Mon nouveau Mac : sa config et son prix, Réactions à la publication du 26/06/2025

[Paul Emploi]

Besoin d’un Mac capable de faire tourner de gros modèles d’IA, de gérer des bases SQLite en RAM, et de bosser sans broncher jour et nuit ? Pas envie d’ajouter un troisième portable sur le bureau ? Voici pourquoi j’ai craqué pour un Mac mini M4, et pas n’importe lequel.

CPU, NPU, GPU… et un vrai budget

J’avais besoin de muscle processeur, de la polyvalence côté NPU/GPU pour faire tourner des LLM (modèles de langage) de 14 voire 17 milliards de paramètres (en int4), et surtout beaucoup de RAM. Objectif : un Mac de bureau taillé pour bosser 24h/24.

J’ai envisagé un PC sur mesure, mais au final, le Mac mini M4 l’a emporté : plus simple, plus propre, plus intégré… et en reconditionné, bien plus raisonnable niveau tarif.

Le M4 est très proche des M1 Pro/M2 Pro côté perfs, sans faire exploser la facture. Certes, le M4 Pro envoie plus fort, mais il faut rajouter 410 € pour le privilège. À ce prix-là, si un jour j’ai besoin de plus, je me monterai un PC dédié IA. Le M4 est une base très saine pour le moment.

32 Go de RAM : choix stratégique

J’ai opté pour 32 Go de RAM, ce qui me permet de charger des bases SQLite de 16 Go en mémoire vive sans broncher, ou de lancer mes modèles IA maison sans souffrir.
Probablement le plus important dans ce Mac.

Stockage : le piège à éviter

Côté SSD, j’ai choisi la version 256 Go de base. Pourquoi ? Parce qu’Apple facture 400 € pour passer à 1 To, même sur le Refurb. Un foutage de gueule!
À la place, j’ai acheté un SSD externe 1 To à 60 € (1 Go/s en USB-C, largement suffisant). Résultat : 1050 € pour l’ensemble, contre 1699 € si j’étais resté sur la config Apple 1 To hors reconditionné...

Astuce : sur le Mac mini M4, le SSD interne est remplaçable, jusqu’à 2 To (et même 4 To sur le M4 Pro). Rien ne vous empêche d’upgrader plus tard, à prix moins indécent.

Bonus : stockage malin sur MacBook Pro

Si vous utilisez un MacBook Pro avec lecteur SD, pensez à une carte microSD pour stocker musique et vidéos. Ça ne coûte rien, ça évite d’encombrer le SSD, et en mode lecture seule, la durée de vie est excellente.

Bilan : un Mac mini M4 32 Go/256 Go + 1 To

Avec 32 Go de RAM, un SSD externe de 1 To et un Mac mini reconditionné, j’ai obtenu une machine idéale pour mes projets IA, avec un budget serré.

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Lien vers le billet original

[Mac Arthur]

J'ai bien peur que le troll ait une érection spontanée au réveil en lisant tout ceci, même si je comprends parfaitement vos réactions.
Indirectement, il a atteint son but. Le troll a réussi à pourrir le post.
@Paul Emploi As-tu eu le temps de faire des tests ? (j'essaie de recoller au sujet)

[Paul Emploi]

J'ai bien peur que le troll ait une érection spontanée au réveil en lisant tout ceci, même si je comprends parfaitement vos réactions.
Indirectement, il a atteint son but. Le troll a réussi à pourrir le post.
@Paul Emploi As-tu eu le temps de faire des tests ? (j'essaie de recoller au sujet)

Je suis dans une grande fin-de-semaine là, avec la fête du Canada, j'ai énormément de tests à faire mais j'en ai déjà fait de très intéressant avec mon Mac de travail (M1 Pro 16Go RAM), ça va arriver la semaine prochaine. J'ai été surpris. En bien et en mal.

[MacAvantIOS]

J'ai bien peur que le troll ait une érection spontanée au réveil en lisant tout ceci, même si je comprends parfaitement vos réactions.
Indirectement, il a atteint son but. Le troll a réussi à pourrir le post.
@Paul Emploi As-tu eu le temps de faire des tests ? (j'essaie de recoller au sujet)

Je suis dans une grande fin-de-semaine là, avec la fête du Canada, j'ai énormément de tests à faire mais j'en ai déjà fait de très intéressant avec mon Mac de travail (M1 Pro 16Go RAM), ça va arriver la semaine prochaine. J'ai été surpris. En bien et en mal.

Aïe. Ce n'est pas un progrès incontestable par rapport au M1 Pro?

[Paul Emploi]

J'ai bien peur que le troll ait une érection spontanée au réveil en lisant tout ceci, même si je comprends parfaitement vos réactions.
Indirectement, il a atteint son but. Le troll a réussi à pourrir le post.
@Paul Emploi As-tu eu le temps de faire des tests ? (j'essaie de recoller au sujet)

Je suis dans une grande fin-de-semaine là, avec la fête du Canada, j'ai énormément de tests à faire mais j'en ai déjà fait de très intéressant avec mon Mac de travail (M1 Pro 16Go RAM), ça va arriver la semaine prochaine. J'ai été surpris. En bien et en mal.

Aïe. Ce n'est pas un progrès incontestable par rapport au M1 Pro?

Non non je ne parlais pas de matériel, et je me fous des performances dans l'absolu, les performances relatives sont plus intéressantes.
Un Mac avec 16 Go est très limité en terme d'accès aux IA de type LLM génératif, par manque de mémoire disponible.
Mais je l'ai utilisé juste pour déterminer ce que nombre d'entre nous pourront faire tourner sur leur Mac avec 16 Go de RAM, c'est plus intéressant que de me vanter de faire tourner un LLM de 30 milliards de paramètres (weights) !

Et pareil, il est aussi intéressant de trouver le modèle le plus rapide offrant des résultats suffisants pour certaines tâches.
Suivant la tâche et le niveau d'exigence pour les résultats, c'est très variable, différents modèles et différentes tailles.
Comme je l'écrivais: one-size-fit-all ne s'applique pas ici.

Et sans gâcher la surprise, pour des tâches sur du code, j'ai trouvé des LLMs intéressantes avec seulement 3 milliards de paramètres (weights), qui tournent donc très bien avec 16 Go de RAM sur un Mac ARM. Mais ça ne sera pas nécessairement la même pour générer dur code, faire de l'analyse de risque, évaluer la lisibilité ou écrire des recommandations.

[Laszlo Lebrun]

j'ai trouvé des LLMs intéressantes avec seulement 3 milliards de paramètres (weights), qui tournent donc très bien avec 16 Go de RAM sur un Mac ARM. Mais ça ne sera pas nécessairement la même pour générer dur code, faire de l'analyse de risque, évaluer la lisibilité ou écrire des recommandations.

Juste une question par curiosité plus que par intérêt: tu parles bien d'une IA en local? Et elle s'entraîne comment?
L'interête des IA centralisées n'est-il pas de mettre la connaissance en commun?

[Hebus]

j'ai trouvé des LLMs intéressantes avec seulement 3 milliards de paramètres (weights), qui tournent donc très bien avec 16 Go de RAM sur un Mac ARM. Mais ça ne sera pas nécessairement la même pour générer dur code, faire de l'analyse de risque, évaluer la lisibilité ou écrire des recommandations.

Juste une question par curiosité plus que par intérêt: tu parles bien d'une IA en local? Et elle s'entraîne comment?
L'interête des IA centralisées n'est-il pas de mettre la connaissance en commun?

Pour celles que je connais, que j’ai pu faire tourner, elles ont été entraînées ailleurs, en local, ça signifie que tu peux faire tourner l’inférence en local. Sur ces systèmes l’inférence coûte cher (quelques secondes de calculs) mais est ridicule par rapport au temps et au coût d’entraînement, plusieurs semaines… et d’ailleurs, un des trucs déterminants est le nombre de tokens qui constitue l’ensemble des mots que l’IA utilise pour inférer statiquement la suite… De ce que j’en ai compris …

Amuse-toi à poser la question à une LLM généraliste :

Les LLM avec 3 milliards de paramètres sont-ils entraînés sur quelle infrastructure ? Le coût et le temps d’apprentissage ?

Ce message a été modifié par Hebus - 29 Jun 2025, 15:37.

[Laszlo Lebrun]

Pour celles que je connais, que j’ai pu faire tourner, elles ont été entraînées ailleurs, en local, ça signifie que tu peux faire tourner l’inférence en local. Sur ces systèmes l’inférence coûte cher (quelques secondes de calculs) mais est ridicule par rapport au temps et au coût d’entraînement, plusieurs semaines… et d’ailleurs, un des trucs déterminants est le nombre de tokens qui constitue l’ensemble des mots que l’IA utilise pour inférer statiquement la suite… De ce que j’en ai compris …

Mais entrainées à quoi au juste?
Une grosse IA dans un centre de calcul peut être généraliste, mais pas sur un ordi dans ta cuisine?