Concours “Local AI” : Une Leçon d’Ingénierie et d’Optimisation

Optimisation matérielle pour l’exécution locale de DeepSeek-R1:32B

Le concours “Local AI”, lancé par le Dr. Mohamed Housni, avait un objectif clair : concevoir la configuration PC la moins coûteuse capable d’exécuter en local le modèle DeepSeek-R1:32B, via Ollama et OpenWebUI, de manière fluide et sans latence.
Ce défi a poussé les participants à réfléchir comme de véritables ingénieurs : analyser les besoins techniques d’un modèle LLM moderne, identifier les ressources critiques et optimiser chaque dirham investi.

L’approche imposée par le concours était particulièrement pertinente. Au lieu de rechercher un “PC puissant” au sens général, il fallait comprendre les spécificités matérielles des grands modèles : gestion mémoire, parallélisation, VRAM, efficacité de chargement, et coût énergétique. Cette démarche a permis de sortir de la logique habituelle du “tout CPU” ou “tout équilibré” pour se concentrer sur la seule ressource réellement déterminante dans ce cas précis.

Le Dr. Housni l’a rappelé lors de la remise des attestations “AI Master” : une solution optimale n’est pas forcément la plus équilibrée, mais la plus adaptée. Le concours a démontré, de manière très pédagogique, que l’IA locale exige une compréhension fine du fonctionnement interne des modèles, et non un simple empilement de composants coûteux.

Dans mon cas, l’analyse m’a conduit à une conclusion simple : seule la mémoire de la carte graphique (VRAM) était réellement déterminante pour charger DeepSeek-R1:32B sans ralentissements. J’ai donc concentré l’intégralité du budget sur une RTX 3090 d’occasion, la seule option accessible offrant 24 Go de VRAM, tout en réduisant au minimum le coût des autres composants (CPU, carte mère, RAM, stockage), qui n’avaient pas d’impact majeur sur la performance de ce modèle spécifique.
Cette stratégie m’a permis d’obtenir la configuration la moins chère tout en respectant pleinement les exigences techniques — ce qui m’a valu la première place.

Le concours “Local AI” a été une belle démonstration de l’esprit d’ingénierie : comprendre avant d’acheter, analyser avant de construire, optimiser avant de dépenser. Une initiative extrêmement enrichissante pour tous ceux qui s’intéressent à l’IA locale et aux architectures modernes recommandées par le Dr. Housni.