un retard sur la protection des identifiés (pas de gestion d’Okta ni de la restauration des forêts AD) et l’absence d’une console de gestion unifiée (Veeam Data Plaform vs Veeam Data Cloud).

Illustration générée par IA

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C’est une offensive estivale qui ressemble fort à un aveu d’urgence. À quelques jours d’intervalle, les deux leaders  du cloud mondial ont sorti l’artillerie lourde.
Amazon Web Services (AWS) a dégainé le premier en annonçant un investissement de 1 milliard $ pour créer sa division AWS Forward Deployed Engineering (FDE).

La riposte de Microsoft ne s’est pas fait attendre en conscrant 2,5 milliards $ pour lancer sa  force de frappe opérationnelle baptisée Microsoft Frontier Company, forte de 6 000 experts.

Leur mission est la même : envoyer leurs meilleurs ingénieurs, concepteurs de modèles et experts en sécurité s’installer physiquement dans les bureaux de leurs clients finaux (Unilever, le London Stock Exchange, la NFL, la NBA ou Southwest Airlines) pour co-développer des systèmes d’IA de bout en bout.

Ce virage à 180 degrés s’explique par une pression devenue insoutenable à Wall Street. Malgré une croissance robuste de son activité Azure, l’action Microsoft a subi d’importantes corrections. Les investisseurs exigent des preuves concrètes de rentabilité face aux dizaines de milliards de dollars engloutis chaque trimestre dans la construction de data centers.

Or, le constat sur le terrain est signifiant. Si les grands groupes ont massivement testé l’IA, le passage à l’échelle industrielle s’avère être un gouffre de complexité.

Problèmes de gouvernance des données, manque de compétences internes, sécurité défaillante… les projets s’enlisent et les abonnements tardent à générer la valeur promise.

Le syndrome Palantir

Pour débloquer la situation, Microsoft et AWS ressuscitent une stratégie éprouvée il y a plus de dix ans par un autre acteur iconique de la tech américaine : Palantir.

Le spécialiste de l’analyse de données s’est imposé auprès des gouvernements et des multinationales en envoyant ses propres « Forward Deployed Engineers » configurer ses logiciels directement chez les clients.

En reprenant ce modèle, AWS et Microsoft cherchent à éliminer toute friction. AWS promet ainsi de compresser les calendriers de déploiement de l’IA « agentique » de plusieurs mois à seulement quelques jours, tout en garantissant l’indépendance future du client à l’issue de la mission.

En maîtrisant directement l’intégration logicielle, les hyperscalers s’assurent que les solutions d’IA développées seront intrinsèquement liées à leurs infrastructures respectives. Une manière de capturer le client pour la prochaine décennie. La bataille de l’IA ne se joue pas uniquement dans les laboratoires de recherche mais aussi bien dans les bureaux des directeurs financiers.

Sur le marché français, on apprend via l’Informé que OpenAI a ouvert à Paris un bureau de son activité d’intégrateur baptisée Deployment Company ou DeployCo.

Annoncée en mai dernier, la nouvelle structure est dotée de 4 milliards $ et compte un
consortium de 19 sociétés d’investissement, de cabinets de conseil et d’intégrateurs systèmes à son capital. Parmi eux, on trouve trois mastodontes du conseil : Bain & Company, Capgemini et McKinsey. OpenAI conserve la majorité.

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Cette initiative s’ajoute aux nombreuses loufoqueries de Xavier, déjà connu pour saluer ses collègues en disant « hello everybody » et pour les quitter en disant « j’y go d’agneau » quand il ne les apostrophe pas de son célèbre « zé baaarti » au début de chaque activité de groupe. Autant de fantaisies qui ont valu au trentenaire une réputation de « franc déconneur » auprès de ses proches. 

« Xavier c’est vraiment un drôle d’asticot » témoigne Philippe, son partenaire de paddle. « L’autre jour au restaurant, il s’est mis ses deux baguettes dans la bouche pour imiter un morse. On s’est regardés avec les copains en se disant « Mais il a fumé la moquette ou quoi ?» » Une anecdote dont se souvient aussi avec hilarité Sophie, une amie d’enfance qui convient que si Xavier n’existait pas, il faudrait vraiment l’inventer.

Toujours dans cette volonté de dérider son entourage, le jeune contrôleur de gestion a déjà prévu toute une nouvelle série de plaisanteries dont il a le secret. Aux dernières nouvelles, il aurait déjà surpris plusieurs amis en leur mettant les deux mains devant les yeux avant de leur demander « Devine qui c’est ?» 

Crédits photo : Vitaly Gariez via Pexels.

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À mesure que les États‑Unis et l’Iran semblent se diriger vers une trêve fragile, l’un […]

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Afin d’éviter l’euphorie générale qui suit souvent l’obtention du baccalauréat par plus de 90% d’une classe d’âge, le ministère de l’Éducation nationale envisage d’instaurer la mention « t’emballe pas, ça vaut rien » pour tous les candidats qui n’auront pas obtenu au minimum 14 de moyenne (l’équivalent de la mention bien). L’idée est de préparer au mieux les élèves aux réalités post-bac, à savoir le décrochage universitaire, la dépression ou encore le chômage. C’est donc la mention « t’emballe pas, ça vaut rien » qui a été choisie à l’unanimité parmi de nombreuses propositions dont « Si tu savais ce qui t’attend » ou « Haha, bonne chance pour la suite ! ».

D’autres mesures à venir

Plutôt satisfait de cette nouvelle initiative, le ministre de l’Éducation nationale Édouard Geffray aimerait la développer et l’étendre au parcours universitaire. Il voudrait à terme que les notes, souvent gonflées au baccalauréat par les commissions d’harmonisation, soient accompagnées de stickers « WTF ». Il plaide également pour l’instauration d’une mention « France Travail » pour tous les étudiants amenés à se présenter aux épreuves de rattrapage. 

Ce n’est pas la première fois qu’une mention est ajoutée à un examen national. En 2024, déjà, l’Éducation nationale avait choisi d’instaurer, pour tous les élèves décrochant le brevet des collèges, la mention « on le donne à tout le monde ». 

Crédits photo : Alain Denantes via GettyImages

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« PC IA ? Non, je ne sais pas ce que c’est. »

On l’aura – très – souvent entendu aux journées B2B du salon Viva Tech. Nous avions choisi l’événement pour « prendre la température » sur ce concept vieux comme ChatGPT ou presque.

Quelques semaines après le lancement du chatbot, le CES 2023 avait effectivement donné un premier élan. Par exemple avec l’annonce de Ryzen AI. Le mouvement s’était accéléré en 2024, lorsque Microsoft avait lancé le label « Copilot+ PC ». Pour en bénéficier, une machine doit, en particulier, embarquer un NPU suffisamment puissant.

AMD, Intel, Qualcomm : la bataille des TOPS

Les NPU (Neural Processing Units) sont des processeurs spécialisés dans les multiplications de vecteurs et de matrices, opérations fondamentales au sein des réseaux de neurones. Ils les traitent plus efficacement que les GPU, en contrepartie d’une moindre flexibilité et surtout d’un outillage encore bien moins mature.

Leurs performances sont traditionnellement communiquées en TOPS. C’est-à-dire en milliers de milliards d’opérations par seconde… en simple précision (entiers 8 bits), alors que les GPU travaillent généralement en virgule flottante. Le label « Copilot+ PC » impose un seuil à 40 TOPS. Au départ, seul Qualcomm l’atteignait, avec ses puces Snapdragon X. AMD et Intel s’aligneraient quelques mois plus tard avec, respectivement, Strix Point et Lunar Lake-V.

AMD à 60 TOPS avec les Ryzen AI 400

La famille Strix Point fut annoncée en juillet 2024. Elle comprend essentiellement la gamme Ryzen AI 300, destinée aux notebooks, avec un TDP de base de 28 W. AMD y a intégré la deuxième génération de ses NPU XDNA, basés sur la technologie de Xilinx (acquis en 2022). Il les annonce à 50 TOPS. Avec les Ryzen AI 400 (Gorgon Point, 28 W également), annoncés en janvier 2026, le seuil a été relevé à 60 TOPS.

Intel à 45 TOPS avec les Core Ultra 200V

La famille Lunar Lake-V, lancée en septembre 2024, cible aussi les notebooks (17-30 W), sous la marque commerciale Core Ultra 200V. Intel y a intégré un NPU à 45 TOPS également fruit d’une acquisition (Movidius, 2016). C’est pour le moment une exception à son catalogue. Ses autres processeurs Core Ultra Série 2 en restent à :

• 12 TOPS NPU pour Arrow Lake-U (15 W)
• 13 TOPS NPU pour Arrow Lake-H (28-45 W)
• 13 à 36 TOPS NPU pour Arrow Lake-S (35-125 W)

Qualcomm à 45 TOPS avec les Snapdragon X… et 85 avec les X2

Avec les Snapdragon X (Elite annoncés en octobre 2023, puis Plus en avril 2024), Qualcomm est aussi à 45 TOPS, pour des TDP de base entre 23 et 35 W. Depuis, il est passé à 80 avec les Snapdragon X2 Plus (janvier 2026) et 85 avec les X2 Elite (septembre 2025).

Récapitulatif sur les dernières générations de processeurs mobiles :

La mémoire unifiée, adoptée mais pas systématisée sur les PC IA

Au-delà de la puissance pure du NPU, l’exécution des modèles d’IA est tributaire de la quantité de mémoire. Mais aussi de sa bande passante. Pour accroître cette dernière, des architectures unifiées ont émergé : à l’instar de ce qui se fait sur Apple Silicon, la RAM est placée sur le SoC et partagée entre tous les processeurs. AMD l’a implémenté dans les puces Halo ; pas dans les Point. Intel ne l’a intégré que dans les Lunar Lake-V… en attendant peut-être Razor Lake, destiné à concurrencer les Halo.

Chez Qualcomm, tous les Snapdragon X ont de la mémoire unifiée. Au fil des générations, la bande passante théorique croît en conséquence de l’intégration de mémoire plus rapide. Les X Plus et Elite, avec leur LPDDR5X-8448, atteignent 135 Go/s sur le papier. La génération X2 passe à 152 Go/s avec sa LPDDR5X-9523. Les X2 Elite Extreme font même mieux (228 Go/s) grâce à un bus 192 bits.

En termes de capacité mémoire maximale, AMD a mis la barre à 128 Go sur Strix Halo, 192 Go sur Gorgon Halo et 256 Go sur Strix Point / Gorgon Point. Chez Intel, c’est 32 Go pour Lunar Lake-V et 96 Go sur les Arrow Lake. Qualcomm est à 32 Go pour le X Plus, 64 Go pour le X Elite et 128 Go pour les autres.

Pour l’ensemble de ces plates-formes, la quantité de mémoire exploitable en tant que VRAM varie en fonction des BIOS et des systèmes d’exploitation.

Récapitulatif :

OpenVINO, Ryzen AI, QAIRT… Autant de toolkits que de NPU

Ce qui varie aussi beaucoup, c’est le modèle de programmation des différents NPU : à chacun sa boîte à outils, là ou « GPU » est largement synonyme de « CUDA ».

Chez Intel, les NPU sont inclus aux côtés des CPU, des GPU et des FPGA dans le toolkit OpenVINO. Celui-ci a été doté d’extensions spécifiques aux modèles génératifs (quantification, encapsulation du cache clé-valeur, exécution spéculative…). Intel lui a adjoint un catalogue de modèles prêts à l’emploi sur ses NPU. On y trouve du ML classique (MobileNet pour détecter des objets, AlexNet pour classer des images…) et des LLM (généralement moins de 10B : Gemma 7B, Llama-3.2-1B, Phi 2…). En plus de la compatibilité Windows, un pilote Linux est disponible à partir du noyau 6.6.

Chez AMD, la pile Ryzen AI Software (pour Windows et Linux) s’appuie sur le runtime ONNX, là aussi doté d’extensions GenAI. Le SDK Lemonade offre une couche d’abstraction, avec une API Python et une interface serveur (API REST). À plus bas niveau, il y a une API C++ qui permet notamment l’exécution hybride des modèles génératifs (utilisation du NPU pour la phase de préremplissage et du GPU pour le décodage). AMD a également un catalogue de modèles prêts à l’emploi. Certains optimisés pour la longueur de contexte (fenêtre de 16k), d’autres pour la performance (en échange d’une fenêtre réduite à 4k). Au serveur Lemonade peut se greffer un back-end spécifique aux NPU XDNA : FastFlowLLM. Il gère Linux depuis peu.

Qualcomm développe ses NPU sous la marque Hexagon, qu’il utilisait déjà depuis 2007 pour ses DSP (processeurs de traitement des signaux). Un choix pas anodin : pour lui, les premiers descendent des seconds. C’est simplement « l’architecture qui a changé » (fusion des unités de calcul scalaire, vectoriel et matriciel, avec mémoire partagée). Le toolkit pour les programmer s’appelle QAIRT (Qualcomm AI Runtime). Il comprend, au plus bas niveau de la pile, des interfaces C et C++. Au plus haut niveau, un SDK Neural Processing. Entre les deux, un autre SDK, plus granulaire avec par exemple des bibliothèques par accélérateur, mais qui abstrait des éléments comme le partitionnement réseau. Une passerelle avec Amazon SageMaker existe pour le fine-tuning avant déploiement local.

Foundry on Windows, promesse d’un socle commun pour l’IA locale

Microsoft tente d’unifier les choses avec Foundry on Windows (ex-Copilot Runtime). Sous cette bannière, il pousse trois options pour l’IA locale* : des API, des LLM prêts à l’emploi et le framework d’inférence Windows ML.

Les API – une dizaine – permettent la reconnaissance vocale, l’OCR, le traitement d’images (description, segmentation, upscaling…) et l’accès au LLM Phi Silica de Microsoft – avec des optimisations pour les NPU, comme la compression des requêtes. Principalement réservées aux Copilot+ PC, elles ont d’abord ciblé exclusivement les NPU. Elle commencent à s’ouvrir aux CPU (speech-to-text et upscaling vidéo) et aux GPU (Phi Silica). Les modèles correspondants sont téléchargés à l’exécution et ensuite partagés entre les applications. Lesquelles ne sont, par ailleurs, pas obligées de packager de runtimes ou de pilotes.

La deuxième option, dite Foundry Local, permet de surentraîner Phi Silica avec la méthode LoRA. Elle donne aussi accès, y compris sur les PC Windows 10, à quelques dizaines de LLM ouverts (pesant de 100 Mo à environ 10 Go) préoptimisés. Seuls quelques-uns le sont pour les NPU. Il s’agit essentiellement de modèles Phi (3 Mini, 4 Mini, 4), Qwen (Coder, Instruct) et DeepSeek (R1-Distill-Qwen-7B). Les autres s’exécutent sur (Web)GPU et éventuellement sur CPU (Ministral, Nemotron, Olmo…).

Windows ML est une distribution du runtime ONNX. Succédant à l’API DirectML, il automatise la sélection de la puce adéquate pour l’inférence, la récupération des fournisseurs d’exécution (abstractions des back-ends) et le maintien à jour de l’ensemble via Windows Update. L’exécution des modèles génératifs y est officiellement encore en preview.

Forces et faiblesses des NPU

En 2024, peu après le lancement des premiers Copilot+ PC, une étude de l’université de Californie du Sud sur un SoC Intel avait mis en lumière les points forts et les points faibles des NPU. Elle les avait comparés aux CPU et aux GPU sur deux disciplines. D’un côté, l’algèbre linéaire (produit matriciel, produit scalaire et produit matrice-vecteur). De l’autre, les réseaux de neurones, avec classification de vidéos (MobileNetV2), analyse de séries chronologiques (réseau LTSM non spécifié) et traitement du langage naturel (TinyLlama).

L’accès direct à la mémoire a des avantages…

L’accès direct à la mémoire a donné au NPU une belle longueur d’avance dans le calcul des produits matrice-vecteur, la réutilisation de données étant minimale. Même situation pour les produits scalaires, a fortiori vu le poids de la synchronisation finale.

En revanche, sur les produits matriciels, le GPU a pris l’avantage au-delà d’une certaine taille de matrice, l’opération devenant de plus en plus dépendante de la capacité de calcul.

… et des inconvénients

Pour la classification vidéo, en précision simple ou double (INT8 ou FP16), le NPU a l’avantage lorsqu’on est sur du traitement séquentiel. Par lots, le rapport s’inverse à partir d’un batch size de 8.
Avec le LTSM, le GPU est nettement meilleur. L’irrégularité des accès mémoire handicape le NPU, qui doit rafraîchir à chaque fois son mapping DMA.

Le NPU reprend l’avantage avec TinyLlama. Il n’est pas à son aise sur la phase de préremplissage, dominée par des multiplications matricielles. Mais le gros des opérations se trouve sur la phase de décodage, quant à elle riche en produits matrice-vecteur.

Les NPU, pas fans du traitement par lots

Le problème des accès mémoire irréguliers se retrouve dans un comparatif plus récent (juin 2026). Support de test : un système embarqué avec NPU Hexagon et GPU Ada. On y a fait tourner Qwen-2.5-7B et Llama-3-8B (ainsi qu’une variante 3B distillée).

Tant qu’on traite des inputs fixes, le NPU est plus performant. Ou plus économique, selon le point de vue (- 60 % d’énergie par rapport au GPU à débit égal). Les choses changent quand on passe sur des entrées de longueur variable (32 à 2048). En INT8, la performance du GPU baisse de 12 %… contre 41 % pour le NPU. Un effet accentué quand on ajoute l’aspect traitement par lots : avec un batch size de 16, le GPU conserve 78 % de son débit séquentiel, tandis que le NPU tombe à 34 %. La faute notamment à une mauvaise gestion du padding : face à des tenseurs hétérogènes, l’exécution passe en séquentiel, avec reconfiguration interne entre les requêtes.

Génération de texte sur NPU : combien de tokens par seconde ?

FastFlowLLM a fait ses propres mesures, en génération de texte, sur une APU Ryzen AI 350 à 32 Go de RAM. Les fenêtres de contexte ont été limitées par le fait que le NPU ne pouvait pas accéder à plus de 50 % de la mémoire système. On rappellera qu’un token = ¾ de mot, d’après le décompte d’OpenAI.

Les résultats sur la phase de décodage :

Audio, graphisme, cybersécurité, accessibilité… Les logiciels s’emparent des NPU

Tous ces résultats en témoignent : avec leur pipeline plus rigide que celui des GPU, les NPU se prêtent avant tout aux charges de travail dont les patterns sont prévisibles. Les éditeurs de logiciels ont œuvré dans ce sens. Par exemple :

• Norton pour la détection des deepfakes audio
• Adobe pour la catégorisation des contenus audio dans Premiere Pro

• Moises pour la séparation de voix et d’instruments

• CapCut pour le sous-titrage, la synthèse vocale et la suppression d’arrière-plan
• Blender pour un plug-in de conversion 2D <-> 3D

• Capture One pour le détourage, la retouche de visage et l’étalonnage des couleurs
• Cephable pour ses technologies d’assistance (contrôle vocal et gestuel)

Microsoft a suivi la même logique, en se concentrant sur des tâches « temps réel », sensibles à la latence. Tout particulièrement pour la communication (« effets Windows Studio »). Certaines fonctionnalités sont réservées aux Copilot+ PC (flou de portrait, focus vocal, filtres créatifs…). D’autres sont disponibles avec les NPU de la « génération 10 TOPS » (floutage d’arrière-plan, cadrage automatique, correction du regard…).

Les fabricants de PC IA intègrent leurs propres services – parfois à base de NPU

Les principaux fabricants de PC ont leur propre déclinaison de ces fonctionnalités. Illustration chez Acer, qui les propose sous les marques Purified View et Purified Voice. Il tire aussi parti de l’efficacité énergétique des NPU pour effectuer une tâche continue en arrière-plan : la détection de présence (User Sensing). Avec trois usages : verrouiller/déverrouiller automatiquement le PC, rappeler à l’utilisateur de prendre une pause après un certain temps passé devant l’écran et l’avertir s’il n’est pas à bonne distance.

Le catalogue « IA locale » d’Acer inclut aussi de la création d’images et un assistant généraliste à base de LLM. Mais ces fonctionnalités exigent un GPU.

ASUS a opéré une segmentation similaire. Des fonctionnalités comme la suppression de bruit, la luminosité adaptative se contentent du NPU. Alors que StoryCube (gestion multimédia) et MuseTree (génération d’images) nécessitent au minimum une carte GeForce RTX 4050.

Des studios de développement…

Sur son microsite dédié aux PC IA, ASUS communique d’ailleurs les TOPS GPU en plus de ceux du NPU. Il met aussi en avant son toolkit d’inférence AI SuperBuild, développé avec Intel et validé sur ses NUC. Permettant de convertir, de déployer et d’évaluer des modèles, il inclut la gestion de bases de connaissances et une marketplace de serveurs MCP.

Dell a aussi son toolkit : Dell Pro AI Studio. Il expose des API compatibles OpenAI et donne accès à un catalogue de modèles optimisés. Certains pour les GPU (Devstral Small, Gemma 3, Granite 4…), d’autres pour les NPU (CLIP, Whisper, Phi 4…). S’y ajoignent deux guides de référence pour développer sur NPU. L’un traite de la recherche vocale d’images avec CLIP et Whisper. L’autre, du RAG avec LLaMA, LangChain, Chroma et Nomic.

… et des « ChatGPT locaux »

Pas de tel attirail chez HP. Mais, pour l’utilisateur final, un service référent : AI Companion. Il réunit trois briques : chatbot à usage général, gestion de connaissances et optimiseur de performance (accompagné d’une assistance à l’ajustement des paramètres et au dépannage). Réservé aux Copilot+ PC, il a un mode cloud (GPT-4o) et un mode local (Phi 3.5) qui nécessite 32 Go de RAM.

Depuis cette année se diffuse, sous la marque HP IQ, une approche moins liée aux Copilot+ PC. Elle reprend l’aspect chatbot et analyse de fichiers, y ajoutant une composante de prise de notes, une « mémoire organisée » fondée sur l’historique des interactions… et plus globalement une forme d’orchestration. Celle-ci se manifeste en une UI censée faire remonter les « actions et contrôles pertinents », avec gpt-oss-20b en back-office.

Chez Lenovo, le « compagnon IA » s’appelle AI Now. Reposant sur LLaMA 3 pour la partie locale, il nécessite un GPU (intégré avec 24 Go de VRAM ou dédié avec 16 Go). Il reprend le triptyque chat / base de connaissances / paramétrage du PC. Plusieurs services IA plus « spécialisés » en dépendent. Par exemple Learning Zone (aide à l’apprentissage : transcription, synthèse, création de quiz…).

NVIDIA, un quatrième larron attendu à l’automne dans les PC IA

Le serveur d’inférence Llama.cpp gère depuis peu les NPU Intel à travers le back-end OpenVINO. La prise en charge des NPU de Qualcomm reste expérimentale. Elle est au contraire effective sur AnythingLLM, à commencer par le modèle d’embedding utilisé par défaut.

NVIDIA travaille avec llama.cpp pour activer des optimisations spécifiques de type décodage spéculatif (prédiction multitoken)… en vue de son arrivée sur le segment des PC IA. Ce devrait être à l’automne 2026, avec la puce RTX Spark. Issue d’une collaboration avec MediaTek, elle associe CPU Grace, GPU Blackwell RTX et mémoire unifiée (jusqu’à 128 Go). Pas de NPU à proprement parler, donc. Ce mouvement fait écho à celui d’Apple, qui, pour ses puces M5, a intégré un accélérateur neuronal dans chaque cœur GPU.

Revendiquant une puissance théorique d’un pétaflops (en précision 4 bits), NVIDIA promet une « IA agentique locale ». Dans cette optique, il a associé des primitives de sécurité à son runtime OpenShell. Et étendu la disponibilité de son blueprint NemoClaw.

* Microsoft pousse aussi, avec Intel, l’API WebNN. Elle utilise ONNX Runtime Web ou LiteRT.js. Configuration minimale : un processeur Core de 11^e génération (Tiger Lake) et 8 Go de mémoire.

Illustration principale générée par IA

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Bélier : Des voisins vous installeront sur une catapulte et vous expulseront loin de votre commune. Serrez les abdos.

Taureau : Vous serez arnaqué(e) par un artisan qui vous fera croire que « là il faut tout refaire ».

Gémeaux : Aventure d’un soir avec un « modérateur Discord ». Vous méritez mieux.

Cancer : Si c’est la semaine de votre anniversaire, on vous offrira un billet pour la finale de la Coupe du Monde de Vomi (en face du buffet à volonté de l’A75).

Lion : Luc Ferry viendra détruire votre ventilateur ou votre clim pour vous prouver qu’il ne fait pas si chaud que ça.

Vierge : Vous direz à un SDF que vous n’avez pas de monnaie alors que vous en aurez. Remettez-vous en question.

Balance : Vous devrez expliquer les règles d’un jeu de société à des gens qui ont une attention de trois secondes. Attention. 

Scorpion : Vous serez sous l’emprise d’une voyante ventriloque (comme le maire d’Agde, allez voir).

Furet : Vous inventerez le « passeporc » qui vous donne le droit de manger du porc à toute heure. Vous vous ferez pas mal d’argent.  

Sagittaire : Manque de tonus : vous parlerez aussi lentement qu’Olivier Faure ou Raphaël Glucksmann.

Capricorne : Vous caresserez un petit chien mais sans son consentement. Le propriétaire vous fera un procès. Vous serez cancel.

Verseau : Vous demanderez l’instauration d’une « pause fraîcheur » toutes les 20 minutes au bureau. Vous serez viré(e).

Poissons : Vous tenterez un « resto-basket » mais le serveur vous rattrapera et vous devrez payer devant tout le monde en vous excusant. On ne sera pas fier de vous.

Photo Pexels

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