InVideo vs vidéo IA locale : une option ne coûte rien (plus votre week-end), l'autre coûte 17 $

Le marché de la vidéo propriétaire a été chaotique. OpenAI a fermé l'application grand public Sora en mars 2026, moins de six mois après son lancement, après une chute d'environ 66 % des téléchargements depuis leur pic (l'API reste active séparément). Seedance 2.0 de ByteDance a subi des poursuites hollywoodiennes et un déploiement mondial suspendu le même mois, suite à des mises en demeure de Disney, Paramount et Warner Bros. — il reste accessible en Chine mais présente un risque juridique pour un usage commercial international. HappyHorse d'Alibaba a dominé les classements de qualité en avril 2026 — et n'a jamais été ouvert au public.

Ce chaos est précisément ce qui rend les deux portes attrayantes. Les modèles ouverts locaux vous rendent indépendant des drames des éditeurs. Et InVideo absorbe ce drame à votre place : son abonnement donne accès à plus de 200 modèles — dont Kling 3, Veo 3.1 et Seedance 2.5 — donc quand un modèle disparaît ou est poursuivi en justice, votre workflow n'en souffre pas.

Trois systèmes à poids ouverts dominent actuellement la génération vidéo locale, mesurés par téléchargements, activité communautaire et résultats de benchmarks. Tous trois fonctionnent via ComfyUI, une interface à nœuds installée sur votre machine — pas un outil conversationnel comme Ollama. Ce sont des modèles de diffusion, pas des LLM.

Wan 2.2 est le modèle vidéo ouvert le plus largement déployé : son dépôt I2V-A14B a enregistré à lui seul environ 4,24 millions de téléchargements Hugging Face en un seul mois, avec des centaines de dérivés communautaires construits dessus. Il se décline en trois variantes — T2V-A14B et I2V-A14B (mélange d'experts, 27B de paramètres au total / 14B actifs), plus un TI2V-5B compact qui gère à la fois le texte-vers-vidéo et l'image-vers-vidéo sur seulement 6–8 Go de VRAM. Le palier 14B nécessite 15 Go (GGUF Q3) à 25 Go (FP8) ; la commande officielle non quantifiée demande 80 Go. Sa licence est Apache 2.0 — véritablement gratuite, usage commercial illimité, aucun seuil de revenus, aucune exclusion territoriale.

Vitesse, concrètement : un clip de 5 secondes prend environ 4 à 9 minutes sur une RTX 4090 (un chiffre rapporté indépendamment — Wan 2.2 ne génère nativement pas de clips plus longs en une passe). Pour construire une séquence de 20 secondes, il faut générer 4 clips séparés de 5 secondes puis les assembler — soit 16 à 36 minutes de génération brute, plus le montage manuel pour les raccorder proprement. Cette fourchette est une extrapolation du chiffre par clip, pas un benchmark de 20 secondes mesuré directement.

LTX-2 est le seul modèle ouvert de ce trio à générer audio et vidéo synchronisés en une seule passe — pas, ambiance et effets arrivent avec l'image. C'est aussi le plus rapide des trois et le plus accessible côté matériel. L'architecture est un transformeur de diffusion 22B ; LTX-2.3 (mars 2026) reste pleinement pris en charge aux côtés de la version actuelle LTX-2.5. La licence est la LTX Community License — gratuite pour un usage commercial si le revenu total de votre entreprise est inférieur à 10 M$ par an, une licence commerciale payante étant requise au-delà. (Certains articles tiers la qualifient à tort d'Apache 2.0 — la page de licence officielle est la seule source fiable.) Le besoin matériel va de 18–20 Go de VRAM quantifiée à 32 Go+ en pleine précision ; sur les cartes 12 Go, l'ancien LTX-Video 0.9.5 reste le choix pratique.

Vitesse, concrètement : LTX-2 est qualitativement le plus rapide du trio, avec des aperçus quasi temps réel sur les cartes haut de gamme — mais aucun chiffre minutes-par-clip vérifié indépendamment sur RTX 4090 n'existe à ce jour, nous n'en inventerons donc pas. Le seul chiffre solide disponible vient du benchmark de Lightricks lui-même sur des « superpuces Nvidia » de classe datacenter (pas un GPU grand public) : un clip de 10 secondes en environ 6,8 secondes. Considérez cela comme un plafond de ce que l'architecture peut faire sur du matériel professionnel, pas ce que verra votre machine personnelle.

Le modèle 8,3B de Tencent, sorti en novembre 2025, est un favori communautaire pour l'éclairage et les textures cinématographiques, et le plus léger des trois en VRAM : 14 Go minimum avec déchargement, 24 Go confortable, pour environ 75 secondes par clip 480p sur une RTX 4090. Il génère nativement en 480p/720p, jusqu'à 1080p via super-résolution intégrée, des clips jusqu'à 10 secondes.

Vitesse, concrètement : à ~75 secondes pour un clip 480p de 5 secondes, cela représente environ 15 secondes de rendu par seconde de vidéo. Sa longueur de clip maximale native est de 10 secondes, donc une séquence de 20 secondes nécessite deux générations à la longueur maximale — en extrapolant le taux par seconde, comptez environ 5 minutes de génération brute pour 20 secondes de séquence, avant montage. Il s'agit d'une extrapolation du chiffre sourcé pour 5 secondes, pas d'un benchmark mesuré directement à 10 ou 20 secondes.

Sorti le 3 août 2026, MiniMax H3 est un modèle omni-modal de 33,1B avec audio stéréo natif, prise en charge ComfyUI dès le premier jour, et des versions quantifiées tournant sur une RTX 3060. Deux réserves avant d'en faire un quatrième choix : la version locale plafonne à 768p (le pipeline complet 2K reste réservé à l'hébergement cloud), et sa Community License comporterait ses propres restrictions géographiques ainsi qu'un seuil de revenus de 20 M$ — vérifiez la fiche modèle officielle avant de vous engager. Les premiers signaux sont encourageants, mais trois semaines d'existence et une maturité de production sont deux choses différentes.

La génération vidéo locale est gratuite comme un chiot est gratuit : les poids du modèle ne coûtent rien, mais le GPU est le vrai prix d'entrée. Évitez complètement le local si votre GPU a moins de 12 Go de VRAM et que vous ne prévoyez pas de mise à niveau — aucun des trois modèles ci-dessus ne tourne à une qualité utilisable en dessous de ce seuil, et une plateforme cloud vous donnera un meilleur résultat, plus vite.

Vous ne savez pas ce que cela signifie pour votre machine ? Ces guides détaillent tout : Calculateur de VRAM pour les besoins exacts par modèle, De combien de VRAM avez-vous besoin ? pour des tableaux par taille de modèle, Meilleurs GPU pour l'IA locale et Meilleurs GPU petit budget pour des choix matériels, et GPU vs CPU vs Apple Silicon pour comparer les plateformes. Un avertissement honnête : ces guides utilisent la formule VRAM des LLM (paramètres × bits ÷ 8). Les modèles de diffusion vidéo font aussi varier la VRAM selon la résolution et la durée du clip — considérez leurs chiffres comme un plancher, pas un plafond, pour les charges vidéo.

Avec les modèles locaux, vous n'installez pas un outil vidéo — vous assemblez un pipeline.

La configuration de la génération. ComfyUI fonctionne par nœuds : vous construisez, ou importez et déboguez, un graphe de workflow composé de loaders, samplers et decoders. Attendez-vous à des incompatibilités de versions CUDA, des épinglages PyTorch, et parfois une erreur d'installation flash_attn avant la première image rendue.

Le prompting. Les modèles vidéo ont besoin de prompts structurés — type de plan, mouvement de caméra, éclairage, action du sujet — pas de phrases uniques. Il n'y a ni assistant de prompt intégré ni couche de prompt système ; vous écrivez toute la structure vous-même. Nos guides sur prompts système vs prompts utilisateur et prompt engineering pour modèles locaux couvrent des fondamentaux qui s'appliquent directement au prompting vidéo.

Tout ce qui entoure le clip. Les modèles locaux produisent des clips bruts, silencieux (LTX excepté), de 5 à 20 secondes. Script, voix off, musique, images d'archives, sous-titres et montage sont chacun des outils séparés que vous choisissez, installez et connectez vous-même.

La version courte, appliquée à des situations courantes :

InVideo est probablement le meilleur choix si vous :

• Ne possédez pas de GPU puissant
• Voulez commencer à créer des vidéos immédiatement
• Ne voulez pas installer et configurer ComfyUI, CUDA, des modèles ou des environnements Python
• Préférez un workflow intégré plutôt que d'assembler plusieurs outils locaux
• Avez besoin de scripts, voix, musique, sous-titres et génération vidéo dans un seul workflow
• Vous souciez davantage des vidéos finies que d'expérimenter avec les modèles sous-jacents

L'IA locale est probablement le meilleur choix si vous :

• Possédez déjà un GPU adapté
• Voulez un contrôle maximal
• Voulez expérimenter avec les modèles et workflows
• Avez de solides compétences techniques
• Priorisez le contrôle local de la génération
• Prévoyez de générer de très gros volumes et voulez optimiser le coût marginal par génération

Pas besoin de vous engager dans une configuration GPU locale — ni dans un abonnement payant — juste pour évaluer le workflow cloud. Avant d'acheter du matériel ou de passer un week-end sur ComfyUI, cela vaut la peine de passer cinq minutes dans l'autre sens d'abord :

1. Essayez la version gratuite d'InVideo. 2. Créez une courte vidéo. 3. Évaluez la qualité du résultat et le ressenti du workflow. 4. Comparez cette expérience à l'effort de configuration qu'exigerait une installation locale.

Cela transforme la comparaison d'une lecture en un test que vous pouvez faire vous-même en moins de temps qu'il n'en faut pour lire le reste de cet article.

Choisissez le local si vous avez (ou allez acheter) un GPU 12 Go+, aimez construire vos propres outils, et privilégiez la confidentialité et les générations illimitées à 0 $ plutôt que la commodité. Wan 2.2 est la base la plus sûre — meilleure qualité, Apache 2.0, aucune clause cachée — avec LTX-2 comme spécialiste vitesse et son.

Choisissez le cloud si vous n'avez pas le matériel, ne voulez pas de la configuration, ou avez besoin de vidéos finies plutôt que de clips bruts. Pour la plupart des gens qui veulent simplement créer des vidéos générées par IA, la voie cloud est le point de départ le plus simple : si vous n'avez pas déjà le matériel et l'intérêt technique que demande la génération locale, InVideo élimine l'essentiel de cette complexité en un prompt, avec tous les modèles et assets regroupés et l'automatisation incluse — à partir de 0 $ pour tester et 17 $/mois (facturation annuelle) pour retirer le filigrane. Le moyen le plus simple de savoir si cela convient à votre workflow est d'essayer la version gratuite.

Les deux portes mènent à la vidéo IA. La question n'a jamais été quelle technologie est meilleure — mais quel workflow correspond à votre machine, votre patience et vos objectifs.