JSAUX FlipGo Horizon makes it easy to attach two portable monitors to your laptop, but it offers a key feature that many other portable monitor accessories don't.

© JSAUX

Le NPU (Neural Processing Unit), ou unité de traitement neuronal, est une puce spécialisée intégrée dans certains processeurs modernes pour accélérer les calculs liés à l’intelligence artificielle (IA) et au machine learning. Avec l’essor rapide de l’IA dans nos ordinateurs et appareils mobiles, les fabricants comme Intel, AMD ou Qualcomm intègrent de plus en plus cette technologie dans leurs produits. Mais, concrètement, qu’est-ce qu’un NPU ? À quoi sert-il précisément, et en quoi diffère-t-il des CPU et GPU traditionnels ?

Dans cet article complet et facile à comprendre, découvrez la définition précise du NPU, ses fonctions principales, ainsi que ses avantages pour améliorer les performances de votre ordinateur dans les applications liées à l’IA comme Windows Copilot, Recall, ou les assistants vocaux.

Qu’est-ce exactement un NPU ?

Un NPU (Neural Processing Unit), ou unité de traitement neuronal, est un composant spécialisé d’un processeur conçu spécifiquement pour accélérer et optimiser l’exécution des tâches liées à l’intelligence artificielle (IA) et au machine learning.

Plus concrètement, un NPU :

• Accélère les opérations d’intelligence artificielle, notamment celles impliquant les réseaux neuronaux.
• Est conçu spécifiquement pour traiter des tâches telles que :
  • Reconnaissance vocale (transcription en temps réel),
  • Reconnaissance d’images ou d’objets,
  • Traduction automatique instantanée,
  • Traitement avancé des images et des vidéos,
  • Recommandations intelligentes et prédictives.
• Optimise les performances énergétiques en réduisant fortement la consommation d’énergie lors du traitement de tâches IA comparé à une exécution via CPU ou GPU.

La différence entre une unité centrale de traitement (CPU) traditionnelle et une unité de traitement graphique (GPU) est que la NPU est optimisée pour traiter les calculs complexes requis par les algorithmes d’apprentissage profond, ce qui la rend incroyablement efficace pour traiter les tâches d’IA telles que le traitement du langage naturel, l’analyse d’images et bien plus encore.
À lire : CPU VS GPU : les différences

L’importance des NPU s’explique par la demande croissante d’applications d’IA, de la reconnaissance vocale dans les assistants virtuels à la traduction linguistique en temps réel et à la reconnaissance faciale. Ces applications nécessitent une nouvelle puissance de calcul pour traiter et apprendre à partir de grandes quantités de données. C’est là que les NPU brillent : elles peuvent exécuter ces algorithmes d’IA plus rapidement et plus efficacement que leurs homologues CPU et GPU.

Ainsi, lorsque vous utilisez une fonctionnalité comme Recall ou Copilot Vision dans Windows 11, votre PC doit rapidement analyser une grande quantité de données (texte, image, vidéo). Un processeur doté d’un NPU effectuera ces tâches de manière plus fluide, plus rapide et avec une consommation d’énergie moindre qu’un processeur traditionnel.
À lire : Comment Microsoft introduit l’IA dans Windows 11

Historique des NPUs (Neural Processing Units)

Années 1980-1990 : Premières tentatives

• Les premiers concepts d’accélération matérielle dédiée aux réseaux neuronaux apparaissent dans les années 1980, avec des puces spécialisées comme la ETANN (Intel, 1989), une puce expérimentale qui accélérait les calculs neuronaux pour des usages très spécifiques.

Années 2000 : Apparition des premiers accélérateurs commerciaux

• Début des années 2000, apparition de cartes spécialisées visant à accélérer les calculs liés aux réseaux neuronaux et au traitement de l’IA, mais ces solutions restent rares et réservées à des applications de niche.

2015-2017 : L’essor avec le deep learning

• Avec la montée en puissance du deep learning, les grandes entreprises technologiques accélèrent la conception d’unités de traitement neuronales spécialisées. Google introduit en 2016 son TPU (Tensor Processing Unit), le premier véritable NPU à grande échelle, destiné aux centres de données pour accélérer l’apprentissage profond.

2017-2020 : Intégration dans les smartphones

• À partir de 2017, les NPU font leur apparition dans les processeurs mobiles :
  • Apple A11 Bionic (2017), intègre un moteur neuronal dédié à l’accélération des tâches d’IA (Face ID, reconnaissance vocale et traitement photo).
  • Huawei Kirin 970 (2017), doté d’un NPU pour améliorer les performances d’IA directement sur l’appareil.

Depuis 2021 : Intégration dans les ordinateurs grand public

• À partir de 2021, les constructeurs de PC intègrent des unités neuronales dans leurs puces grand public, pour accompagner le développement rapide des fonctionnalités IA :
  • Apple M1/M2 (depuis 2021), doté d’un moteur neuronal intégré dans les Mac.
  • Intel Meteor Lake (2023), première puce Intel grand public équipée d’un NPU intégré.
  • AMD Ryzen AI (2024), intégration des unités neuronales dédiées aux tâches d’IA.

Où trouve-t-on un NPU ?

Les NPUs se retrouvent aujourd’hui principalement :

• Intégrés aux derniers processeurs Intel et AMD dédiés à l’IA (Intel Meteor Lake, AMD Ryzen AI),
• Dans des puces spécialisées sur certains ordinateurs portables modernes et PC optimisés pour Windows 11,
• Dans les smartphones haut de gamme récents (iPhone, Samsung, Google Pixel), sous le nom générique de « Neural Engine ».

Comparaison NPU vs CPU vs GPU

Critère	NPU (Neural Processing Unit)	CPU (Central Processing Unit)	GPU (Graphics Processing Unit)
Fonction principale	Optimisé pour l’intelligence artificielle (Machine Learning, réseaux neuronaux)	Polyvalent, adapté aux calculs généralistes, multitâches	Traitement graphique, rendu d’images et calculs parallélisés
Types de tâches idéales	Reconnaissance faciale, vocale, traduction, analyse d’images, outils IA intégrés (Windows Copilot, Recall…)	Navigation web, traitement de texte, gestion OS, multitâches, programmes généralistes	Jeux vidéo, rendu vidéo 3D, édition graphique intensive
Performances pour tâches IA	Excellentes (optimisé spécifiquement)	Limitées (tâches simples seulement, peu optimisées)	Bonnes mais énergivores (calculs parallèles possibles, mais forte consommation énergétique)
Efficacité énergétique	Très élevée (économie d’énergie spécifique à l’IA)	Modérée (tâches générales uniquement)	Faible (très énergivore sous forte sollicitation IA)
Polyvalence d’utilisation	Faible (spécifique aux tâches IA)	Très élevée (polyvalent pour toutes tâches informatiques)	Moyenne (graphismes et calculs intensifs principalement)
Coût général du matériel	Élevé (disponible surtout sur des appareils récents haut de gamme)	Variable mais généralement abordable	Variable à élevé selon les performances graphiques souhaitées
Exemple typique d’utilisation	Accélération intelligente Windows 11, Copilot, Recall, smartphones avancés (FaceID, Siri, Google Assistant)	Utilisation quotidienne bureautique, navigation web, gestion de l’OS, exécution de logiciels classiques	Jeux vidéo, édition vidéo avancée, montage et modélisation 3D, traitements parallèles
Appareils typiques	Ordinateurs récents optimisés IA (Windows 11), smartphones haut de gamme	Tous les ordinateurs (PC, Mac), smartphones, tablettes	Cartes graphiques dédiées (NVIDIA, AMD), ordinateurs gaming, stations de travail graphiques

À lire :

• Caractéristiques et fonctionnement des processeurs d’un ordinateur
• CPU VS GPU : les différences

Votre ordinateur a-t-il besoin d’un NPU ?

Avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle dans Windows 11 et dans les applications modernes, la question de posséder ou non un NPU (Neural Processing Unit) devient pertinente. Bien que Windows 11 soit utilisable sans NPU, certaines fonctionnalités avancées telles que Recall, Windows Copilot Vision, la reconnaissance vocale rapide ou le traitement intelligent d’images et de vidéos, exploitent pleinement la puissance d’un NPU.

Un NPU améliore nettement la rapidité, la fluidité et l’efficacité énergétique des traitements IA sur votre ordinateur. Si vous utilisez souvent ces fonctionnalités innovantes ou des applications fortement axées sur l’intelligence artificielle, disposer d’un NPU est donc un véritable atout.

À l’inverse, pour un usage classique de votre PC (bureautique, navigation web standard, multimédia basique), un NPU n’est pas indispensable, et vous ne ressentirez que très peu la différence.

Voici un récapitulatif simple pour vous aider à décider :

Votre utilisation quotidienne	NPU nécessaire ?
Navigation web classique	Non nécessaire
Bureautique, emails	Non nécessaire
Jeux vidéo classiques	Non nécessaire, bénéfice faible
Édition vidéo, images, création intensive de contenus assistés par IA	Recommandé pour performance optimale
Fonctions avancées Windows 11 (Recall, Copilot Vision)	Très bénéfique, améliore nettement l’expérience

À lire : Comment vérifier si votre PC dispose d’un NPU pour l’IA de Windows 11

Quels processeurs intègrent généralement un NPU aujourd’hui ?

Actuellement, seuls certains processeurs très récents et spécifiques disposent d’une unité NPU intégrée :

Marque	Série / Modèles récents	Présence typique d’un NPU
Intel	Core Ultra (Meteor Lake), certaines séries Core 14e génération et suivantes, Intel Vision Processing Unit (VPU)	Oui
AMD	Ryzen AI (série Ryzen 7040 ou plus récente avec moteur Ryzen AI)	Oui
Qualcomm	Snapdragon série 8cx Gen 3 et suivantes (PC ARM Windows)	Oui
Intel / AMD plus anciens	Intel Core 12e ou 13e génération, AMD Ryzen 5000, 6000 et séries antérieures	Non

L’article Qu’est-ce que NPU (Neural Processing Units) est apparu en premier sur malekal.com.

The Surface Pro 11 with Snapdragon X Elite is 31% off, dropping the price to $1,169. This is the best deal we've ever seen for Microsoft’s flagship 2-in-1.

© Daniel Rubino

The Dell 14 Plus delivers standout value for students and remote workers. It's now $350 off.

© Future / John Loeffler

Does your Windows 10 laptop feel sluggish? Does it not meet the requirements for a Windows 11 upgrade? Here's why I recommend upgrading to a Snapdragon X PC.

© Windows Central / Zac Bowden

The Lenovo Legion Tab (Gen 3) is a small but mighty 8.8-inch Android tablet designed for mobile gaming, but it's also the best iPad Mini alternative I've used.

© Windows Central | Zachary Boddy

The new Maingear Ultima 18 wants to replace your gaming desktop with the latest mobile hardware from Intel and NVIDIA, and it's available now.

© Maingear

Intel Core Ultra 400 desktop and mobile processors are rumored to arrive with their Nova Lake codename, and here's what I know.

© Getty Images | NurPhoto

If there's one OLED AI laptop I recommend to everyone, it's the Zenbook A14. It just so happens to be $250 cheaper right now, dropping it to the best price yet.

© Windows Central | Zachary Boddy

It might be a fluke, or it might be a new method to fix devices with locked firmware. Either way, this is one of the coolest uses of ChatGPT I've seen.

© Microsoft | OpenAI

A new variant of the Mirai malware botnet is exploiting a command injection vulnerability in TBK DVR-4104 and DVR-4216 digital video recording devices to hijack them. [...]

Microsoft's laptop is tricky to recommend, because its flagship sibling is usually a better deal. Here's my full review of the Surface Laptop 13-inch.

© Windows Central / Zac Bowden

The Lenovo ThinkPad X1 2-in-1 (Gen 10) Aura Edition is a slim, sturdy, and secure convertible Windows laptop that offers an excellent battery life... at a cost.

© Windows Central | Zachary Boddy

The next wave of mainstream PC gaming handhelds will largely feature AMD Z2 Series processors. Here's how they compare against each other and everything you need to know about these APUs.

© Rebecca Spear / Windows Central

Lenovo's Yoga Slim 9i (Gen 10) and Yoga Slim 7x (Gen 9) are among our highest-rated laptops, but which one suits you best?

© Future

The 16-inch Lenovo Yoga 7i 2-in-1 (16ILL10) falls short on its most attractive feature, but there are redeeming qualities hidden within this laptop.

© Ben Wilson | Windows Central

Gamers are desperate for a mid-range GPU with 16GB of VRAM that's reasonably priced, and it looks like AMD is about to deliver with its Radeon RX 9060 XT.

© PCGamer

Hell Is Us developer Rogue Factor recently released a PC demo on Steam, and it looks like NVIDIA RTX GPUs are having a hard time getting past the cinematic intro.

© Rogue Factor | Nacon

Razer is bringing back the idea of never having to charge your gaming mouse with its HyperFlux V2, and it's not limited to a single mouse.

© Windows Central