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Nvidia diffuse en open-source PAIR, un « Personal AI Router » qui délègue des sous-agents IA à d’autres machines du réseau domestique. Le logiciel s’appuie sur des critères d’allocation en temps réel, mais ne mutualise ni GPU ni mémoire et impose des prérequis définis, notamment côté Mac.
Pas de GPU partagés et un sous-agent par machine
PAIR ne regroupe pas les ressources matérielles : ni la puissance du GPU ni la mémoire ne sont mutualisées entre ordinateurs. Il n’autorise donc pas l’exécution de modèles plus volumineux que ceux qu’un système peut prendre en charge seul. Le logiciel n’éclate pas non plus un même sous-agent sur plusieurs machines, chaque sous-agent étant assigné à un seul système. Un usage optimal peut impliquer de laisser allumés de nombreux ordinateurs du réseau, et le comportement en cas d’utilisation simultanée d’une machine pour d’autres tâches, comme la vidéo ou le jeu, n’est pas précisé.
Orchestration : l’agent décide, PAIR achemine et collecte
Une fois les systèmes reliés, un agent principal, comme Hermes Desktop ou OpenClaw, orchestre la décomposition en sous-agents et confie leurs exécutions à PAIR, utilisé comme proxy. PAIR répartit alors les sous-agents sur les autres ordinateurs, recueille les résultats et les renvoie à l’agent principal. Un tableau de bord fournit l’état en temps réel de ces opérations.
Attribution des tâches selon ressources et compatibilité
PAIR attribue les sous-agents en tenant compte de plusieurs facteurs : l’acceptation d’assignations par chaque machine, la présence du moteur d’inférence et du modèle requis, la charge de travail courante et la bande passante GPU disponible. Nvidia indique travailler à étendre et affiner ces critères d’allocation.
Plateformes, prérequis et disponibilité open-source
PAIR fonctionne avec Windows, Mac et Linux. Côté macOS, un processeur Apple de génération M4 ou ultérieure est requis, tandis que Nvidia n’indique pas d’exigences spécifiques pour Windows ou Linux. Le logiciel est compatible avec les moteurs d’inférence Ollama et LM Studio. Pensé comme un « Personal AI Router », PAIR accélère l’exécution de tâches d’agents IA en répartissant des sous-agents sur le réseau local lorsque les travaux peuvent être parallélisés, tout en maintenant le traitement en local. Il est open-source, disponible en bêta sur Github, et repose sur mDNS pour la découverte et MTLS pour la sécurité.
