Un Raspberry Pi coûte 35 $. Mon agent IA fonctionne dessus 24/7 et utilise environ 3 watts d’électricité — soit environ 3 $ par an. Pour un investissement total de 38 $ la première année, j’ai un assistant IA personnel qui est toujours actif, toujours disponible, et qui reste tranquillement sur mon bureau au lieu d’épuiser le budget d’un VPS cloud.
Est-il aussi rapide que sur un serveur cloud puissant ? Non. Cela compte-t-il pour mes cas d’utilisation ? Également non. Voici toute l’histoire.
Quel Pi utiliser
Raspberry Pi 4 (4 Go ou 8 Go) : C’est ce que j’utilise et recommande. Le modèle 4 Go gère OpenClaw avec de la marge pour mes charges de travail. Le modèle 8 Go offre de la possibilité si vous exécutez plusieurs services en même temps.
Raspberry Pi 5 : Plus rapide, évidemment. Cela vaut les 20 $ supplémentaires si vous achetez du neuf. L’amélioration du CPU aide pour l’inférence de modèles locaux si vous décidez d’essayer cela plus tard.
Raspberry Pi 3 ou Zero : Trop lent. La RAM limitée et l’ancien CPU rendent l’expérience frustrante. J’ai d’abord essayé un Pi 3 et j’ai abandonné après une semaine de réponses lentes.
Ma recommandation : Pi 4 avec 4 Go de RAM, une carte microSD de 32 Go de bonne qualité (ou mieux, un SSD USB pour la fiabilité), et l’alimentation officielle. Coût total : environ 55 $ pour le tout.
Installation
La configuration est simple si vous êtes à l’aise avec un terminal Linux :
1. Flashez Raspberry Pi OS (64 bits Lite — pas de bureau nécessaire) sur votre carte SD
2. Activez SSH et configurez le WiFi pendant le processus de flashage
3. Démarrez le Pi, SSH dessus
4. Installez Node.js (j’utilise le dépôt NodeSource pour les builds ARM64)
5. Installez OpenClaw via npm
6. Configurez vos clés API et intégrations
7. Configurez OpenClaw pour qu’il démarre automatiquement au démarrage
Temps total : environ 45 minutes, et la plupart du temps est passée à attendre le téléchargement des paquets.
Le seul point à noter : assurez-vous d’installer la version 64 bits de tout. Le Pi 4 supporte le 64 bits, et OpenClaw fonctionne mieux avec cela. Certains guides par défaut en 32 bits, ce qui limite votre RAM disponible.
Performance : À quoi s’attendre
Le Pi ne fait pas tourner le modèle IA — il exécute OpenClaw, qui appelle l’API. Ainsi, la véritable vitesse d’inférence IA est identique à celle de n’importe quelle autre machine. Ce qui change, c’est tout le reste :
Temps de démarrage : Environ 8 secondes (contre 2 secondes sur mon MacBook). Ça va — vous le démarrez une fois et le laissez fonctionner.
Exécution d’outils : Exécuter des commandes shell, des opérations de fichiers, des téléchargements web — tout est sensiblement plus lent qu’un ordinateur rapide mais fonctionnel. Une recherche web prend 1 à 2 secondes au lieu d’une fraction de seconde. Vous ne le remarquerez pas en pratique.
Utilisation de la mémoire : OpenClaw utilise environ 200 à 300 Mo de RAM en état stable. Sur un Pi 4, cela laisse largement de la place pour l’OS et d’autres services.
Traitement de contexte : Lorsque OpenClaw doit traiter de grandes fenêtres contextuelles (compaction, recherche en mémoire), le Pi est plus lent. Pour des sessions importantes avec des contextes de 100K+ tokens, la compaction prend 3 à 4 secondes au lieu d’une seconde. Remarquable mais pas douloureux.
Ce qui est réellement lent : Exécuter des modèles IA locaux (Ollama) sur un Pi 4 est douloureusement lent. Un modèle de 7 milliards de paramètres prend plus de 20 secondes par réponse. Si vous voulez une inférence locale, utilisez une machine plus performante. Le Pi est destiné à exécuter OpenClaw en tant qu’orchestrateur qui appelle des API cloud.
Mon installation Pi
Matériel : Pi 4 (4 Go), SSD USB de 256 Go (pour la fiabilité — les cartes SD peuvent se corrompre), alimentation officielle, boîtier en plastique avec un petit ventilateur.
Logiciel : Raspberry Pi OS 64 bits Lite, Node.js 20 LTS, OpenClaw, PM2 (gestionnaire de processus pour redémarrage automatique), Tailscale (pour un accès à distance sécurisé depuis n’importe où).
Où il se trouve : Sur une étagère dans mon bureau, branché sur ethernet et alimentation. Pas de moniteur, pas de clavier. J’y accède exclusivement via SSH et à travers des interfaces de chat (Slack, Discord).
Temps de fonctionnement : Ma série actuelle est de 73 jours. Avant cela, j’ai redémarré pour une mise à jour de l’OS. Le Pi a été remarquablement stable — pas de plantages, pas de problèmes de mémoire, pas de surprises.
Cas d’utilisation qui fonctionnent bien sur Pi
Assistant de chat toujours actif. Connecté à Slack ou Discord, répondant aux messages 24/7. La faible consommation d’énergie du Pi rend cela économique — faire fonctionner un VPS cloud pour le même objectif coûte entre 5 et 20 $/mois.
Automatisation programmée. Tâches cron qui exécutent des rapports quotidiens, vérifient des systèmes, envoient des résumés. Le Pi gère cela sans effort. La plupart de mes tâches cron prennent moins d’une minute de temps CPU.
Hub d’automatisation domestique. Exécutant à la fois OpenClaw et Home Assistant sur le même Pi. Ils se complètent parfaitement (voir mon article sur Home Assistant), et le Pi gère les deux services simultanément.
Base de connaissances personnelle. OpenClaw avec mémoire et accès aux documents, exécuté localement. Toutes mes données restent sur mon réseau local. Pas de stockage cloud, pas de transmission de données à des tiers (sauf pour les appels API du modèle IA, bien sûr).
Cas d’utilisation qui ne fonctionnent pas sur Pi
Inférence de modèle IA local. Trop lent. Utilisez plutôt des API cloud.
Utilisation concurrente intensive. Si 10 personnes envoient des messages simultanément, le Pi aura du mal. Pour une utilisation en équipe avec plus de 3-4 utilisateurs simultanés, utilisez un véritable serveur.
Traitement de fichiers volumineux. Traiter de grands PDF, analyser de gros ensembles de données ou gérer des fichiers multimédias met à l’épreuve la RAM et le CPU limités du Pi. Pour ces tâches, déléguez à un serveur cloud.
Conseils tirés de 6 mois d’hébergement sur Pi
Utilisez un SSD, pas une carte SD. Les cartes SD s’usent à force d’écritures constantes. Le simple journaling peut user le cycle d’écriture d’une carte SD bon marché en quelques mois. Un SSD USB de 25 $ est plus fiable et plus rapide.
Configurez la surveillance. Le throttling thermique du Pi s’active autour de 80 °C. Ajoutez une alarme de surveillance de la température (j’utilise un simple cron job qui vérifie /sys/class/thermal/thermal_zone0/temp). Un petit dissipateur thermique ou un ventilateur permet de le garder suffisamment frais.
Utilisez un onduleur. Un onduleur à 25 $ pour le Pi prévient la corruption de données dues aux coupures de courant. Mon Pi a survécu à trois coupures de courant sans problèmes grâce à l’onduleur fournissant un temps d’arrêt propre.
Activez les mises à jour automatiques. unattended-upgrades garde l’OS sécurisé sans intervention manuelle. Programmez-le pour redémarrer automatiquement à 4h du matin si des mises à jour du noyau le nécessitent.
Faites une sauvegarde de votre configuration. La carte SD/SSD du Pi peut échouer. Conservez votre configuration OpenClaw et vos données importantes sauvegardées à un autre endroit. J’utilise un rsync quotidien vers mon NAS.
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