Même si l’on pourrait croire que le monde de l’intelligence artificielle est surgi de nulle part au cours des 18 derniers mois, il s’agit d’une technologie presque aussi ancienne que l’industrie informatique elle-même.
Même l’IA générative, celle qui alimente ChatGPT, MidJourney et Sora, trouve ses premières racines dans les années 1950, mais ce qui a changé au cours des dernières années, c’est l’échelle.
L’IA est passée du domaine de la recherche et de la haute technologie à celui de tout ce que nous touchons, y compris nos téléphones portables. Cela est le résultat des progrès en matière de puissance de calcul, d’accès aux données et de nouvelles technologies telles que les modèles de base qui alimentent les chatbots, les générateurs d’images et autres merveilles modernes similaires.
Plutôt que de passer à côté de cette « nouvelle révolution industrielle », comme le Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, l’appelleon dirait plutôt qu’Apple est le cheval noir de l’IA, bien placé pour saisir l’opportunité et émerger comme un leader dans le domaine.
Alors pourquoi Apple est-il un cheval noir de l’IA ?
Apple dispose d’une équipe importante et très active de chercheurs travaillant sur pers projets d’IA, elle investirait plus d’un milliard de dollars par an dans la recherche en IA et achète des startups d’IA plus rapidement que quiconque. Elle utilise également des techniques d’apprentissage automatique dans l’ensemble de l’entreprise et la technologie est intégrée à tous ses produits.
Chaque appareil Apple moderne comprend un moteur neuronal intégré à la puce Apple Silicon intégrée, facilement capable d’exécuter certains modèles de langage de petite à moyenne taille et ses chercheurs ont développé des techniques pour rendre cela encore plus efficace.
Même si Apple a peut-être été en retard dans le jeu à la mode de l’IA, ils ont été fortement investis et impliqués dans la recherche – et, plus important encore, dans le déploiement – de l’apprentissage automatique dans les logiciels et le matériel depuis des années.
De la météo à la santé, en passant par les capacités des caméras et même la transcription, bon nombre de ces processus s’appuient sur l’IA développée ou acquise par Apple et s’exécutent souvent localement sans qu’il soit nécessaire d’envoyer des données sensibles vers le cloud.
Siri n’est-il pas terrible ?
Oui, Siri est terrible par rapport aux autres assistants IA modernes, mais ce n’est pas non plus aussi terrible que beaucoup le prétendent. Pour un assistant IA basé sur un script, il peut être puissant s’il est utilisé avec des raccourcis ou d’autres fonctions externes. Il est également prévu pour une mise à niveau importante.
Siri a également un handicap que l’on ne retrouve pas dans d’autres outils. Il exécute de nombreuses fonctionnalités, notamment en matière de données personnelles, entièrement sur l’appareil, alors que ses pairs comme Google Assistant et Alexa s’appuient sur l’envoi de données vers le cloud pour traitement.
Cela fait partie des politiques strictes de confidentialité et de sécurité d’Apple qui exigent que les données personnelles soient sécurisées. Même si l’entreprise utilise le cloud, elle traite d’abord les informations localement. Cette exigence signifie qu’il ne passe pas par les GPU les plus puissants d’un centre de données, mais par une petite puce à l’intérieur de votre téléphone.
Cependant, Siri n’est que le visage de l’IA d’Apple. C’est le plus évident et même pas le plus intelligent. Par exemple, la possibilité de copier du texte dans une image, de cliquer sur un lien dans une capture d’écran ou même de transcrire vos mots – tout cela grâce à l’IA.
Alors pourquoi utilisent-ils l’IA de Google ?
Nous ne savons pas avec certitude qu’Apple envisage réellement d’utiliser l’IA de Google, ni même si c’est Apple qui a fait la première approche. Après tout, Google paie beaucoup d’argent à Apple pour en faire le moteur de recherche par défaut, espérant peut-être un accord similaire pour Gemini, ce qui en ferait une offre d’IA par défaut dans iWork ou Messages.
Les discussions font l’objet de rumeurs et même si elles ont lieu, nous n’avons aucun moyen de savoir de quoi il s’agit jusqu’à ce qu’Apple fasse une annonce.
Résoudre le problème de Siri n’est pas un problème insurmontable pour une si grande entreprise. Une solution, au moins à court terme, pourrait consister à acquérir sous licence des modèles d’autres sociétés comme Google ou OpenAI pendant qu’elle construit les siennes, comme Ferret ou MM1.
Mon instinct me dit que la rumeur d’un accord avec Google n’est guère plus qu’un jeu de développement. Apple dispose d’une vaste bibliothèque d’outils et de ressources de développement et rendre Gemini Nano disponible de manière native sur l’iPhone serait une décision judicieuse.
Il s’agit d’un modèle de langage puissant et petit sur lequel les développeurs peuvent déjà créer pour Android. En l’autorisant pour iPhone, Apple permet à un développeur d’écrire plus facilement une fois pour iPhone et Android et d’utiliser le même modèle pour alimenter le système.
Pourquoi Apple est un cheval noir
Apple est une très grande entreprise avec des chercheurs incroyables, beaucoup d’argent pour acquérir d’autres sociétés et plus d’un milliard d’appareils de tailles et de capacités variables entre les mains de personnes dans le monde entier.
La plupart de ces appareils ont la capacité d’exécuter des modèles d’IA dans une certaine mesure.
Les chercheurs d’Apple ont publié une série d’articles sur les moyens de faire fonctionner de grands modèles d’IA sur des appareils plus petits dotés de processeurs moins puissants et de moins de mémoire. Ils ont également travaillé sur des frameworks comme MLX qui rendent l’exécution de modèles d’IA ouverts sur du matériel Apple trivial et plus efficace.
Même s’il est très public sur ses recherches, Apple reste toujours aussi discret sur ses produits.
L’équipe a également créé ses propres modèles, notamment le premier Ferret open source offrant un aperçu de la multimodalité, au même moment où les grands acteurs lançaient également des modèles multimodaux.
Récemment, ils ont dévoilé MM1, une famille de modèles formés sur des données synthétiques et avec un taux de réponse étonnamment bon à partir d’une seule invite – exactement ce dont vous avez besoin pour alimenter un Siri 2.0 axé sur le consommateur et facile à utiliser.
La société a également testé en interne un chatbot de style GPT construit sur une architecture ouverte largement utilisée et, même si ses recherches sont très publiques, Apple reste toujours aussi discret sur ses produits.
C’est pourquoi je les appelle le cheval noir dans la course à l’IA. Vive la WWDC 2024 !
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