Dans cet article
De nombreuses applications d’IA locale donnent l’impression d’être liées à une seule marque de GPU. En réalité, l’exécution dépend non seulement du modèle, mais aussi de la manière dont ce modèle est relié au matériel disponible. C’est précisément le rôle d’ONNX, d’ONNX Runtime et des Execution Providers.
ONNX fournit une base standardisée pour les modèles d’IA. ONNX Runtime charge et exécute ces modèles. Les Execution Providers relient la Runtime au CPU, au GPU ou au NPU disponible. Une application d’IA locale peut ainsi utiliser différents chemins d’exécution sur des systèmes AMD, Intel et NVIDIA.
VANIV utilise cette architecture pour le traitement local de l’audio, de la parole et de la vidéo. Ce guide explique ce qu’est ONNX, comment l’accélération matérielle fonctionne et pourquoi la flexibilité matérielle ne signifie pas que tous les ordinateurs offrent les mêmes performances.
Qu’est-ce qu’ONNX ? Un format ouvert pour les modèles d’IA
Un format commun pour les modèles entraînés
Pour comprendre ONNX simplement, on peut l’imaginer comme un format commun pour les modèles d’IA entraînés. MP3 permet d’utiliser des fichiers audio dans de nombreux logiciels. JPEG joue un rôle comparable pour les images. ONNX reprend cette idée générale pour les modèles d’IA, même si la technologie sous-jacente est bien plus complexe.
ONNX signifie Open Neural Network Exchange. Le format définit notamment le graphe de calcul du modèle, ses opérations, ses types de données et ses paramètres enregistrés. Un modèle peut, par exemple, être développé avec PyTorch, exporté au format ONNX, puis chargé par une Runtime compatible.
La comparaison avec MP3 ou JPEG aide à saisir le principe, mais ce n’est pas une équivalence technique. Un modèle d’IA n’est pas un simple fichier multimédia : il contient une structure de calculs, des entrées et sorties définies, ainsi que des poids appris pendant l’entraînement.
Un exemple simple avec la reconnaissance vocale
Imaginons un modèle de reconnaissance vocale entraîné dans un framework précis. Sans format d’échange adapté, l’application finale resterait davantage liée à ce framework et à sa Runtime.
Après exportation, le modèle est stocké dans un fichier ONNX. Une Runtime comme ONNX Runtime peut charger ce fichier, recevoir des données audio préparées en entrée et renvoyer du texte reconnu ou une autre sortie exploitable par l’application.
L’intérêt n’est pas qu’ONNX supprime toutes les limites techniques. Sa valeur réside dans une séparation plus nette entre le développement du modèle et son exécution.
Qui est à l’origine d’ONNX ?
Microsoft et Facebook, aujourd’hui Meta, ont présenté ONNX ensemble en 2017. Le projet a ensuite évolué vers une gouvernance ouverte au sein de LF AI & Data.
Ce point est important : ONNX n’est pas un format fermé appartenant à un seul fabricant de matériel. Il constitue une base technique partagée entre différents frameworks, runtimes et écosystèmes matériels.
ONNX face aux formats natifs
PyTorch, TensorFlow et d’autres environnements de développement disposent de leurs propres formats et outils. Ils sont essentiels pour l’entraînement, l’expérimentation et les workflows propres à chaque framework.
ONNX a été conçu comme format d’échange. Le modèle est entraîné dans son environnement d’origine, exporté vers ONNX, puis exécuté dans une Runtime compatible.
ONNX ne remplace donc pas entièrement le framework initial. Il ajoute une couche d’exécution plus portable au processus de développement.
ONNX a-t-il des limites ?
Oui. Tous les modèles ne peuvent pas être exportés vers ONNX sans adaptation. Les flux de contrôle dynamiques, les opérateurs personnalisés ou certains comportements spécifiques à un framework peuvent compliquer l’exportation et l’exécution. L’Execution Provider choisi doit également prendre en charge les opérateurs nécessaires, ou la Runtime doit disposer d’un chemin alternatif.
ONNX n’accélère pas automatiquement un modèle. La version de l’opset ONNX, la version de la Runtime et les opérateurs pris en charge doivent également être compatibles. ONNX fournit une base pour l’exécution portable ; les performances réelles dépendent de l’optimisation du modèle, de la Runtime, du matériel et de l’Execution Provider.
Cela ne remet pas en cause l’intérêt d’ONNX. Un format commun ne peut simplement pas résoudre à lui seul tous les détails d’implémentation.
Ce qu’ONNX est — et ce qu’il n’est pas
| ONNX n’est pas | ONNX est |
|---|---|
| une carte graphique ou un composant matériel | un format ouvert pour les modèles d’IA |
| une plateforme cloud | un pont entre développement et exécution |
| une application d’IA prête à l’emploi | une base pour l’inférence portable |
| automatiquement un modèle vocal, visuel ou vidéo | un élément important d’une IA flexible côté matériel |
| une garantie de hautes performances | une base commune pour plusieurs runtimes |
ONNX seul ne suffit pas à exécuter le modèle. Il faut encore une Runtime — c’est la couche suivante.
Qu’est-ce qu’ONNX Runtime ? Comment les modèles s’exécutent sur votre matériel
Le modèle et la Runtime ne sont pas la même chose
Le fichier ONNX contient le modèle. ONNX Runtime est l’environnement d’exécution qui charge ce modèle et effectue les calculs.
Une image simple :
Le modèle ONNX est le plan. ONNX Runtime est la machine qui lit ce plan et réalise le travail.
ONNX Runtime analyse et optimise le graphe du modèle. Elle exécute ensuite les calculs à l’aide des Execution Providers disponibles. L’application fournit les données d’entrée et poursuit le traitement de la sortie.
Un modèle de reconnaissance vocale, étape par étape
À quoi cela ressemble-t-il avec un vrai fichier audio ?
- Chargement du modèle : ONNX Runtime charge le fichier ONNX contenant le modèle de reconnaissance vocale.
- Préparation de l’audio : l’application lit le fichier et le transforme dans le format attendu par le modèle.
- Inférence : ONNX Runtime calcule la sortie avec l’aide des Execution Providers disponibles.
- Production du texte : le modèle renvoie du texte reconnu ou une sortie intermédiaire à partir de laquelle l’application construit la transcription.
- Suite du workflow : l’application utilise le résultat pour des sous-titres, une traduction ou une autre étape de traitement vocal.
Il est important de distinguer ces tâches. L’import audio, le prétraitement, l’inférence et le traitement ultérieur du texte sont des étapes différentes. Elles peuvent utiliser des modèles, des bibliothèques et des unités de calcul distincts.
Pourquoi cette séparation est importante
Le modèle, la Runtime, l’intégration matérielle et l’interface utilisateur restent des couches séparées. Cela permet de :
- mettre à jour les modèles indépendamment de l’interface
- intégrer différents Execution Providers
- utiliser la même logique applicative sur plusieurs plateformes matérielles
- optimiser séparément le prétraitement et le post-traitement
ONNX Runtime peut charger et exécuter un modèle. Mais comment le calcul atteint-il le matériel adapté ? C’est le rôle des Execution Providers.
Qu’est-ce qu’un Execution Provider ? Le lien entre ONNX et CPU, GPU ou NPU
Le rôle d’un Execution Provider
Un Execution Provider relie ONNX Runtime à une plateforme matérielle ou à une technologie d’accélération précise.
ONNX Runtime analyse le graphe du modèle. Les Execution Providers enregistrés indiquent quels nœuds ou sous-graphes ils peuvent exécuter. La Runtime leur affecte ensuite les parties prises en charge. Les opérations restantes peuvent être confiées à un autre Provider ou au CPU Execution Provider par défaut.
Un Execution Provider ne se résume donc pas à un nom dans un fichier de configuration. Il relie la Runtime à des kernels optimisés, à la gestion de la mémoire et au matériel cible.
L’analogie de l’adaptateur universel
Imaginez ONNX Runtime comme un adaptateur universel. Le modèle reste globalement le même, mais la connexion au matériel varie :
- CUDA ou TensorRT pour NVIDIA
- MIGraphX pour AMD
- OpenVINO pour Intel
- DirectML comme chemin Windows multi-fabricants
- l’exécution CPU comme base générale
Cette analogie explique le principe. Elle ne signifie pas que tous les Providers disposent des mêmes fonctions ou des mêmes performances.
Que se passe-t-il si une opération n’est pas prise en charge ?
Si un Execution Provider ne peut pas exécuter une opération, ONNX Runtime peut confier les parties compatibles à un autre Provider ou poursuivre le reste sur le CPU.
La disponibilité et l’ordre des Providers relèvent de la configuration technique de l’application. En tant qu’utilisateur de VANIV, vous travaillez avec le workflow final tandis que l’affectation s’effectue en arrière-plan.
Comparaison CPU, GPU et NPU
| Unité | Point fort | Usage courant en IA locale | Limite importante |
|---|---|---|---|
| CPU | large compatibilité et grande polyvalence | petits modèles, prétraitement, post-traitement et parties non accélérées | souvent plus lent pour les charges très parallèles |
| GPU | forte puissance de calcul parallèle | modèles audio, vocaux, visuels et vidéo | VRAM, pilotes et prise en charge du Provider |
| NPU | inférence économe en énergie | ordinateurs portables, systèmes compacts et tâches de fond | la compatibilité varie selon le modèle et les opérateurs |
Les Execution Providers posent les bases d’une IA flexible côté matériel. Voyons maintenant comment cela se traduit chez NVIDIA, AMD et Intel.
ONNX sur NVIDIA : CUDA et TensorRT pour l’IA locale
CUDA comme chemin établi
Le CUDA Execution Provider relie ONNX Runtime aux GPU NVIDIA. CUDA est très répandu dans l’écosystème de l’IA, ce qui explique que de nombreux modèles et applications soient d’abord optimisés pour cette voie.
Pour les utilisateurs équipés d’un GPU NVIDIA, cela offre un chemin mature soutenu par un vaste écosystème logiciel et développeur.
TensorRT comme couche d’optimisation supplémentaire
Le TensorRT Execution Provider utilise le moteur d’inférence de NVIDIA pour accélérer les modèles ONNX compatibles sur GPU NVIDIA. TensorRT constitue une couche d’exécution supplémentaire et ne doit pas être confondu avec le format ONNX.
Son intérêt dépend du modèle, des opérateurs pris en charge, de la précision utilisée et du niveau d’optimisation recherché.
Ce que cela signifie pour vous
Si vous possédez une carte NVIDIA, vous disposez d’un chemin ONNX très répandu. ONNX Runtime n’est toutefois pas limitée à CUDA. C’est cette ouverture qui rend possibles les applications multi-fabricants.
ONNX sur AMD : DirectML, ROCm et MIGraphX
DirectML sous Windows
DirectML est un chemin d’exécution Windows compatible avec le matériel DirectX 12 de plusieurs fabricants. Il peut donc concerner les GPU AMD, Intel et NVIDIA.
DirectML reste pris en charge, mais se trouve désormais en mode de maintenance soutenue. Microsoft développe les nouvelles fonctions destinées aux déploiements ONNX Runtime sous Windows via Windows ML. Windows ML repose également sur ONNX Runtime et peut gérer des Execution Providers adaptés au CPU, au GPU et au NPU.
ROCm et MIGraphX
ROCm est la plateforme de calcul GPU d’AMD, particulièrement pertinente sous Linux et dans les configurations AMD avancées. MIGraphX utilise l’optimisation de graphes d’AMD pour accélérer les modèles ONNX sur GPU AMD.
L’ancien ROCm Execution Provider a été supprimé à partir d’ONNX Runtime 1.23. La documentation officielle recommande de migrer les charges concernées vers MIGraphX.
La combinaison adaptée dépend du système d’exploitation, du GPU, des pilotes, du package Runtime et du modèle.
Ce que cela signifie pour vous
Le matériel AMD n’est pas exclu de l’IA locale simplement parce que de nombreux projets commencent par proposer un chemin CUDA. ONNX et les Execution Providers appropriés ouvrent d’autres possibilités que VANIV exploite dans une architecture flexible.
ONNX sur Intel : CPU, graphique, NPU et OpenVINO
CPU et graphiques Intel
Les processeurs Intel peuvent exécuter des modèles ONNX via des chemins CPU. Les graphiques intégrés Intel et les GPU Intel Arc peuvent apporter une accélération supplémentaire selon le système.
Un ordinateur Intel n’est donc pas nécessairement limité à l’inférence CPU.
NPU dans les systèmes Intel récents
Les NPU sont conçus pour une inférence économe en énergie. Ils sont particulièrement utiles dans les ordinateurs portables et les systèmes compacts. Leur pertinence dépend du modèle et du chemin d’exécution disponible.
Un NPU ne remplace pas automatiquement un GPU puissant. Son objectif est différent : fournir une inférence locale efficace avec une consommation réduite.
OpenVINO
OpenVINO est un toolkit optimisé pour le matériel Intel et peut être intégré à ONNX Runtime comme Execution Provider. L’OpenVINO Execution Provider actuel prend en charge l’accélération sur CPU Intel, GPU Intel et NPU Intel.
Ce que cela signifie pour vous
VANIV peut intégrer les chemins matériels Intel disponibles dans le même workflow local. L’interface reste cohérente tandis que l’exécution s’adapte au système utilisé.
Les trois chemins matériels en un coup d’œil
| Fabricant | Chemins d’exécution courants | Unités de calcul possibles |
|---|---|---|
| NVIDIA | CUDA · TensorRT · DirectML | GPU |
| AMD | DirectML · MIGraphX · Écosystème ROCm | GPU |
| Intel | CPU EP · OpenVINO · DirectML | CPU · GPU · NPU |
Compatibilité matérielle et performances : pourquoi les systèmes diffèrent
Un ancien ordinateur portable ne se transforme pas soudainement en station de travail haut de gamme. Ce n’est pas un problème de compatibilité, mais une conséquence normale des différences matérielles.
Qu’est-ce que cela signifie concrètement pour votre ordinateur ?
Les performances dépendent surtout de trois éléments :
Compatibilité et performances sont deux questions différentes
Un système peut prendre en charge un workflow tout en mettant beaucoup plus de temps à le traiter.
Par exemple :
- les graphiques intégrés disposent souvent de moins de puissance
- un GPU dédié peut accélérer les opérations parallèles
- les grands modèles exigent davantage de RAM ou de VRAM
- les parties non prises en charge peuvent continuer sur CPU, mais plus lentement
Pourquoi ce guide évite les duels simplistes entre GPU
Affirmer qu’un « GPU A est toujours plus rapide qu’un GPU B » ne serait pas sérieux sans protocole contrôlé. Une comparaison utile nécessite le même workflow, le même modèle, les mêmes pilotes, le même Execution Provider, les mêmes réglages et les mêmes fichiers source.
Les comparaisons précises de cartes graphiques ont davantage leur place dans des benchmarks et guides d’achat dédiés.
Pourquoi ONNX est important pour l’IA locale
Exécution locale
Les modèles ONNX et ONNX Runtime peuvent être déployés entièrement sur l’ordinateur. L’inférence ne doit donc pas obligatoirement s’exécuter dans le cloud.
Cela est particulièrement utile pour l’audio et la vidéo. Les fichiers volumineux n’ont pas besoin d’être envoyés vers un service externe à chaque étape.
Contrôle des fichiers et des workflows
Le traitement local vous donne davantage de contrôle sur les sources, les résultats intermédiaires et les exports. Il réduit aussi la dépendance à la vitesse d’envoi et à la disponibilité de services externes.
Le traitement local n’est pas une garantie automatique de sécurité. Il offre toutefois une base technique permettant de ne pas envoyer les médias sensibles à un service d’inférence tiers.
Flexibilité matérielle
Le logiciel et le workflow ne doivent pas rester liés durablement à un fabricant de GPU. Le modèle, la Runtime et le chemin matériel demeurent des composants séparés.
Une même application peut ainsi fonctionner sur plusieurs systèmes sans nécessiter une interface totalement différente pour chaque marque.
Une architecture de bureau maintenable
De nouveaux Execution Providers, de nouvelles générations de matériel et de nouvelles versions de modèles peuvent être intégrés à la même architecture. Cela facilite l’évolution d’un logiciel local et évite une dépendance excessive à une seule plateforme.
Comment VANIV utilise ONNX pour l’audio et la vidéo en local
Un workflow pour trois écosystèmes matériels
Imaginez trois postes :
Les trois utilisateurs travaillent avec la même interface VANIV, les mêmes fonctions et le même workflow de base. Le traitement utilise le matériel disponible sur chaque machine. Les performances diffèrent, mais le processus reste cohérent.
Plusieurs étapes d’IA dans un projet local
VANIV réunit :
- reconnaissance vocale locale
- détection et attribution des intervenants
- traduction vidéo assistée par IA
- Text-to-Speech et voix hors ligne
- Voice Cloning local
- doublage vidéo
- doublage multi-voix
- ajustement du timing
- mixage audio et export
Toutes les étapes n’utilisent pas nécessairement le même modèle ni le même Execution Provider. L’intérêt est de les réunir dans un projet local continu plutôt que dans une collection d’outils séparés.
Aucun envoi cloud obligatoire
- les fichiers source et les exports restent sur votre ordinateur
- les longues vidéos ne doivent pas être renvoyées à chaque étape
- le calcul local ne nécessite pas de frais cloud à l’usage
- les médias confidentiels n’ont pas besoin d’être transmis à un service d’inférence externe
À qui s’adresse VANIV ?
VANIV s’adresse aux personnes et aux équipes qui travaillent avec l’audio, la parole ou la vidéo et souhaitent utiliser l’IA locale sur du matériel AMD, Intel ou NVIDIA.
Cela inclut :
- créateurs de contenu et producteurs vidéo
- entreprises disposant de vidéos de formation, d’assistance ou marketing
- agences et équipes de localisation
- développeurs et passionnés d’IA
- utilisateurs qui veulent garder le choix du matériel
- équipes préférant le traitement local à une dépendance permanente au cloud
Utilisez l’IA locale sur votre propre matériel
VANIV regroupe reconnaissance vocale, traduction, Voice Cloning et doublage vidéo dans un workflow local sur AMD, Intel ou NVIDIA.
Tester l’IA locale sur votre matériel →
Quel matériel choisir pour l’IA locale ?
Ordinateur portable
Un ordinateur portable convient au travail mobile, aux petits projets et aux tests. Les systèmes récents peuvent combiner CPU, graphique intégré, GPU dédié et NPU.
Il faut tenir compte du refroidissement, de la mémoire graphique partagée et des possibilités d’évolution limitées.
Mini-PC
Un mini-PC convient aux espaces compacts et économes en énergie. Selon sa configuration, il peut traiter des workflows d’IA locale petits à moyens.
Vérifiez l’extension de la RAM, le refroidissement et les performances graphiques réelles.
PC de bureau et station de travail
Les PC de bureau et stations de travail conviennent mieux aux grands modèles, aux longues vidéos et à un usage professionnel fréquent. Ils offrent davantage de possibilités d’évolution et peuvent accueillir des GPU plus puissants.
En contrepartie, ils exigent plus de budget, d’espace et d’énergie.
Le bon matériel dépend du workflow
Ce guide fournit volontairement une orientation générale. La section matériel de VANIV propose des informations plus détaillées :
- Matériel pour l’IA locale : quels composants choisir ?
- GPU pour l’IA locale : cartes graphiques et VRAM
- Quelle quantité de RAM faut-il pour l’IA locale ?
- CPU et système pour l’IA locale
- SSD pour l’IA locale et les grands projets multimédias
La vue d’ensemble du matériel renvoie vers les guides détaillés consacrés à la RAM, au CPU et au SSD.
Questions fréquentes sur ONNX
Faut-il obligatoirement une carte NVIDIA pour ONNX ?
Non. ONNX Runtime peut exécuter des modèles sur des CPU, GPU et NPU de différents fabricants. NVIDIA est très répandu grâce à CUDA, mais n’est pas une condition pour utiliser ONNX ou VANIV.
ONNX fonctionne-t-il sur les cartes AMD ?
Oui. Selon le système d’exploitation et la configuration, DirectML, ROCm et MIGraphX peuvent être pertinents.
ONNX fonctionne-t-il sur le matériel Intel ?
Oui. Selon le système, il est possible d’utiliser le CPU, le graphique intégré, Intel Arc, un NPU et OpenVINO.
ONNX peut-il fonctionner entièrement hors ligne ?
Oui. Si le modèle, la Runtime et les composants requis sont installés localement, l’inférence peut se faire sans cloud. Les téléchargements et mises à jour peuvent toujours nécessiter Internet.
ONNX accélère-t-il automatiquement tous les modèles ?
Non. ONNX est un format de modèle. Les performances dépendent de l’optimisation, du matériel, des pilotes, de la Runtime et de l’Execution Provider.
Puis-je exporter mon propre modèle vers ONNX ?
Souvent, oui. PyTorch fournit un exporteur ONNX officiel. D’autres frameworks et écosystèmes disposent de leurs propres outils d’exportation ou de conversion. Le résultat dépend des opérations du modèle et de la chaîne d’outils.
ONNX est-il open source ?
Oui, avec une distinction importante. Le projet ONNX utilise la licence Apache 2.0. ONNX Runtime est également open source sous licence MIT. Certains Execution Providers et SDK matériels peuvent avoir leurs propres conditions.
Quels frameworks prennent en charge ONNX ?
PyTorch propose un exporteur officiel. Des outils de conversion existent pour TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn et d’autres écosystèmes. La compatibilité exacte dépend du modèle, des opérateurs et des outils utilisés.
Quelle est la différence entre ONNX et ONNX Runtime ?
ONNX décrit le modèle et ses opérations. ONNX Runtime est le logiciel qui charge, optimise et exécute un modèle ONNX. Le fichier modèle et la Runtime ne sont donc pas la même chose.
Quelle est la différence entre ONNX et DirectML ?
ONNX décrit le format du modèle. DirectML est une technologie Windows d’exécution du Machine Learning avec accélération matérielle. ONNX Runtime peut utiliser DirectML comme Execution Provider.
Quelle est la différence entre ONNX Runtime et OpenVINO ?
ONNX Runtime est une Runtime générale pour les modèles ONNX. OpenVINO est un toolkit optimisé pour Intel qui peut être intégré comme Execution Provider.
Pourquoi ONNX est-il important pour VANIV ?
VANIV utilise ONNX pour exécuter l’IA locale sur des systèmes AMD, Intel et NVIDIA. Le workflow ne reste ainsi pas lié à un seul fabricant de GPU.
Conclusion : ONNX rend l’IA locale flexible côté matériel
En résumé :
- ONNX facilite l’échange de modèles d’IA entraînés.
- ONNX Runtime les charge, les optimise et les exécute.
- Les Execution Providers relient la Runtime au CPU, au GPU ou au NPU.
On obtient ainsi une architecture capable d’utiliser différents chemins d’exécution sur AMD, Intel et NVIDIA. Les performances restent propres à chaque système, mais le workflow principal n’a pas besoin d’être réinventé pour chaque fabricant.
VANIV repose précisément sur cette approche. Reconnaissance vocale, traduction, Text-to-Speech, Voice Cloning et doublage vidéo sont réunis dans un workflow local qui utilise le matériel AMD, Intel ou NVIDIA disponible. Vous choisissez le matériel ; VANIV gère le workflow.
Utilisez l’IA locale sur votre propre matériel
VANIV regroupe le traitement de l’audio, de la parole et de la vidéo dans un workflow local sur AMD, Intel ou NVIDIA.
Tester l’IA locale sur votre matériel →
Sources techniques et documentation complémentaire
AMD, Intel, NVIDIA et leurs marques respectives appartiennent à leurs propriétaires. VANIV est un produit indépendant et n’est affilié à aucune de ces entreprises.