Ce que Mac OS 26 révèle de la stratégie IA d’Apple
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Apple a dévoilé cette nuit macOS 26 Tahoe, une mise à jour qui marque la dernière étape de la transition vers ses puces maison. Si la nouvelle interface Liquid Glass alimente les débats coté utilisateurs, c’est surtout l’intégration de Apple Intelligence qui a attiré notre attention avec toutes les fonctionnalités d’IA annoncées, qu’il s’agisse de génération d’images, de résumés de notifications, d’outils d’écriture ou de traduction en direct, sont réservées aux Mac équipés de processeurs M1 et suivants, les modèles Intel, même récents, en sont exclus.
Face à Microsoft, qui mise sur Copilot et l’intégration au cloud Azure, et Google, qui diffuse Gemini à travers ses services en ligne, Apple choisit le terrain du silicium. Depuis l’acquisition de Palo Alto Semiconductor en 2008, la firme de Cupertino a pris le parti de concevoir ses propres puces, afin de s’affranchir d’Intel et d’exécuter directement ses fonctions d’IA sur la carte mère de ses appareils. Ce choix lui permet d’afficher de meilleures performances, de renforcer son argumentaire autour de la confidentialité des données et de consolider la dépendance des utilisateurs à son écosystème.
Apple mise sur la maîtrise complète de la chaîne, de la conception de la puce jusqu’aux applications, là où ses concurrents privilégient la puissance de calcul externalisée.
Reste que l’un des principaux manques d’Apple aujourd’hui est l’absence d’un grand modèle de langage de référence capable de rivaliser en qualité avec GPT-4, Claude 3 ou Gemini. Les modèles intégrés dans Apple Intelligence sont optimisés pour tourner localement sur les puces M-series, avec une faible consommation énergétique et une meilleure protection des données, mais leur taille et leur puissance restent limitées. Cette orientation permet de proposer des fonctions pratiques et rapides (résumés, corrections, génération d’images simples) mais pas encore d’égaler la polyvalence et la profondeur des modèles leaders du marché.
Si Apple veut dépasser l’image d’une IA “utile mais modeste”, elle devra investir dans le développement ou l’acquisition d’un LLM de grande ampleur, qu’il soit entraîné en interne (comme le projet Ajax) ou issu d’un partenariat stratégique. Sans ce socle de référence, Apple risque de rester cantonné à une IA périphérique et défensive, quand Microsoft et Google capitalisent sur leurs modèles pour imposer de nouveaux standards d’usage.
