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Nvidia propose PAIR, un logiciel open-source et gratuit qui relie des ordinateurs domestiques pour exécuter de l’inférence IA en local. La bêta, disponible sur Windows, Linux et macOS, s’accompagne de mécanismes de sécurité chiffrés et d’un écosystème d’agents dont la configuration sur Windows doit s’alléger. L’entreprise cible des foyers déjà équipés, où la puissance inemployée peut être mutualisée.
Disponible en bêta avec un canal chiffré et des apps d’agents prévues
La version bêta de PAIR est disponible dès aujourd’hui et prend en charge Windows, Linux et macOS. Nvidia précise que les appareils sont associés via un code à six chiffres, puis la communication est sécurisée par mTLS, assurant un échange chiffré et mutuellement authentifié entre les ordinateurs. En parallèle, Nvidia annonce que Perplexity Portable Computer, Hermes Agent et OpenClaw proposeront une configuration locale simplifiée avec les GPU Nvidia sur Windows. Ces nouvelles expériences doivent permettre de lancer des agents locaux en quelques clics, en réduisant la configuration manuelle initiale.
Matériel visé et intégrations logicielles pour l’IA locale
PAIR fonctionne principalement avec les GPU Nvidia GeForce à partir des RTX 20, les GPU RTX Pro, les systèmes DGX Spark, ainsi que les puces Apple M4 ou plus récentes. Seth Schneider, responsable produit chez Nvidia, indique que la plupart des utilisateurs de PAIR devraient avoir un ordinateur portable MacBook ou Windows et un PC de jeu. Ce logiciel gratuit synchronise les ordinateurs domestiques pour l’inférence IA locale, sans nécessiter de routeur matériel. Distribué en open-source, il détecte et relie les machines compatibles sur le réseau et s’intègre avec des outils comme Ollama et LM Studio.
Utiliser l’inactivité des PC et répartir les calculs en parallèle
PAIR exploite les ordinateurs domestiques lorsqu’ils sont inactifs afin de ne pas interférer avec d’autres tâches en cours. Les machines connectées peuvent traiter des demandes de calcul en parallèle, ce qui, selon Nvidia, est adapté aux flux de travail agentiques qui divisent des tâches complexes en sous-tâches. Cette approche vise à éviter les goulets d’étranglement sur un seul GPU. Nvidia précise également que PAIR s’ajuste automatiquement à l’arrivée ou au départ d’appareils du réseau, y compris si un utilisateur commence à jouer sur son PC.
Scénario extrême cité et estimation de 165 téraflops inutilisés
Seth Schneider prend l’exemple d’une famille dont le père possède un ordinateur portable Nvidia RTX Spark et un bureau DGX Spark, la mère un portable RTX 5090, la fille un PC de jeu et le fils un MacBook Pro. Dans ce cas de figure, il évalue à près de 165 téraflops la capacité de calcul inutilisée. Il parle d’un « trésor de jetons gratuits » présent dans les foyers, même après avoir pris en considération la facture d’électricité d’un ménage américain moyen.
