Pour le nouveau patron d’Apple, John Ternus, la meilleure intelligence artificielle est celle qui se fait oublier, tout en protégeant les données personnelles. Une philosophie qu’Apple met en avant face à ses concurrents, mais qui peine à masquer le retard pris par Siri.
Et si la meilleure intelligence artificielle était celle dont on ne remarque même pas la présence ? C’est en tout cas la conviction de John Ternus, qui défend une approche bien différente de celle des géants de l’IA. Dans un entretien accordé à TIME, le dirigeant d’Apple explique que, lorsque la technologie est correctement intégrée, « les gens n’ont même pas besoin de savoir » qu’elle est à l’œuvre. Ce qui compte, selon lui, c'est de pouvoir accomplir simplement quelque chose qui était auparavant impossible.
Une IA qui vous connaît, sans livrer vos données personnelles
Avec Siri AI, Apple veut transformer son assistant en véritable compagnon numérique. Celui-ci peut retrouver une information dans vos e-mails ou vos messages, comprendre ce qui apparaît à l’écran et intervenir directement dans les applications. L’idée est de lui permettre d’agir en tenant compte de votre contexte personnel, sans devoir lui expliquer chaque détail.
Pour y parvenir, Apple combine des modèles exécutés sur l’appareil et son infrastructure Private Cloud Compute, utilisée lorsque les calculs dépassent les capacités du terminal. Le système s’appuie également sur l’index local Spotlight et les outils des applications pour accéder aux informations nécessaires.
Mais John Ternus insiste surtout sur la protection des données personnelles. « La confidentialité est intégrée dès le départ », assure-t-il, avant de préciser qu’Apple elle-même ne peut pas consulter les données personnelles traitées par son architecture sécurisée. « Ce sont vos informations », martèle le dirigeant.
L'entreprise ne promet donc pas une IA entièrement locale, mais un traitement des données conçu pour préserver leur confidentialité, y compris lorsque le cloud intervient.
Google et Samsung ne sont pas restés les bras croisés
Cette approche n’est toutefois plus l’apanage d’Apple. Google permet déjà à Gemini, avec l’autorisation de l’utilisateur, de croiser les informations de Gmail et Google Photos pour proposer des réponses personnalisées. Le groupe développe également ses propres technologies de calcul confidentiel dans le cloud.
Samsung mise de son côté sur Galaxy AI, avec des traitements effectués directement sur ses smartphones et des protections assurées notamment par Knox. Xiaomi développe une stratégie comparable autour d'HyperOS.
La protection des données et l’intégration de l’IA au système d’exploitation sont donc devenues des arguments pour toute l’industrie. Encore faut-il que ces promesses se traduisent par des fonctions réellement disponibles et suffisamment efficaces pour convaincre les utilisateurs.
- Multimodalité texte, voix et fichiers
- Intégration poussée aux services Google
- Applications Web, mobile et bureau
Deux ans de retard et un coup de main de Google
La firme de Cupertino a mis plus de deux ans à concrétiser le Siri personnalisé dévoilé en juin 2024. L’assistant a finalement commencé son déploiement américain en bêta en septembre dernier avec un renfort plutôt inattendu puisque ses nouveaux modèles ont été développés en collaboration avec Google, en s’appuyant notamment sur les technologies de Gemini.
Un partenariat révélateur des difficultés rencontrées par Cupertino pour rattraper ses concurrents, malgré sa maîtrise du matériel et du logiciel. Et pour les utilisateurs français, la situation reste d'autant plus frustrante. Si certaines fonctions d’Apple Intelligence sont accessibles, Siri AI demeure indisponible sur les iPhone, iPad et Apple Watch dans l’Union européenne. Seuls les Mac et Vision Pro compatibles peuvent actuellement en profiter… en anglais !
Apple défend donc une vision séduisante de l’intelligence artificielle, discrète, personnelle et respectueuse de la vie privée. Mais pour les utilisateurs français d’iPhone, cette IA invisible l’est encore au sens propre comme au figuré…
L’IA on-device désigne des modèles qui s’exécutent directement sur l’iPhone, l’iPad ou le Mac, sans envoyer systématiquement les données vers des serveurs. L’avantage principal est la réduction de la latence, une meilleure disponibilité hors connexion et une confidentialité plus simple à maîtriser, puisque moins d’informations sortent de l’appareil. En revanche, les calculs lourds (gros modèles, traitement long, contexte étendu) peuvent dépasser les capacités en mémoire, en énergie ou en performance d’un terminal. D’où une approche hybride : le local gère le quotidien, et le cloud prend le relais quand c’est nécessaire. Cette combinaison vise à équilibrer qualité des résultats, autonomie et respect de la vie privée.
Un cloud privé appliqué à l’IA cherche à offrir la puissance de calcul de serveurs tout en limitant l’exposition des données traitées. Concrètement, l’objectif est de réduire ce que l’opérateur du cloud peut voir ou conserver, via des mécanismes comme l’isolation forte des environnements, le chiffrement en transit et des contrôles stricts sur les logs et l’accès interne. Dans ce modèle, certaines tâches sont déportées quand elles sont trop lourdes pour l’appareil, mais avec des garde-fous pensés pour minimiser les traces et les réutilisations des données personnelles. L’enjeu est aussi de rendre ces garanties vérifiables et cohérentes avec les exigences réglementaires (notamment en Europe). La promesse n’est donc pas zéro cloud, mais un « cloud conçu pour limiter la confiance nécessaire ».
Un index local est une base de recherche construite sur l’appareil à partir de contenus et métadonnées (messages, e-mails, fichiers, événements, etc.) pour retrouver rapidement des informations. Spotlight s’appuie sur cet index pour fournir des résultats sans devoir scanner les données à chaque requête, ce qui accélère les réponses et réduit les accès bruts aux contenus. Pour une IA, cet index sert de carte du contexte personnel : au lieu d’envoyer des boîtes mail entières, le système peut cibler des éléments pertinents localement. La qualité dépend toutefois des autorisations accordées par l’utilisateur et des capacités des apps à exposer des données via des interfaces prévues (recherche, intents, actions). C’est un levier important pour personnaliser sans multiplier les transferts vers le cloud.
