Apple a lancé quatre puces en une semaine : le Mac Mini M6, le Mac Mini M5 Pro, et le Mac Studio avec M5 Max et M5 Ultra. Le pitch, c’est qu’on peut arrêter de payer des abonnements IA en faisant tourner les modèles chez soi.

J’ai regardé les chiffres de près, et la réalité est plus nuancée que le keynote.

Le vrai sujet : la mémoire

Pour faire tourner un modèle d’IA en local, deux choses comptent : la quantité de mémoire (ce qui décide quel modèle tu peux charger) et la bande passante (ce qui décide si c’est fluide ou si tu regardes les phrases se former mot par mot).

Un modèle de 7-8 milliards de paramètres en quantification 4-bit tient dans environ 5 Go de RAM. Un 14B en prend 9 ou 10. Un 32B en prend 20, et ça c’est avant de compter le contexte, macOS, et le navigateur.

C’est là que le problème commence.

Mac Mini M6 : le joli pc qui plafonne vite

Le M6, c’est la nouveauté d’Apple : première puce gravée en 2 nanomètres, 12 cœurs CPU, neural engine double 16 cœurs. Sur le papier, c’est impressionnant.

En pratique, la version de base à 899$ part avec 16 Go de RAM. Tu peux monter à 32 Go, mais ça ajoute au prix. Avec 16 Go, tu charges un petit modèle 8B, pas grand-chose d’autre. Et même en montant à 32 Go, tu touches vite le plafond : un 32B ajouté au contexte, à macOS et au navigateur, et tu grattes le mur. Le 170 GB/s de bande passante annoncé, c’est aussi un coup de pio : à 16 Go de RAM, tu restes à 153 GB/s, exactement comme le M5 d’avant.

Le plus frustrant : Apple n’a publié aucun chiffre de tokens par seconde. Juste des multipliers vagues (“13.5x plus rapide qu’un M1”). Multiplier un inconnu par 13.5 donne encore un inconnu. Et le chiffre qui compte vraiment, la vitesse de génération, dépend de la bande passante, qui n’a augmenté que de 11% par rapport au M5.

Autre détail : pas de Thunderbolt 5. Juste du Thunderbolt 4. Donc pas de clustering possible. Tu ne pourras pas acheter un Mini maintenant et en ajouter un autre plus tard pour étendre la mémoire. Le chemin d’escalade commence à 1 699$.

Verdict : beau petit ordinateur, mauvais achat pour l’IA locale. Tu seras bloqué en une semaine.

Mac Mini M5 Pro : le minimum viable

Le M5 Pro, c’est l’autre Mini, celui à 1 699$. Il monte à 64 Go de RAM et 307 GB/s de bande passante. Avec ça, tu fais tourner des modèles jusqu’à 27-32 milliards de paramètres. C’est le tier qui commence à avoir du sens pour de l’IA locale sérieuse.

Thunderbolt 5 est là, ce qui ouvre la porte au clustering plus tard. Le rapport qualité/prix est meilleur que le M6, même si 1 699$, c’est toujours un budget.

Le calcul abonnement est intéressant : si tu paies entre 60 et 200$ par mois entre ChatGPT, Claude, un outil de code et des APIs, le M5 Pro se rembourse en 9 mois à 2 ans. L’électricité ne compte pas vraiment : tourner la machine quelques heures par jour coûte quelques euros par mois.

Mais soyons honnêtes : un modèle 27B local n’est pas GPT-5 ni Claude. Il est utile pour résumer, rédiger, classifier, tourner des boucles d’agent la nuit. Pour les tâches qui doivent être justes du premier coup, tu gardes les modèles frontier. Les abonnements ne disparaissent pas. Ils rétrécissent.

La concurrence PC : 3x moins cher par gigaoctet

C’est là que la comparaison fait mal. Les mini PC AMD Strix Halo et les systèmes Nvidia DGX Spark commencent à 128 Go de mémoire unifiée. C’est quatre fois le plafond du M6 et le double du M5 Pro.

Un Strix Halo à 128 Go tourne GPT-OSS 120B à environ 34 tokens par seconde. Le coût par gigaoctet utilisable se situe entre 20 et 30$, contre environ 42$ pour un Mac Studio équivalent. C’est trois fois le prix pour la même chose.

Oui, Apple te donne la qualité de fabrication, le silence, 12 W au repos, et un OS que tu connais déjà. Ce sont des vrais avantages. Mais ils ne valent pas le triple du prix par gigaoctet si l’inférence locale est la raison d’achat.

L’inconvénient côté PC : l’écosystème logiciel est moins fini que CUDA. Beaucoup d’outils supposent que tu es sur Nvidia. Apple vend la simplicité : tout tourne, tout est silencieux, tu comprends ce que tu fais.

Mac Studio : le vrai choix si tu es sérieux

Si l’IA locale est ton métier, le Mac Studio M5 Max à 2 499$ avec 128 Go de RAM est l’entrée de gamme qui a du sens. La bande passante monte à 614 GB/s. Au-delà, le M5 Ultra à 5 499$ avec 512 Go fait tourner des modèles que rien d’autre ne peut faire tourner sur un bureau.

Mais c’est un prix workstation, et la plupart des gens qui regardent cette vidéo n’en ont pas besoin.

Et après ? Le M7 en 2027

Mark Gurman a rapporté qu’Apple saute entièrement la génération M6 Pro/Max/Ultra pour passer directement au M7. Le M7 de base devrait arriver au premier semestre 2027 avec environ 240 GB/s de bande passante. Le M7 Ultra, prévu pour 2028, vise 1,5 To de mémoire unifiée, ce qu’Apple compare à la classe Blackwell de Nvidia.

Le problème : les prix de la mémoire sont en hausse et devraient le rester jusqu’en 2027. Attendre, c’est probablement obtenir une meilleure puce à un prix plus élevé.

Mon verdict

Si tu cherches à faire tourner de l’IA locale sans te ruiner, voici comment je vois les choses :

  • Mac Mini M6 : à éviter pour l’IA. 16 Go en base, 32 Go max, c’est un mur.
  • Mac Mini M5 Pro (64 Go) : le minimum si tu vis dans macOS et que tes modèles ne dépassent pas 30B paramètres. Budget : 1 699$.
  • PC Strix Halo 128 Go : le meilleur rapport mémoire/prix, si tu es à l’aise avec un setup moins poli que macOS.
  • Mac Studio M5 Max : si l’IA locale est ton gagne-pain. 2 499$ pour 128 Go, c’est le vrai point d’entrée.
  • Attendre le M7 : si tu n’as pas besoin urgent, mais les prix de la mémoire montent.

La conclusion un peu frustrante : aucun Mac Mini ne permet de remplacer proprement tes abonnements IA pour “pas trop cher”. Le M6 est trop limité, le M5 Pro coûte 1 699$ et ne fait que du 27-32B. Le vrai sweet spot, c’est un PC à 128 Go ou un Mac Studio, et dans les deux cas on parle de budget conséquent.

L’IA locale, c’est un investissement. Pas une économie à court terme.