Faire tourner ma propre IA plutôt que la louer ? Une petite expérience homelab

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Comme beaucoup de passionnés de tech aujourd’hui, je passe pas mal de temps à jongler entre différents outils d’IA. Mes outils du quotidien en ce moment : ChatGPT, Grok et Claude Pro. Chacun a ses points forts et, honnêtement, on en est déjà au point où choisir un modèle d’IA ressemble un peu à choisir la bonne distribution Linux pour une charge de travail donnée. 😎 Pour le code et la rédaction, Claude est devenu l’un de mes favoris. La qualité est impressionnante, surtout quand il s’agit de résoudre des problèmes techniques, de relire du code ou de discuter de choix d’architecture. Il y a pourtant une chose qui me ramène sans cesse vers ChatGPT :

Table of Contents

🎨 Le dilemme de la génération d’images

Pour les articles de blog, la documentation technique, les schémas d’architecture et l’illustration geek occasionnelle, ChatGPT produit régulièrement de très jolis visuels. Claude, du moins pour mes usages, n’atteint pas tout à fait le même niveau quand il s’agit de générer des images pour du contenu technique. Le problème, c’est que dès que je passe en « mode création de contenu », je génère énormément d’images en très peu de temps. Et c’est précisément là que je me heurte aux limites de requêtes. Est-ce que je pourrais simplement régler le problème à coups de billets ? Bien sûr. Est-ce que j’en ai envie ? Pas vraiment. 😉

🖥️ Le matériel est déjà là

En réfléchissant aux alternatives, j’ai jeté un œil autour de moi dans mon bureau et je me suis rendu compte d’une chose :

J’ai déjà bien assez de matériel inutilisé qui traîne sur les étagères.

Quelques PC inutilisés
Une ASUS GeForce Dual RTX 3050 8GB OC Edition
De la RAM à revendre
Plus de stockage SSD que nécessaire, probablement
Et, grâce à mon installation photovoltaïque, un surplus d’électricité en journée ☀️

Le GPU que je compte utiliser pour cette expérience est une ASUS GeForce Dual RTX 3050 8GB OC Edition. Ce n’est certes pas un accélérateur d’IA haut de gamme, mais il devrait largement suffire pour générer des images avec des modèles modernes comme Flux Schnell. Et surtout, c’est du matériel que je possède déjà, ce qui en fait un projet homelab idéal à petit budget. C’est là que la question homelab évidente s’est imposée :

Pourquoi louer de la puissance de calcul IA alors que je pourrais faire tourner la mienne ?

🚀 Le plan : générer des images en local

Après quelques recherches, je me suis de plus en plus intéressé à une configuration simple composée de :

Debian 13
Un GPU NVIDIA
ComfyUI
Flux

Pour ceux qui ne connaissent pas cette pile logicielle :

Flux est le modèle qui génère réellement les images.
ComfyUI est l’interface basée sur des workflows qui vous permet de construire des pipelines de génération et d’interagir avec le modèle.

En version simplifiée :

Prompt
   ↓
ComfyUI
   ↓
Flux
   ↓
NVIDIA GPU
   ↓
Image

Simple. Élégant. Approuvé par les geeks. 🤓

🧠 Pourquoi ça a l’air amusant

Le plus drôle, c’est que la génération d’images n’est même pas ma motivation principale. Ce qui m’intéresse vraiment, c’est d’acquérir une expérience concrète de l’exploitation de logiciels d’IA en local. En tant que passionnés de homelab, nous faisons déjà tourner des choses comme :

Proxmox
Docker
Grafana
Prometheus
Home Assistant
Des NAS
Des clusters Kubernetes qui n’avaient probablement aucune raison d’exister 😄

Ajouter l’IA locale à cette liste semble être la suite logique. Consommer des services d’IA, c’est une chose. Les déployer, les maintenir, les optimiser et les comprendre soi-même, c’en est une tout autre.

🔒 La confidentialité, un joli bonus

Au-delà du défi technique, il y a une autre raison pour laquelle je trouve l’IA locale si intéressante : la confidentialité. Quand le modèle tourne sur votre propre matériel, vos prompts restent sur votre propre matériel. Pas d’appels d’API, pas de dépendance au cloud, pas besoin de se demander où finissent vos données. Pour les passionnés de homelab, c’est déjà plutôt cool. Pour les entreprises, ça pourrait être encore plus intéressant. Les sociétés qui manipulent des données clients sensibles, de la documentation interne, du code source ou qui sont soumises à des exigences de conformité ne sont pas toujours à l’aise à l’idée de tout envoyer aux grands fournisseurs d’IA dans le cloud. L’IA locale ne remplacera pas ChatGPT, Claude ou Grok de sitôt, mais pour certains cas d’usage, elle pourrait devenir une alternative très convaincante — surtout lorsque la confidentialité, la sécurité et la souveraineté des données comptent davantage que l’accès au plus gros modèle de la planète. Et franchement, pouvoir demander à son IA de générer une image pendant que tout le workflow reste dans son propre rack, c’est plutôt satisfaisant. 😎

⚡ Performances attendues

Mon matériel n’est pas vraiment un monstre GPU digne d’un datacenter. Le système sera propulsé par une ASUS GeForce Dual RTX 3050 8GB OC Edition, ce qui le classe plutôt dans la catégorie « homelab de passionné » que dans la catégorie « startup IA qui brûle du capital-risque ». 😄 Malgré tout, d’après tout ce que j’ai lu jusqu’ici, la carte devrait être parfaitement capable de faire tourner ComfyUI et Flux Schnell pour des illustrations de blog et des visuels techniques.

Résolution	Temps de génération estimé
512 × 512	5–15 secondes
768 × 768	10–30 secondes
1024 × 1024	20–60 secondes
1536 × 1536	60–120 secondes

Pour mon blog, je générerai probablement la plupart des images autour de 1024×1024 avant de les redimensionner selon les besoins. Si le temps de génération moyen reste sous la minute par image, je serai plus que satisfait. Après tout, je ne gère pas une usine d’images commerciale. J’ai juste besoin de visuels de qualité pour des articles techniques, des schémas d’architecture, de la documentation homelab et l’illustration geek occasionnelle.

📸 Phase un : uniquement des images

Pour l’instant, je veux rester simple. La phase un est entièrement consacrée à la génération d’images. Pas d’agents. Pas de RAG. Pas d’IA autonome qui gère mon homelab. Pas d’expériences « Skynet Beta ». Juste :

ComfyUI + Flux

Et voir ce qui se passe.

💻 Phase deux : un LLM local

Une fois la pile d’images stable, je commencerai sans doute aussi à expérimenter avec un LLM local. Mes cas d’usage sont assez simples :

Répondre à des questions simples
Aider à l’administration Linux
Générer des scripts Bash
Assister sur les configurations Docker
Petites tâches de programmation
Dépannage technique général

Pas besoin d’un modèle monstrueux à mille milliards de paramètres pour ça. Les modèles locaux modernes sont devenus étonnamment performants, en particulier pour le travail concret d’infrastructure et de scripting.

📚 Et ensuite ?

Pour l’instant, je lis encore de la documentation, je regarde des tutoriels et je compare différentes approches. L’installation proprement dite aura probablement lieu dans les prochains jours. Une fois que tout tournera, je publierai un compte rendu détaillé comprenant :

Les caractéristiques matérielles
La configuration de Debian
L’installation des pilotes NVIDIA
Le déploiement de ComfyUI
La configuration de Flux
Les premières impressions
Des benchmarks de performances
Les leçons apprises

Le premier objectif est simplement de créer des images en local. Si cela fonctionne comme prévu, l’étape suivante sera de faire tourner un LLM local léger pour les tâches du quotidien : répondre à des questions, générer de petits scripts Bash, aider sur des configurations Docker ou épauler de petits projets de code. Et soyons honnêtes : il y a quelque chose de profondément satisfaisant à générer des images de blog sur un GPU acheté à l’origine pour le jeu et qui passe désormais ses journées à alimenter un minuscule labo d’IA fonctionnant à l’énergie solaire. 😎 Si tout se passe bien, cela pourrait devenir un service permanent de plus dans mon homelab. Parce que, soyons francs :

Quand on a déjà du matériel inutilisé, un surplus d’électricité solaire et une fâcheuse tendance à tout auto-héberger… … faire tourner sa propre infrastructure d’IA ressemble moins à un projet qu’à une fatalité. 😎

Restez à l’écoute. Les premières expériences arrivent bientôt… 🚀