Évolution de l’IA chez Apple
Il est temps de ne pas sous-estimer Apple dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Bien que l’entreprise semble avoir pris du retard, son évolution récente révèle des informations intrigantes. Premièrement, Apple développe ses propres modèles d’IA. Deuxièmement, ces modèles ne sont pas encore à la hauteur de ceux de géants comme OpenAI ou Claude. Troisièmement, cela pourrait ne pas poser de problème.
Une progression significative sur trois ans
Les documents techniques d’Apple des dernières années montrent des progrès notables. En 2024, Apple proposait principalement des modèles réduits de 3 milliards de paramètres, optimisés pour des tâches simples comme la génération de Genmojis. En 2025, la société a lancé son cadre MLX, facilitant l’utilisation de modèles locaux par les développeurs. Aujourd’hui, en 2026, Apple propose une infrastructure hybride avec deux types de traitement :
- Tâches simples : exécutées sur des modèles locaux sans connexion Internet.
- Tâches complexes : traitées sur le cloud via une infrastructure privée.
Une idée novatrice : tirer parti de la NAND
Le modèle AFM 3 Core Advanced d’Apple représente un tournant, en stockant les modèles de 20 milliards de paramètres sur le SSD de l’appareil plutôt que dans la mémoire vive. Cela permet de décharger la mémoire tout en offrant une meilleure performance.
Les experts sont préchargés à partir du SSD, optimisant ainsi l’exécution des modèles.
Des experts par prompt
Apple a innové avec des techniques de “poda” permettant d’activer entre 1 et 4 milliards de paramètres de manière dispersée. Ce procédé sélectionne les experts au début de chaque requête, rendant le système plus rapide et efficace.
La confidentialité au cœur de l’IA d’Apple
Apple se distingue par son approche de la confidentialité. Les modèles locaux garantissent que les données ne sont pas partagées avec des tiers, et les requêtes complexes sont traitées dans son cloud, tout en étant chiffrées.
Cinq modèles soutenus par la collaboration avec Google
Pour créer une troisième génération de modèles, Apple a collaboré avec Google et développé cinq modèles :
- AFM 3 Core : modèle dense de 3 milliards de paramètres.
- AFM 3 Core Advanced : modèle dispersé de 20 milliards de paramètres ajustable selon la tâche.
- AFM 3 Cloud : modèle efficace en cloud.
- ADM 3 Cloud (Image) : pour la génération et l’édition d’images.
- AFM 3 Cloud Pro : le modèle le plus puissant destiné aux agents autonomes.
L’incertitude autour des performances
Contrairement à d’autres entreprises, Apple ne publie pas de benchmarks traditionnels. Elle met plutôt l’accent sur la satisfaction des utilisateurs par rapport à ses modèles, sans pour autant clarifier comment ces derniers se comparent à ceux de la concurrence.
Une stratégie différente
Apple ne semble pas poursuivre la course au modèle d’IA le plus performant. Alors qu’elle a comparé ses modèles à ceux d’autres entreprises en 2025, il est probable qu’ils soient encore en deçà des dernières innovations d’OpenAI ou Anthropic.
Les modèles de 2026 montrent une préférence par rapport à ceux de 2025, mais restent vagues sur leur efficacité réelle.
L’intégration, un atout majeur
Ce qui distingue vraiment Apple, c’est l’intégration de ses modèles avec le système d’exploitation et le matériel. Les modèles AFM accèdent aux capteurs de l’appareil, au carnet de notifications et d’autres fonctions, permettant des réponses pertinentes et contextuelles.
Un risque de médiocrité
Bien que l’intégration et la sécurité soient des forces, il existe un risque : si les modèles locaux ne sont pas performants et que les traitements cloud échouent, Apple pourrait se retrouver avec une IA sécurisée mais limitée. La réputation de Siri a déjà été ternie ; il est donc crucial qu’Apple améliore la perception de Siri AI.