Quelle config PC choisir pour faire tourner une IA chez toi ? Le guide complet des 4 builds, du noob au pro

Faire tourner Llama 70B, Stable Diffusion ou Mistral chez toi, sans abonnement, sans envoyer tes données dans le cloud, c’est possible en 2026. Mais entre une config à 800 euros qui rame sur un modèle 7B et une station à 7000 euros qui fait tourner du 70B sans transpirer, il y a un gouffre. Ce guide te montre exactement quelle config choisir selon ce que tu veux faire, avec 4 builds détaillés du plus accessible au plus puissant.

Tout est calibré pour la réalité de juin 2026 : prix actuels constatés (la mémoire DDR5 a fortement augmenté et les GPU haut de gamme ont explosé à cause de la demande IA), composants compatibles entre eux, et zéro bullshit marketing. Si tu veux la version express, le configurateur juste en dessous te répond en 5 questions et te dit quelle config te correspond.

Pourquoi faire tourner une IA en local plutôt que dans le cloud ?

Faire tourner une IA en local, c’est l’installer sur ton propre ordinateur, sans passer par les serveurs d’OpenAI, Google ou Anthropic, ce qui te donne le contrôle total sur tes données, tes coûts et tes usages.

Quatre raisons concretes de passer en local. D’abord, la confidentialité : tout ce que tu tapes dans ChatGPT ou Claude passé par leurs serveurs, et même avec leurs politiques de confidentialité, tes données sont stockees quelque part. En local, rien ne sort de ta machine. Si tu bosses sur des documents sensibles, du code propriétaire ou simplement si tu n’as pas envie qu’une boite americaine ait accès a tes conversations, c’est non negociable.

Deuxieme raison : zéro abonnement. ChatGPT Plus c’est 20 euros par mois, Claude Pro c’est pareil, et si tu utilisés plusieurs IA c’est vite 50 à 100 euros par mois. Un PC à 1500 euros est amorti en 18 mois si tu remplaces deux abonnements. Au-delà, tout est gratuit.

Troisieme : pas de limités de tokens, pas de « tu as atteint ton quota du jour », pas de censure logicielle, pas de coupure quand le service est en surcharge. Tu lances ton modèle, il tourne tant que tu veux, sur les sujets que tu veux. C’est exactement ce que permet l’écosystème open source IA qui a explosé depuis 2024.

Dernière : la personnalisation. Tu peux télécharger des modèles spécialisés (medecine, code, juridique, créatif), les fine-tuner pour tes besoins, ou les utiliser dans des pipelines automatises. Avec des outils comme Ollama ou LM Studio, lancer ton premier modèle prend 10 minutes. La vraie question, c’est : ton matos est-il a la hauteur ?

Quels composants comptent vraiment pour faire tourner une IA ?

Pour faire tourner une IA en local, le composant qui détermine tout c’est le GPU, et plus précisément sa quantité de VRAM (mémoire vidéo), car c’est elle qui dicte quels modèles tu peux charger.

Voici la hiérarchie à connaître par cœur si tu veux pas te tromper en commandant ton matos.

1. Le GPU et sa VRAM (priorité absolue). Les modèles d’IA modernes sont des paquets de paramètres qui doivent être charges dans la mémoire du GPU pour fonctionner. Plus le modèle est gros, plus il faut de VRAM. Un GPU avec 8 GB de VRAM est limité aux tout petits modèles. 12 GB permet le confort sur les modèles 7B. 16 GB est le sweet spot pour les modèles 13B. Au-delà, il faut viser 24 ou 32 GB. La marque compte aussi : NVIDIA domine grâce à CUDA, qui est le standard de fait pour l’IA. Les cartes AMD progressent avec ROCm mais restent moins bien supportées par les outils.

2. La RAM système (32 GB minimum). Même si le modèle tourne sur le GPU, ton OS, ton navigateur, tes outils de dev et le swap occasionnel demandent de la RAM. 16 GB c’est juste, 32 GB c’est confortable, 64 GB c’est pour les power users qui jonglent avec plusieurs modèles. La fréquence compte moins que la quantité pour l’IA, vise du DDR5 5600 MHz minimum.

3. Le SSD (NVMe Gen4 minimum). Les modèles d’IA pesent lourd : un modèle 7B en Q4 fait environ 4 GB, un 70B en Q4 fait 40 GB. Tu vas vite accumuler 200 a 500 GB de modèles. Un SSD lent rallonge le temps de chargement à chaque switch de modèle. Compte 1 TB pour démarrer, 2 TB si tu testes beaucoup de modèles.

4. Le CPU (secondaire). Contrairement au gaming ou le CPU bottleneck, l’IA tourne quasi exclusivement sur le GPU. Un CPU milieu de gamme suffit largement. Un Ryzen 5 ou 7 fait le job pour 95 % des cas.

5. L’alimentation (a ne pas sous-estimer). Une RTX 5090 tire 575 watts a elle seule. Une alim sous-dimensionnee plante le système ou détruit tes composants. Compte 650W pour une config entry, 750-850W pour milieu de gamme, 1000W+ pour les configs hautes.

La quantization des modèles change la donne : un modèle 70B en pleine précision demande 140 GB de VRAM, mais sa version quantizee Q4 ne demande que 40 GB. C’est cette technique qui rend l’IA locale accessible aux particuliers en 2026.

Quel modèle peut tourner sur quelle quantité de VRAM ?

La règle simple : un modèle quantisé en Q4 demande environ son nombre de milliards de paramètres en gigaoctets de VRAM, plus une marge pour le contexte.

Voici le tableau de référence pour tes choix en 2026 :

Pour la génération d’images avec Stable Diffusion ou Flux, le besoin en VRAM est plus modeste : 8 GB suffisent pour SDXL en 1024×1024, 12 GB pour Flux Dev confortable, 16+ GB pour les workflows avances type ComfyUI avec plusieurs modèles charges en parallele.

Pour la génération vidéo IA (Hunyuan Vidéo, CogVideoX), il faut viser 24 GB minimum, et plutôt 32 GB pour des résultats sérieux. C’est encore le terrain des configs hautes en 2026.

Les modèles francais comme ceux de Mistral AI ou les modèles chinois comme DeepSeek sont parmi les plus efficaces sur les configs modestes. Mistral 7B et DeepSeek-R1 7B sont devenus des références pour les débutants. Pour découvrir d’autres modèles disponibles, le hub de Hugging Face est la référence : tu y trouves quasiment tous les modèles open source de la planete, classes par taille et par usage.

Note importante : les modèles Mixture of Experts (MoE) comme Mixtral 8x7B sont un cas a part. Ils ont 47B de paramètres au total mais n’en utilisent que 13B a la fois, ce qui les rend plus rapides que leur taille ne le suggere, tout en demandant la VRAM correspondante à leur taille totale.

Tu hésites entre deux configs ? Comment trancher

Quand tu hésites entre deux tiers, la bonne question n’est pas « quelle est la plus puissante » mais « quel usage je vais vraiment en faire dans 6 mois ».

Voici les règles de décision concretes :

Noob ou Starter ? Si tu utiliseras l’IA principalement pour du chat (Mistral, Llama 7-13B), reste sur Noob. La 5060 Ti 16 GB suffit largement, tu économises 700 euros et tu peux toujours upgrader le GPU plus tard. Passe a Starter si tu veux faire beaucoup de génération d’images, du Flux régulier, ou si tu fais aussi du gaming sérieux a côté.

Starter ou Enthusiast ? Si tu utilisés l’IA tous les jours plusieurs heures, Enthusiast vaut le coup : les modèles 32B ouvrent une nouvelle dimension de qualite, et 64 GB de RAM ne sont jamais en trop. Si tu testes l’IA quelques fois par semaine sans besoin pro, Starter te suffira longtemps.

Enthusiast ou Beast ? Si tu n’as pas un besoin concret de vidéo IA, de modèle 70B ou de fine-tuning, n’achète pas la Beast. La 5090 est surdimensionnee pour 90 % des usages, et son prix actuel (3400 euros pour la carte seule) est irrationnel. Mieux vaut une Enthusiast aujourd’hui et upgrader dans 18 mois quand la prochaine génération sortira.

Un autre angle : si tu hésites, prends le tier inférieur. Tu peux toujours upgrader un composant plus tard (typiquement le GPU). Tu ne peux pas « downgrader » 800 euros déjà depenses sur du matos inutile.

Faut-il acheter pre-monte ou monter soi-même ?

Monter son PC soi-même fait économiser 200 a 400 euros, prend 2 a 4 heures la première fois, et te permet de choisir exactement les composants que tu veux, mais demande un minimum de bagage technique.

Acheter pre-monte, c’est rassurant : tu recois un PC qui marche, configure, avec une garantie globale du vendeur. Les revendeurs comme Matériel.net, LDLC ou Topachat proposent des configs sur mesure avec montage a environ 100 euros. Tu gagnes du temps et tu évités les pièges (RAM incompatible, alim sous-dimensionnee, espace mal calcule dans le boîtier). C’est le bon choix si tu n’as jamais ouvert un PC, si tu n’as pas le temps, ou si tu preferes la tranquillite.

Monter soi-même, c’est plus rentable et beaucoup plus formateur. La plupart des composants ont aujourd’hui des connecteurs detrompes (impossible de les mettre a l’envers), et il y a des centaines de tutos vidéo qui expliquent le montage pas a pas. Si tu sais visser et lire une notice, tu sais monter un PC. Tu gagnes environ 15 à 20 % du prix total et tu connais ta machine de l’intérieur, ce qui simplifie tous les futurs upgrades et débuggages.

Un compromis intelligent : commander les composants en ligne et payer juste le montage en magasin (50 à 100 euros chez les enseignes specialisees). Tu gardes le choix des composants tout en evitant le stress du premier montage.

Dernier point : la garantie. Si tu montes toi-même, chaque composant a sa propre garantie constructeur (2 à 5 ans). Si un composant lache, tu dois identifier lequel et l’envoyer en SAV. Sur un PC pre-monte, la garantie est globale, le vendeur s’occupe de tout. Pour quelqu’un qui n’aime pas gérer la paperasse, ça vaut les 100 euros de montage.

Quels logiciels installer une fois ton PC monte ?

Une fois ton matos en place, la stack logicielle pour démarrer en IA locale tient en quatre outils principaux : Ollama ou LM Studio pour les LLMs, Stable Diffusion via ComfyUI ou Forge pour les images, Hugging Face pour les modèles, et un editeur compatible.

Côté OS, Linux Ubuntu ou Pop!_OS sont preferables pour l’IA (drivers NVIDIA mieux intégrés, écosystème open source natif, gratuit). Windows 11 fonctionne aussi très bien pour Ollama, LM Studio et Stable Diffusion, et est plus accessible si tu débutes. Mac n’est pas dans la course pour les configs PC, mais les Mac Apple Silicon avec 64+ GB de RAM unifiee font tourner des modèles decents grâce à MLX.

Pour les LLMs : Ollama est la solution la plus simple pour démarrer. Tu installés en une ligne de commande, tu téléchargés un modèle avec « ollama run llama3.1 », et c’est lance. Si tu préfères une interface graphique, LM Studio propose la même chose avec une UI propre, des chat templates, et un serveur API compatible OpenAI intégré.

Pour la génération d’images : Stable Diffusion via ComfyUI ou Forge est l’incontournable. ComfyUI à une interface en nœuds qui peut intimider au début mais permet des workflows très puissants. Forge est plus simple, base sur l’interface AUTOMATIC1111.

Pour trouver des modèles : Hugging Face est le hub central. Tu y trouves des dizaines de milliers de modèles open source classes par taille, usage, langue. Pour les LLMs en GGUF (format optimise pour Ollama et llama.cpp), le compte « bartowski » et « TheBloke » (historique) sont des références.

Pour aller plus loin, n8n permet d’automatiser des workflows IA en connectant ton modèle local a d’autres outils (email, navigateur, API). C’est le pas suivant quand tu veux que ton IA fasse des choses utiles toute seule.

Quels périphériques pour completer ton setup IA ?

Un setup IA n’a pas les mêmes priorités qu’un setup gaming : un écran 1440p suffit largement, un bon clavier et un casque pour les longues sessions sont plus importants que le taux de rafraîchissement.

Côté écran, un 27 pouces 1440p IPS a 165 Hz comme le LG UltraGear 27GP850 est l’équilibré parfait. Tu as la resolution pour bosser confortablement (l’IA c’est beaucoup de lecture), le 165 Hz pour le gaming occasionnel, et un IPS pour les couleurs justes si tu fais de la génération d’images. Un deuxième écran est un plus enorme pour les sessions IA prolongees (modèle d’un côté, doc/code de l’autre).

Côté clavier, un mécanique de qualite comme le Keychron K2 Pro change la vie quand tu tapes beaucoup avec une IA. Switches au choix selon ton gout, sans fil, compatible Mac et Windows.

Côté souris, la Logitech G502 HERO reste une référence : capteur précis, plein de boutons programmables utiles pour les raccourcis dans ComfyUI ou ton editeur.

Côté casque, un casque audio confortable pour de longues sessions comme le Sennheiser HD 560S est un bon choix. Si tu utilisés l’IA pour de la transcription audio ou de la voix synthetique, la qualite de restitution compte vraiment.

Si tu pars sur Windows plutôt que Linux, prevois aussi une licence Windows 11 Pro (la version Pro est utile pour la virtualisation WSL2 si tu veux tester du Linux).

Quels sont les pièges a éviter quand tu choisis une config IA ?

Sept erreurs reviennent systematiquement chez les débutants qui veulent monter leur première config IA, et elles coûtent toutes plusieurs centaines d’euros a corriger après coup.

Piege 1 : Acheter un GPU AMD pour faire de l’IA. Sur le papier les Radeon RX 9070 XT et 7900 XTX sont attractives en prix/perfs. En pratique, l’écosystème IA tourne sur CUDA (NVIDIA), et ROCm (la techno équivalente d’AMD) est encore mal supportée par beaucoup d’outils. Tu vas passer du temps a débugger des compilations, des modèles qui ne se chargent pas, des features manquantes. Pour de l’IA en 2026, choisis NVIDIA sauf si tu es un expert qui sait ce qu’il fait.

Piege 2 : Sous-estimer la VRAM. « Le 5070 12 GB est plus rapide que le 5060 Ti 16 GB » : vrai en gaming, faux en IA. Si tu manques de VRAM, ton modèle ne charge pas du tout. Mieux vaut un GPU plus lent avec plus de VRAM qu’un GPU rapide qui ne peut rien charger.

Piege 3 : Prendre du GPU d’occasion sans precautions. Les GPU uses par le minage ou les sessions d’IA 24/7 sont fragilises. Si tu prends d’occasion, exige des photos récentes, un test sous charge, et reste sur des modèles récents (RTX 4060/4070 d’occasion, pas plus vieux). Evite Vinted et privilegie les revendeurs reconditionnes avec garantie.

Piege 4 : Sous-dimensionner l’alimentation. Une RTX 5090 tire 575W juste a elle seule, avec des pics. Une alim 750W avec une 5090 + un CPU haut de gamme, c’est mort. Compte 850W minimum pour Enthusiast, 1000W+ pour Beast, et toujours du 80+ Gold minimum (meilleure efficacite, moins de chaleur).

Piege 5 : Mettre de la RAM trop lente. Du DDR5 4800 MHz quand tu pourrais avoir du 6000 CL30 pour 20 euros de plus, c’est dommage. Le CPU AMD Ryzen est sensible a la fréquence RAM, et certaines tâches IA hybrides CPU/GPU en beneficient.

Piege 6 : Oublier le refroidissement. Un GPU qui thermal throttle perd 20 à 30 % de perfs. Boitier mal ventile, ventirad CPU stock sur un Ryzen 9, ça finit toujours mal. Compte au minimum 3 ventilateurs dans le boîtier (2 en aspiration, 1 en extraction) et un AIO 240mm minimum à partir du Ryzen 9.

Piege 7 : Acheter trop gros « au cas ou ». « Je prends la 5090, comme ça je serai tranquille pour 5 ans. » Faux : dans 18 mois, les RTX 6000 séries sortiront avec un meilleur rapport perfs/watts, et ta 5090 perdra 30 à 40 % de sa valeur. Pour l’IA, mieux vaut acheter pile ce qu’il te faut maintenant et upgrader quand le besoin réel apparaît.

Comment financer ton setup IA sans casser ton épargne ?

Un setup IA est un investissement productif (gain de temps, économies sur les abonnements, montee en competences), ce qui justifie de l’étaler dans le temps plutôt que de vider ton épargne d’un coup.

Un PC a 3280 euros, c’est l’équivalent de 2 à 3 ans d’abonnement ChatGPT Plus + Claude Pro + Midjourney + ElevenLabs reunis. Sur 5 ans (duree de vie realiste d’une config Enthusiast), tu économises plusieurs milliers d’euros d’abonnements tout en gardant tes données chez toi. C’est un calcul ROI très favorable, a condition de l’amortir financierement.

Trois approches pour financer ton setup intelligemment :

L’épargne dédiée. Si tu peux attendre 6 à 12 mois, mets de côté 200 a 400 euros par mois sur un livret. Tu payes cash, zéro intérêts, et tu as le temps de bien réfléchir a ta config. C’est la solution la plus rationnelle si tu n’es pas presse.

Le crédit personnel. Si tu en as besoin maintenant (pour bosser, pour te lancer en freelance, parce qu’un client demande des deliverables), un crédit personnel avec un taux raisonnable peut faire sens. Tu etales le coût sur 12 à 36 mois, et tu commences a utiliser ton setup productif tout de suite. Sur un crédit à 5 % par exemple, un PC à 3280 euros remboursé sur 36 mois te coûte environ 98 euros par mois. Si tu économises 40 a 80 euros d’abonnements en parallele, le coût net est très contenu.

Le mix. Acompte cash + crédit pour le complement. Tu paies une partie en cash (700 à 1000 euros) et tu prends un petit crédit pour le reste. Mensualites très basses, intérêts limités.

En résumé : choisir le bon PC pour ton IA en 2026

Choisir un PC IA en 2026 se résumé à une seule règle : la VRAM du GPU détermine tout. 16 GB minimum si tu veux faire autre chose que tester. NVIDIA reste obligatoire en pratique à cause de CUDA. La RAM système 32 GB est le minimum confortable, 64 GB ouvre les portes du sérieux. Le SSD NVMe Gen4 1 TB est la base, vise 2 TB si tu testes beaucoup de modèles. Le CPU et l’alim sont secondaires mais ne pas les negliger : pas de Ryzen 5 sur une 5090, pas d’alim 600W sur une config haut de gamme. Quatre configs couvrent 95 % des usages : Noob a 1510 euros pour découvrir, Starter a 2215 euros pour le quotidien, Enthusiast a 3280 euros pour passer au sérieux, Beast à 6840 euros et plus pour les pros. Monter soi-même fait économiser 200 a 400 euros et est plus formateur, le pre-monte est rassurant et a sa logique. Côté logiciels, Ollama ou LM Studio pour les LLMs, ComfyUI ou Forge pour les images, Hugging Face pour trouver les modèles. Linux est préférable mais Windows fait le job. Et un setup IA, c’est un investissement productif : il s’amortit sur la duree par les abonnements évités et le contrôle total sur tes données. Si ton budget cash ne suffit pas, un crédit personnel bien calibre peut faire le pont sans plomber tes finances. Le plus grand piège, ce n’est pas d’acheter trop cher, c’est d’attendre indefiniment « le bon moment » qui n’arrive jamais.

Questions frequentes sur les configs PC IA

Quel budget minimum pour faire tourner une IA en local ?

Avec environ 1510 euros (prix constatés en juin 2026), tu peux monter une config qui fait tourner des modèles 7B confortablement (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) et Stable Diffusion. Le GPU est le composant le plus important : une RTX 5060 Ti 16 GB est le minimum recommandé en 2026.

NVIDIA ou AMD pour faire de l’IA ?

NVIDIA, sans hésiter. L’écosystème IA est construit autour de CUDA (techno NVIDIA). AMD progresse avec ROCm mais le support est encore limité dans la plupart des outils. Sauf cas spécifique, choisis NVIDIA en 2026.

Combien de VRAM faut-il pour faire tourner ChatGPT en local ?

Pour atteindre un niveau proche de ChatGPT 4, il faut faire tourner un modèle 70B quantisé, ce qui demande environ 40 GB de VRAM (donc une RTX 5090 32 GB avec offload partiel, ou idéalement une carte pro). Pour un niveau ChatGPT 3.5, un modèle 13-32B sur 16 à 24 GB de VRAM suffit.

Faut-il prendre la RTX 5090 ou attendre la prochaine génération ?

En 2026, la 5090 est surcotee à cause de la pénurie mémoire. Si tu n’as pas un besoin pro immédiat, attendre la 6090 (probablement fin 2026 ou début 2027) avec un meilleur rapport perfs/watts est rationnel. Pour les besoins actuels, la 5070 Ti 16 GB est un excellent compromis.

Linux ou Windows pour l’IA en local ?

Linux (Ubuntu, Pop!_OS) est préférable techniquement : meilleur support des drivers NVIDIA, écosystème open source natif, gratuit. Windows fonctionne très bien aussi pour Ollama, LM Studio et Stable Diffusion, et est plus accessible si tu débutes. Pas de mauvais choix, juste des preferences.

Peut-on faire tourner une IA sur un Mac ?

Oui, les Mac Apple Silicon (M1, M2, M3, M4) avec beaucoup de RAM unifiee (32 GB minimum, idéalement 64 ou 128 GB) font tourner des modèles decents grâce à MLX. Un Mac mini M4 Pro 64 GB peut faire tourner du Llama 70B avec des performances correctes. Par contre, c’est plus cher que l’équivalent PC et la génération d’images reste moins efficace.

Combien de temps prend le montage d’un PC ?

Pour un premier montage, compte 3 a 4 heures avec les tutos vidéo. Pour un monteur experimente, 1h30 a 2h. Le câblage et le câble management prennent souvent autant de temps que les composants eux-mêmes.

Peut-on upgrader une config IA plus tard ?

Oui, c’est tout l’interet de monter en pièces détachées. Le GPU est le composant le plus simple a upgrader (5 minutes), la RAM aussi. Le CPU demande parfois de changer la carte mere selon le socket. L’alim et le boîtier durent plusieurs générations. Strategie classique : prendre une config milieu de gamme aujourd’hui, upgrader le GPU dans 2 ans.

Faut-il un onduleur pour un PC IA ?

Recommande mais pas obligatoire. Un onduleur 1000VA protège contre les coupures et surtensions, et coûte 150 a 250 euros. Important si tu fais tourner des longues sessions de fine-tuning ou si tu vis dans une zone avec un réseau électrique instable. Optionnel pour un usage personnel normal.

Quel est le coût en électricité d’une config IA ?

Une RTX 5090 a plein regime tire environ 575W. Sur 4h d’utilisation quotidienne, ça represente environ 70 kWh par mois, soit autour de 12 à 15 euros au tarif EDF 2026. Beaucoup moins qu’un abonnement IA cloud équivalent. Pour une 5060 Ti, divise par 3.

Peut-on faire du fine-tuning de modèles a la maison ?

Oui, mais avec des limités. QLoRA permet de fine-tuner des modèles 7B a 13B sur une RTX 5070 Ti 16 GB ou plus. Pour fine-tuner du 70B, il faut du matos pro (multiple A100/H100) ou louer du GPU cloud temporairement. Le fine-tuning consomme aussi beaucoup d’électricité et de temps (plusieurs heures a plusieurs jours).

Quel modèle francais pour démarrer en IA locale ?

Mistral 7B et Mistral Nemo 12B sont d’excellents points de depart. Codestral 22B pour le code. Tous disponibles sur Hugging Face en format GGUF utilisable directement avec Ollama. La version Mistral Small Latest est aussi très interessante pour son rapport qualite/taille.

L’IA locale remplace-t-elle ChatGPT ou Claude ?

Pas complètement en 2026, mais l’ecart se reduit vite. Llama 3.1 70B atteint environ 90 % du niveau de ChatGPT 4 sur la plupart des tâches courantes. Pour du chat quotidien, de la redaction, du code, du résumé, l’IA locale fait largement le job. Pour des raisonnements ultra-complexes ou de la recherche très avancee, les modèles cloud gardent une avance.

Faut-il une connexion internet pour utiliser l’IA en local ?

Non. Une fois les modèles téléchargés, tout fonctionne en local sans connexion. C’est un des gros avantages : pas de dependance a un service externe, pas de coupures, et tes données restent chez toi.

Combien de modèles peut-on stocker sur un SSD 1 TB ?

Cela depend de leur taille. En moyenne tu peux stocker environ 100 modèles 7B quantisés Q4 (4 GB chacun), ou 25 modèles 32B Q4 (20 GB chacun), ou 10 modèles 70B Q4 (40 GB chacun). En pratique, tu n’auras besoin que de 5 à 10 modèles actifs a la fois, le reste tu les supprimes.