« Apple Intelligence » : mise au point sur les petits modèles
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« Apple Intelligence » : mise au point sur les petits modèles
Apple attache davantage d'importance à la manière d'intégrer l'IA de façon transparente dans le système d'exploitation afin d'optimiser l'expérience utilisateur.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Chang Jiayi
Source : Wall Street Insights
Lors de la conférence WWDC mardi matin, Apple a remplacé le terme « Intelligence Artificielle » par « Apple Intelligence » comme synonyme d’IA, marquant clairement une volonté de redéfinir l’intelligence artificielle. La collaboration très attendue avec OpenAI, qui avait suscité de vifs débats, ne consiste en réalité qu'à intégrer une simple interface ChatGPT, dont l'utilisation reste facultative pour l'utilisateur.
Dans une certaine mesure, Apple peut effectivement être considérée comme redéfinissant l’IA — contrairement aux autres géants technologiques du secteur qui misent sur « plus c’est gros, mieux ça marche », privilégiant des modèles aux paramètres toujours plus élevés, Apple accorde davantage d'importance à l'intégration fluide de l’IA dans son système d'exploitation afin d’optimiser l’expérience utilisateur.
Des modèles compacts et sur mesure pour garantir l’expérience utilisateur
Selon les informations révélées par Apple lors de la conférence WWDC, la clé d’« Apple Intelligence » réside dans un grand nombre de petits modèles spécialement conçus pour répondre à des besoins précis au sein du système d'exploitation.
Comme l’a indiqué Craig Federighi, vice-président senior du logiciel chez Apple, lors de la WWDC, de nombreux modèles d’IA d’Apple peuvent fonctionner entièrement sur des appareils équipés de puces A17+ ou de la série M, éliminant ainsi tout risque d’envoyer des données personnelles vers des serveurs distants.
Ces modèles ont été entraînés sur des jeux de données spécifiques, disposent d’un faible nombre de paramètres, offrent une intelligence limitée et ne sont pas aussi polyvalents que des grands modèles tels que GPT ou Claude. Par exemple, concernant des fonctions intégrées au système comme le résumé ou la reformulation de texte, Apple prévoit que les résultats générés seront relativement simples.
Il s'agit là d'un compromis réfléchi entre rapidité d'exécution et exigences en matière de puissance de calcul. La majorité des modèles propriétaires d’Apple peuvent fonctionner directement sur smartphone sans recourir à des serveurs cloud, assurant ainsi une réponse rapide.
Bien que leur taille soit réduite, « Apple Intelligence » tire son avantage du grand nombre de modèles disponibles. En effet, Apple ayant préalablement entraîné une multitude de modèles spécialisés pour différentes tâches, sa solution IA couvre un large éventail de besoins utilisateurs. Que ce soit pour traiter des photos ou du texte, ou réaliser des opérations complexes croisant plusieurs applications, elle est capable d’y faire face efficacement.
La confidentialité reste prioritaire
Toutefois, lorsque la requête de l’utilisateur est particulièrement complexe, Apple pourrait faire appel à des modèles tiers, tels que ChatGPT d’OpenAI ou Gemini de Google. Dans ces cas, le système demandera explicitement à l’utilisateur s’il accepte de partager les informations pertinentes avec l’extérieur (l’absence de cette demande signifie que la requête est traitée via un modèle propriétaire d’Apple).
Ce mécanisme permet d’atténuer les inquiétudes des utilisateurs quant à leur vie privée, conformément à la stratégie constante d’Apple qui place la confidentialité en tête de ses priorités.
Comme mentionné précédemment dans un article de Wall Street Insights, si des modèles plus puissants basés sur le cloud devaient être nécessaires, Apple utiliserait des serveurs spéciaux équipés exclusivement de ses propres puces. Federighi insiste sur le fait que ces serveurs intègrent des outils de sécurité développés en langage Swift, et que « Apple Intelligence » n’envoie aux serveurs que les données strictement nécessaires à l’exécution de la tâche, sans autoriser un accès complet au contexte de l’appareil.
De plus, Apple affirme que ces données ne seront ni conservées ni utilisées ultérieurement pour l’accès serveur ou pour l’entraînement de nouveaux modèles basés sur le cloud.
Apple n’a pas précisé exactement quelles opérations requièrent un traitement dans le cloud, car cette situation peut évoluer en temps réel. Certaines tâches nécessitant aujourd’hui le cloud pourraient à l’avenir être exécutées localement sur l’appareil. Le calcul local n’est pas systématiquement prioritaire, car la vitesse n’est qu’un des nombreux paramètres pris en compte par le système Apple Intelligence lorsqu’il décide de recourir ou non au cloud computing.
Cependant, certaines requêtes utilisateur seront toujours traitées localement. C’est notamment le cas du générateur d’images IA embarqué, Image Playground, qui stocke intégralement un modèle dit « de diffusion » en local et permet de générer des images selon trois styles différents.
Même à ce stade précoce des tests, la vitesse de génération d’images d’Image Playground est impressionnante, prenant généralement seulement quelques secondes, bien que les résultats ne puissent rivaliser en qualité avec ceux obtenus par des modèles plus volumineux.
[Avertissement] Les marchés comportent des risques. Investir comporte des dangers. Cet article ne constitue pas une recommandation d'investissement. Les lecteurs doivent évaluer si les opinions, points de vue ou conclusions exprimés dans cet article correspondent à leur situation personnelle. Toute décision d'investissement prise sur cette base relève de la seule responsabilité de l'utilisateur.
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