Aller au contenu principal
Outils · Outil ·

Le PC portable de Perplexity est désormais disponible sous Windows, avec NVIDIA RTX

Perplexity a annoncé la disponibilité de son agent Portable Computer sur Windows, une version locale de son agent Perplexity Computer capable de planifier et d'exécuter des tâches en plusieurs étapes directement sur un PC. L'outil fonctionne grâce à l'accélération des GPU NVIDIA GeForce RTX et RTX PRO Workstations, à condition de disposer d'au moins 24 Go de VRAM, et s'appuie par défaut sur un modèle local tel que Qwen 3.8 27B, post-entraîné et optimisé spécifiquement pour les puces RTX. Cette sortie sur Windows fait suite au support déjà existant sur les systèmes NVIDIA DGX Spark et sur les PC RTX sous Linux, et un support pour les stations NVIDIA DGX Station est annoncé comme imminent. L'agent intègre un navigateur et un environnement d'exécution isolé baptisé SPACE, ainsi que des connecteurs vers Microsoft Outlook, OneDrive, Word, Google Drive, Gmail, Slack et GitHub, permettant de traiter des fichiers déjà présents dans les flux de travail quotidiens des utilisateurs.

2 min de lecturePertinence 50

Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie

Source

Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de NVIDIA AI Blog. Lire l'article original →

L'enjeu principal de cette annonce est la confidentialité couplée à la réduction des coûts : les données sensibles restent sur l'appareil et les tâches traitées localement ne consomment pas les crédits payants de Perplexity Computer, contrairement à un usage cloud classique. L'agent garde cependant la possibilité de basculer vers des modèles cloud pour des tâches de raisonnement plus complexes, mais seulement après avoir demandé l'autorisation explicite de l'utilisateur avant tout envoi de données hors de l'appareil. Concrètement, Perplexity cite des cas d'usage professionnels : trier et prioriser des pull requests GitHub en ingénierie, analyser deux années de relevés bancaires et de déclarations fiscales pour repérer les frais récurrents sans jamais faire transiter un document par un chatbot en ligne, ou encore examiner localement les données d'un tunnel de conversion pour une startup et publier automatiquement les résultats sur Slack. Pour les professionnels manipulant des données sensibles (finance, juridique, ressources humaines), cette approche répond à une demande croissante d'IA agentique qui ne nécessite pas de confier ses fichiers à un service distant.

Cette annonce s'inscrit dans une stratégie plus large de NVIDIA visant à démocratiser l'IA locale en simplifiant la configuration technique habituellement complexe des modèles auto-hébergés. Elle coïncide avec plusieurs autres annonces de l'écosystème NVIDIA Local AI : le modèle GLM 5.3 Flash de Z.ai, optimisé pour les DGX Station, le modèle DeepSeek-v4.1 Flash conçu pour réduire les coûts de mémoire des agents IA, ainsi que Qwen3.8-Flash-Next et un aperçu anticipé de Qwen4, capable de tourner sur un seul DGX Spark. Z.ai a également dévoilé GLM 5.3, un modèle phare de 744 milliards de paramètres taillé pour des sessions d'agents tournant pendant des heures sur des clusters de DGX Spark, illustrant la course entre fournisseurs de modèles pour équiper au mieux le matériel NVIDIA destiné à l'IA locale.

Impact France / UEChamp produit par Le Fil IA

Pas d'impact direct sur la France/UE

À lire ensuite

01Perplexity s'associe à Nvidia pour lancer Portable Computer, un agent IA local sans coûts de tokens47VentureBeat AIOutils 02Comet : le navigateur IA de Perplexity est enfin disponible sur iPhone38Blog du ModérateurOutils 03Amazon Quick est désormais disponible sur ordinateur44AWS ML BlogOutils 
Dossier · NVIDIASuivi en continu par Le Fil IASuivre ce sujet →

Le brief du matin

L'essentiel de l'IA chaque jour. Gratuit, désinscription en un clic.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, l'essentiel de l'IA · désinscription en un clic

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.