# NVIDIA PAIR (Personal AI Router)

Faire tourner un modèle sur son ordinateur. Fiche « Apps et logiciels d'IA » de QUELLE IA, d'après les pages officielles (octobre 2026). Page : https://quelleia.com/logitheque/nvidia-pair/

## Télécharger

- Windows : Site de l'éditeur, https://www.nvidia.com/fr-fr/ai-on-rtx/personal-ai-router/ (Installateurs x64 et ARM (Windows sur Arm expérimental) ; Windows 11)
- Mac : Site de l'éditeur, https://www.nvidia.com/fr-fr/ai-on-rtx/personal-ai-router/ (Fichiers .dmg pour Mac Intel et Apple Silicon ; macOS Tahoe validé)
- Linux : Site de l'éditeur, https://www.nvidia.com/fr-fr/ai-on-rtx/personal-ai-router/ (Paquets .deb x86 et ARM ; Ubuntu 24.04 et DGX OS validés)
- Windows : Dépôt officiel, https://github.com/NVIDIA/Personal-AI-Router/releases (Mêmes installateurs (.exe, .dmg, .deb) dans les versions GitHub, pour Windows, macOS et Linux)

## En bref

PAIR relie les ordinateurs d'une maison (PC Windows ou Linux avec carte RTX, DGX Spark, RTX Spark, Mac) en une petite grappe pour l'IA locale. Il offre une adresse unique, compatible Ollama, OpenAI et Anthropic, et envoie chaque requête vers la machine libre qui a le modèle. Il s'appuie sur Ollama, llama.cpp et LM Studio, et son code est publié sous licence Apache 2.0.

Pourquoi il est là : Applis et agents locaux profitent de toutes les machines du réseau domestique, Mac compris, sans qu'il faille reconfigurer chaque outil.

- Éditeur : NVIDIA, États-Unis
- Prix : Gratuit : logiciel libre sous licence Apache 2.0, téléchargement sans prix affiché
- Licence : open source (Apache-2.0)
- Fonctionnement : En local. Pas d'internet nécessaire pour fonctionner ; il sert à télécharger les modèles.
- Systèmes : Mac, Windows, Linux

## À quoi ça sert

- Envoyer les requêtes d'un Mac vers un PC RTX ou un DGX Spark du même réseau quand le Mac est occupé.
- Répartir les nombreuses requêtes d'une application multi-agents entre plusieurs machines de la maison.
- Brancher Claude Code ou un autre client compatible avec l'API Messages d'Anthropic sur des modèles locaux servis par Ollama ou LM Studio.
- Installer llama.cpp depuis PAIR et télécharger des modèles GGUF depuis Hugging Face.

## Fonctions

- **Grappe domestique** : Découverte des machines compatibles du réseau local et appairage par un code PIN à six chiffres.
- **Routage des requêtes** : Chaque requête part vers la machine la plus adaptée selon le moteur, le modèle présent et la charge, avec bascule en cas d'indisponibilité.
- **Adresse unique** : Accès locaux compatibles Ollama, OpenAI et Anthropic Messages, pour ne pas reconfigurer les applis.
- **Gestion des moteurs** : Prise en charge d'Ollama, llama.cpp et LM Studio, avec réglage des options de lancement (taille de contexte, variables d'environnement).
- **Suivi des machines** : Tableau de bord qui montre l'occupation de la carte graphique et de la mémoire de chaque machine.

## Pour qui

Les foyers équipés de plusieurs machines pour l'IA locale (PC RTX, Mac, DGX Spark), qui font tourner des agents ou plusieurs requêtes à la fois.

## Ce qu'il faut savoir

- Limites : PAIR n'additionne pas la mémoire des cartes graphiques et ne découpe pas un modèle entre plusieurs machines : chaque requête tourne sur une seule machine.
- Limites : PAIR ne rend pas une machine capable de faire tourner un moteur ou un modèle : chacun garde ses propres exigences de système, de carte et de mémoire.
- Confidentialité : Requêtes, fichiers et contexte des agents restent sur le réseau local, à condition que clients, moteurs et sources de modèles soient tous locaux.
- Confidentialité : NVIDIA le déconseille sur un réseau partagé ou peu sûr, car il ouvre des accès locaux et se signale aux autres machines du réseau.
- Langues : L'interface est annoncée en anglais.
- Interface en français : non
- Configuration demandée par l'éditeur : Windows 11, DGX OS, Ubuntu 24.04, macOS Tahoe ; toutes les GeForce RTX (série 20 et plus récentes), DGX Spark/GB10, RTX Spark, Mac M1 ou plus récent ; 4 Go de mémoire ou plus ; 500 Mo d'espace disque conseillés, modèles non compris.

## Sur QUELLE IA

- [Quel modèle tient sur ma machine](https://quelleia.com/local/) : Pour aller plus loin sur l'usage « ia locale sur ordinateur ».
- [Les modèles qui tournent en local](https://quelleia.com/classement/locaux/) : Pour aller plus loin sur l'usage « ia locale sur ordinateur ».
- [Trouver mon modèle](https://quelleia.com/trouver/) : Pour aller plus loin sur l'usage « ia locale sur ordinateur ».
- [Les outils de code](https://quelleia.com/outils/) : Pour aller plus loin sur l'usage « pour les développeurs ».
- [Le classement du code](https://quelleia.com/classement/code/) : Pour aller plus loin sur l'usage « pour les développeurs ».
- [L'éditeur NVIDIA](https://quelleia.com/editeurs/nvidia/) : Ses modèles, leurs scores, ses abonnements.
- [Ollama & les modèles locaux](https://minilabai.com/guides/ollama-modeles-locaux/) : Servir un modèle local avec Ollama, sur une API compatible OpenAI et Anthropic que la plupart des agents de code savent appeler. Guide du même auteur que QUELLE IA.

## Sources

- https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/personal-ai-router/
- https://github.com/NVIDIA/Personal-AI-Router
- https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/personal-ai-router/faq/
- https://www.nvidia.com/fr-fr/about-nvidia/privacy-policy/
- https://www.nvidia.com/fr-fr/ai-on-rtx/personal-ai-router/
- https://github.com/NVIDIA/Personal-AI-Router/releases
- https://github.com/NVIDIA/Personal-AI-Router/blob/main/LICENSE
- https://github.com/NVIDIA/Personal-AI-Router/blob/develop/desktop/resources/app-icon/pair-1024.png