Nemotron 3.5 Bolt : NVIDIA fait tenir un gros modèle d’IA dans 24 Go, mais son « open source » appelle des nuances

Le 15 octobre 2026, NVIDIA a mis en ligne sur Hugging Face Nemotron 3.5 Bolt 74B, un modèle de langage conçu pour fonctionner sur un ordinateur personnel plutôt que dans un centre de données. Le fabricant le présente comme entièrement open source, données d’entraînement comprises. Le 13 octobre 2026, il avait déjà fait sortir de sa phase de test PAIR, un logiciel libre qui répartit le travail entre les machines d’un même réseau local. Pour qui veut garder ses données chez soi, c’est une avancée réelle. Mais entre l’annonce et ce que disent la fiche du modèle, sa licence et la documentation de PAIR, plusieurs nuances s’imposent.

Son nom complet, Bolt 74B-A9B, résume son architecture : en notation anglaise, où « B » désigne le milliard, il compte 74B paramètres au total, ces réglages internes appris pendant l’entraînement, mais n’en active que 9B à la fois. C’est le principe du « mélange d’experts » : le réseau est découpé en sous-ensembles spécialisés, et seuls quelques-uns travaillent sur chaque mot produit, ce qui allège les calculs. NVIDIA destine le modèle aux « agents » locaux, ces programmes qui enchaînent seuls plusieurs actions pour mener une tâche à bien, sans envoyer ce travail vers le cloud. La fiche publiée sur Hugging Face annonce une fenêtre de contexte, c’est-à-dire la quantité de texte que le modèle peut prendre en compte d’un coup, allant jusqu’à 256K jetons.

Le tour de force tient dans la compression. Pour faire entrer le modèle dans 24 Go de mémoire, NVIDIA a réduit à 2 bits la précision de ses experts, une technique appelée quantification, et a entraîné le modèle en tenant compte de cette compression pour limiter la perte de qualité. Selon l’éditeur, Bolt peut être utilisé dès sa sortie avec des outils que connaissent déjà les adeptes de l’IA locale : llama.cpp, vLLM, Ollama, Unsloth et LM Studio. La fiche du modèle précise que l’anglais et les langages de programmation sont ses langues principales, le français figurant parmi les langues également prises en charge.

Ouvert, mais jusqu’où ?

Côté licence, la nouvelle est plutôt bonne. Bolt est distribué sous l’OpenMDW License Agreement, version 1.1, un texte dont la Linux Foundation est la gardienne. Il permet d’utiliser le modèle gratuitement et « without restriction », à condition de conserver la licence et les mentions d’origine en cas de redistribution, et il n’impose aucune contrainte sur les contenus produits avec le modèle. La fiche Hugging Face le déclare d’ailleurs prêt pour un usage commercial ou non commercial. Pour une petite structure, cela signifie qu’elle peut l’installer sur ses propres machines et l’intégrer à ses outils sans payer ni demander d’autorisation.

La licence OpenMDW autorise l’usage commercial et la redistribution, mais l’organisme qui certifie l’open source ne l’a pas encore approuvée.

Libre au sens strict, en revanche, rien ne le garantit encore. Le 13 août 2026, Mike Dolan, au nom de la Linux Foundation, a soumis OpenMDW 1.1 à l’Open Source Initiative (OSI), l’organisme qui certifie les licences open source. Selon lui, la seule modification de fond par rapport à la version 1.0 étend la clause de résiliation : quiconque poursuit en justice en affirmant que le modèle viole un brevet ou un droit d’auteur perd les droits que lui accorde la licence. C’est précisément ce point qui fait débat. Le 21 août 2026, LWN relevait les objections de plusieurs spécialistes, dont Eric Schultz, qui y voit « an amnesty for, depending on how courts rule, large scale copyright infringement by model creators », et concluait : « It would seem that the OSI is not prepared to bless this license in its current form ».

Au 15 octobre 2026, nous n’avons pas trouvé OpenMDW dans la liste des licences approuvées publiée par l’OSI. Bolt est donc un modèle à poids ouverts sous licence très permissive, pas encore un modèle libre certifié. La nuance vaut aussi pour les données. NVIDIA écrit que Bolt est « fully open source », données d’entraînement comprises, et annonce la publication de jeux de données sur Hugging Face. Mais la fiche du modèle comporte aussi une rubrique intitulée « Private Non-publicly Accessible Datasets by NVIDIA » : une partie de ce qui a servi à l’entraînement reste privée, et un tiers ne dispose donc pas de tout le nécessaire pour refaire cet entraînement à l’identique. Point rassurant, la même fiche affirme qu’aucune donnée issue des utilisateurs, ni requête ni conversation avec le modèle, n’a servi à l’entraîner.

Des promesses à vérifier

Reste la question des performances. NVIDIA présente Bolt comme le meilleur modèle ouvert de sa catégorie sur le test PinchBench. La fiche Hugging Face publie bien des tableaux de résultats, mais ce sont des mesures réalisées par NVIDIA elle-même, qui signale d’ailleurs avoir obtenu pour un modèle concurrent un score inférieur à celui que revendique son éditeur. Le seul juge fiable reste un essai sur ses propres documents et ses propres tâches, en français de préférence, puisque ce n’est pas la langue principale du modèle.

Il faut aussi regarder le matériel visé. Selon NVIDIA, Bolt a été conçu pour les ordinateurs portables RTX Spark attendus le 16 octobre 2026, et fonctionne aussi sur les PC équipés de cartes GeForce RTX, sur la DGX Spark et sur la DGX Station. Cette liste ne mentionne que du matériel NVIDIA, et la fiche du modèle décrit des déploiements sur les architectures maison du fabricant. Pour les machines plus modestes, NVIDIA annonce Bolt E4B, une variante qui tient en 4 Go de mémoire, destinée aux agents conversationnels et attendue le 23 octobre 2026.

PAIR : répartir les requêtes, pas la mémoire

Le 13 octobre 2026, NVIDIA a donc aussi fait sortir de bêta PAIR (Personal AI Router), un logiciel gratuit et open source publié sous licence Apache 2.0, une licence libre reconnue. Installé sur plusieurs ordinateurs d’un même réseau local, sous Windows, Linux ou macOS, il les découvre automatiquement, y installe modèles et moteurs d’inférence (les logiciels qui font tourner un modèle), puis répartit les requêtes entre eux. Il s’appuie sur Ollama, LM Studio ou llama.cpp, et l’appairage de deux machines se fait au moyen d’un code PIN à six chiffres affiché sur l’ordinateur qui envoie l’invitation.

Attention toutefois à ne pas surinterpréter l’annonce, qui parle de distribuer les tâches d’IA entre les systèmes disponibles. La documentation du projet est plus précise : PAIR envoie chaque requête indépendante à un seul ordinateur, sans additionner la mémoire des cartes graphiques ni découper un modèle entre plusieurs machines. Autrement dit, il permet de traiter plusieurs demandes en parallèle sur un parc de machines, pas de faire tourner un modèle trop gros pour chacune d’elles. Côté confidentialité, le dépôt indique que les requêtes et les réponses sont censées rester sur le réseau local, à condition que chaque élément de la chaîne, du client au modèle, soit lui-même local.

Pour une TPE, une association ou un particulier, Bolt et PAIR confirment une tendance de fond : des modèles capables tournent désormais sur un seul poste, sans envoyer documents ni conversations à un service en ligne. Avant de s’y fier, trois réflexes s’imposent : lire la licence plutôt que l’étiquette « open source », tester le modèle sur ses propres tâches et vérifier que sa machine dispose de la mémoire nécessaire. Si vous souhaitez faire ce premier essai chez vous, nous pouvons vous y aider dans le cadre de notre accompagnement bénévole et gratuit, dans la mesure de nos disponibilités.