Combien coûtent vraiment l’électricité, la chaleur et le bruit de l’IA à la maison?

« Pas de facture mensuelle » est l’un des arguments habituels de l’IA locale, et c’est presque vrai. Mais une machine qui travaille fort consomme de l’électricité, la transforme entièrement en chaleur et peut avoir besoin de ventilateurs pour s’en débarrasser. Avant d’en installer une dans votre bureau ou votre chambre, il est utile de connaître les vrais chiffres.

Tous les chiffres d’électricité ci-dessous utilisent une formule que vous pouvez refaire avec votre propre tarif :

def cout_mensuel(watts, heures_par_jour, cents_par_kwh, jours=30):
    kwh = watts / 1000 * heures_par_jour * jours
    return kwh * cents_par_kwh / 100

print(cout_mensuel(200, 4, 11.142))   # environ 2,67

La puissance par machine

Les chiffres d’Apple sont des maximums pour tout l’ordinateur, dans des configurations précises : un travail d’IA consommera souvent moins. Les 575 W de NVIDIA ne couvrent que la carte, sans le processeur, la mémoire ni les ventilateurs. Par prudence, les exemples ci-dessous supposent 800 W pour un PC complet avec RTX 5090 en charge. Ce chiffre est notre hypothèse, pas une mesure.

Ce que ça coûte au Québec

Le tarif résidentiel D d’Hydro-Québec, en vigueur depuis le 1er avril 2026, facture 7,065 ¢ le kWh pour les 40 premiers kWh par jour en moyenne sur la période de facturation, et 11,142 ¢ au-delà. Le prix qui s’applique à votre machine d’IA dépend de votre autre consommation. Dans une maison chauffée à l’électricité en janvier, l’électricité de plus tombe probablement au tarif supérieur. Les autres provinces facturent autrement : prenez le tarif de votre propre facture.

Voici le coût mensuel de quatre heures d’utilisation intense par jour, tous les jours :

Le repos compte si la machine reste allumée toute la journée comme serveur. Un DGX Spark à 35 W consomme 25 kWh par mois, soit 1,78 $ à 2,81 $, avant de faire quoi que ce soit. Un Mac Studio M5 Max à 7 W coûte de 0,36 $ à 0,56 $. Tom’s Hardware note qu’un ordinateur de passionné typique consomme de 75 à 100 W au repos, soit de 3,80 $ à 8 $ par mois.

Chaleur et bruit

Chaque watt devient de la chaleur dans la pièce. Apple indique pour le Mac Studio M5 Max 682 BTU par heure au maximum, et 1 314 pour le M5 Ultra. Un PC de 800 W dégage à peu près ce que donne une petite chaufferette à faible puissance. Dans un hiver québécois, cela compense une partie du chauffage, alors qu’en juillet, cela travaille contre votre climatiseur.

Les mesures de bruit publiées se comparent mal, car les critiques utilisent des distances, des pièces et des charges différentes :

Ces deux chiffres ne veulent pas dire que la 5090 est plus silencieuse : la distance est plus de deux fois plus grande, et une carte dans un boîtier fermé se comporte autrement. La fiche technique du Mac Studio d’Apple ne donne aucun chiffre de bruit. Le test le plus sûr reste vos oreilles : écoutez le modèle exact sous une longue charge avant de le placer à côté de votre bureau.

L’IA à la maison coûte-t-elle parfois moins cher qu’un modèle hébergé?

Pour l’électricité seule, c’est à peu près l’équilibre sur les petits modèles. Une RTX 5090 avec gpt-oss-20b écrivait 205 jetons par seconde à l’essai de LMSYS, soit environ 738 000 jetons à l’heure. À 800 W (hypothèse) et 11,142 ¢, cette heure coûte environ 8,9 ¢, ou environ 12 ¢ canadiens par million de jetons. Le DGX Spark, à 49,7 jetons par seconde et environ 160 W, revient à environ 10 ¢ par million. Au tarif québécois inférieur, ces chiffres tombent à environ 8 ¢ et 6 ¢.

Pendant ce temps, OpenRouter affichait le même modèle à partir d’environ 0,066 $ US par million de jetons de sortie le 2 novembre 2026, le même ordre de grandeur, avec l’entrée encore moins chère. Ces chiffres sont approximatifs et tirés d’essais différents.

L’achat tranche ensuite la question. Réparti sur trois ans (hypothèse), un DGX Spark à 6 950 $ US revient à environ 193 $ US par mois, avant toute électricité. À 0,066 $ US par million de jetons, cette somme mensuelle achète près de trois milliards de jetons de sortie d’un service hébergé, bien plus que ce qu’une personne utilisera.

Pour la plupart des gens, l’IA locale ne se paie donc pas en dollars. Elle se paie autrement : vos données restent chez vous, elle fonctionne hors ligne, personne ne peut changer ou retirer le modèle à votre place, et vous apprenez comment ces systèmes fonctionnent. Les grands modèles hébergés coûtent bien plus que cet exemple bon marché : l’écart se réduit donc quand un modèle local peut vraiment en remplacer un coûteux pour votre tâche.