NVIDIA prépare Windows à l’IA locale sur les PC portables RTX Spark

Dans un article publié le 15 octobre 2026, The Verge a présenté les préparatifs de Microsoft et NVIDIA pour Windows sur les PC portables RTX Spark. Après la présentation organisée la semaine dernière à San Francisco, les travaux évoqués portent notamment sur l’installation d’agents d’IA locaux, la compatibilité des applications Arm et la gestion de la mémoire unifiée. La plateforme RTX Spark associe un processeur Arm, un GPU Blackwell et de la mémoire unifiée.

Comment installer les agents d’IA locaux ?

L’expérience « Get Started », prévue dans Windows, aidera les utilisateurs à trouver et à installer un agent. Les agents devraient être installés et mis à jour depuis le Windows Store. Au lancement de RTX Spark, les premières options prises en charge seront Hermes, Perplexity et OpenClaw ; Microsoft travaillerait également à l’ajout d’autres agents.

Lors de l’essai de The Verge, la préparation de Hermes s’est déroulée sans difficulté majeure, tandis que l’installation de la passerelle locale d’OpenClaw a posé problème et a nécessité la désinstallation puis la réinstallation de l’application. Cet exemple montre que, malgré l’objectif de simplifier les étapes d’installation, l’expérience peut varier selon l’agent. Selon l’article, les grands modèles locaux peuvent générer leurs réponses plus lentement que les modèles cloud ; les tâches en arrière-plan susceptibles de s’exécuter longtemps constituent donc un cas d’usage possible.

Applications Arm et mémoire unifiée

Microsoft Prism servira à exécuter les applications qui ne disposent pas d’une version native pour Arm. L’article indique que Microsoft optimise Prism pour la microarchitecture de RTX Spark afin d’adapter les applications x64 au système basé sur Arm. Il précise également que les améliorations de compatibilité de Prism se poursuivent régulièrement.

Pour la gestion de la mémoire, Microsoft cherche à concilier consommation d’énergie, performances et réactivité du système. Un curseur dans l’application Windows de NVIDIA permettra de modifier manuellement la part de mémoire unifiée allouée au GPU. Selon l’article, ce réglage aide à trouver un équilibre en fonction des besoins de différentes applications et de différents jeux, en particulier sur les appareils dotés de 24 Go ou 32 Go de mémoire. Le modèle Surface Laptop Ultra de Microsoft peut, quant à lui, offrir jusqu’à 128 Go de mémoire unifiée ; l’article ne présente pas cette capacité comme une caractéristique commune à tous les PC portables RTX Spark.

Calendrier des jeux et des fonctionnalités Windows

Microsoft et NVIDIA travaillent également sur la compatibilité et les performances des jeux. Lors des tests de The Verge, de nombreux jeux ont été exécutés par émulation ; les résultats variaient selon les titres. Pour certains jeux, l’article rapporte des performances de 60 fps en 1440p, avec des réglages moyens et l’option de performance DLSS, tout en soulignant que ces résultats ne sont pas équivalents à ceux des PC portables de jeu spécialisés. La préparation anticipée des shaders des jeux par l’application Xbox pendant leur téléchargement fait aussi partie des fonctionnalités Windows prévues.

Les fonctionnalités Copilot+ PC, dont Recall, ne seront pas présentes sur les appareils RTX Spark au lancement. Microsoft s’attendrait à proposer d’abord ces expériences aux utilisateurs de Windows Insiders plus tard dans l’année. Il faut donc distinguer les fonctionnalités logicielles disponibles dès le premier jour de celles qui devraient être ajoutées par la suite.

Conséquences pour les flux de travail en architecture, en architecture d’intérieur et en visualisation

RTX Spark met en avant la possibilité d’exécuter sur un PC portable des agents d’IA locaux et des tâches utilisant le GPU. Toutefois, la source ne présente aucun test de compatibilité ni de performances pour les logiciels d’architecture et de visualisation. Avant tout achat, les bureaux doivent donc vérifier si les applications qu’ils utilisent disposent d’une version native pour Arm et comment elles fonctionnent avec Prism.

La possibilité de modifier la quantité de mémoire unifiée allouée au GPU permet d’ajuster la configuration selon les charges de travail ; toutefois, la source ne fournit aucune mesure concernant les logiciels 3D professionnels. Les équipes qui envisagent d’utiliser l’IA en local doivent aussi évaluer conjointement la prise en charge des agents, le processus d’installation et le fonctionnement des autres applications partageant la mémoire. L’adéquation aux flux de travail en architecture pourra être confirmée par des tests avec les logiciels utilisés et des projets réels.