Intelligence Apple 2.0 : LLM hors ligne et « Mémoire de Scène » dans iOS 19.2

Auteur : Boxu Li

iOS 19.2 apporte des améliorations IA privées – Pourquoi cet engouement ?

La mise à jour iOS 19.2 d'Apple est devenue virale parmi les passionnés de technologie pour une bonne raison : elle renforce les fonctionnalités « Apple Intelligence » introduites au cours de l'année passée avec un puissant modèle de langage de grande taille (LLM) sur l'appareil et une nouvelle fonctionnalité « Mémoire de scène ». En termes simples, votre iPhone ou iPad est devenu beaucoup plus intelligent – sans dépendre du cloud. Les utilisateurs sont enthousiasmés car cette mise à jour signifie que Siri et d'autres fonctionnalités intelligentes peuvent mieux comprendre le contexte et fonctionner entièrement hors ligne, préservant ainsi la confidentialité. C'est un pas significatif dans la stratégie d'IA d'Apple, intégrant des modèles génératifs de pointe dans l'usage quotidien tout en gardant les données des utilisateurs sur l'appareil[1]. Le buzz est amplifié par la position d'Apple centrée sur la confidentialité : vous bénéficiez de la commodité pilotée par l'IA (comme des réponses Siri avancées, des traductions en direct, une assistance à l'écriture, la génération d'images, etc.) sans envoyer vos données personnelles à un serveur[2][3]. Cet équilibre entre puissance et confidentialité a positionné l'IA 2.0 d'Apple comme un possible changeur de jeu dans la technologie de consommation.

Du point de vue du consommateur, l'IA d'iOS 19.2 semble plus intelligente et contextuelle que jamais. Le marketing d'Apple la présente comme « l'IA pour le reste d'entre nous, intégrée directement dans votre iPhone »[4]. Sous le capot, la mise à jour apporte un nouveau modèle fondamental sur l'appareil (le propre LLM compact d'Apple) et ce que nous appellerons Mémoire de Scène, qui ensemble permettent des interactions plus naturelles et conversationnelles. Les forums technologiques et les réseaux sociaux regorgent d'exemples – comme Siri qui peut désormais poursuivre une conversation ou suggérer proactivement des actions en fonction de ce qui est à l'écran. Dans cet article, nous allons décomposer ce qui se passe réellement techniquement avec le LLM sur l'appareil d'Apple et la Mémoire de Scène, et pourquoi cela compte pour les utilisateurs, les développeurs et les applications d'IA personnelles comme Macaron. Allons-y.

Qu'est-ce qu'Apple Intelligence 2.0 ?

« Apple Intelligence » est le terme générique d'Apple pour désigner les fonctionnalités d'IA générative intégrées dans iOS, iPadOS, macOS, etc. Cela a été lancé pour la première fois dans iOS 18 avec des outils comme Writing Tools (correction et reformulation assistées par IA dans n'importe quel champ de texte), Image Playground (création d'images à partir de texte), résumés de notifications, et même un peu d'intégration de ChatGPT dans Siri. Pensez-y comme la réponse d'Apple pour apporter une assistance IA aux tâches quotidiennes – mais conçue pour fonctionner localement et en toute sécurité. Apple Intelligence 2.0 (l'itération dans iOS 19.x) étend considérablement ces capacités. Selon Apple, la base est un nouveau modèle de langage large sur l'appareil qui alimente les fonctionnalités à travers le système d'exploitation. En plus de cela, Apple a ajouté des améliorations comme une intelligence visuelle améliorée (l'appareil photo ou l'application Photos reconnaissant des objets et du texte), un dialogue Siri plus naturel, et le point fort : la conscience contextuelle sur votre appareil.

Les principales caractéristiques d'Apple Intelligence 2.0 incluent :

Modèle de base sur l'appareil (~3 milliards de paramètres) – Un modèle d'IA génératif construit par Apple qui fonctionne sur le moteur neuronal des puces de série A et M. Il permet la génération de texte, la synthèse, la traduction et plus encore localement (pas besoin d'internet)[7][3]. Malgré sa taille compacte, Apple a optimisé ce modèle pour être surprenamment performant dans une large gamme de tâches, de la réécriture de messages à la réponse aux questions. (Nous aborderons comment dans la prochaine section.)
« Mémoire de scène » (Conscience du contexte) – Siri et l'intelligence système peuvent désormais se souvenir et utiliser le contexte de votre « scène » actuelle (ce que vous faites, ce qui est à l'écran, les interactions récentes). Par exemple, Siri peut maintenir le fil d'une conversation d'une demande à l'autre[6], ou proposer d'ajouter un rendez-vous à votre calendrier lorsque vous regardez une invitation à un événement par SMS. En interne, Apple travaille sur la conscience du contexte personnel – cela signifie que Siri gardera une trace de vos messages, e-mails, fichiers et photos (en privé sur l'appareil) pour vous aider de manière plus intelligente[8]. Il a également acquis une conscience de l'écran, donc il sait quelle application ou quel contenu vous regardez et peut agir en conséquence (similaire à un assistant humain)[9]. « Mémoire de scène » est un terme pratique pour capturer ces fonctionnalités de contexte qui permettent à l'IA de se souvenir de la scène actuelle et de réagir en conséquence.
Accès des développeurs à l'IA (SDK des modèles de base) – Avec iOS 19, Apple a ouvert son LLM sur l'appareil aux développeurs d'applications via un nouveau Framework[10][11]. C'est énorme : les applications tierces peuvent désormais exploiter le cerveau IA d'Apple avec seulement quelques lignes de code, permettant des fonctionnalités comme la recherche en langage naturel hors ligne ou la création de texte/image générative dans n'importe quelle application. Importamment, cette inférence sur l'appareil est sans frais de cloud – pas d'appels API coûteux à OpenAI ou autres[12]. Les développeurs peuvent créer des fonctionnalités IA qui fonctionnent même sans internet et sans partager les données des utilisateurs, en accord avec les promesses de confidentialité d'Apple.
Compétences multimodales élargies – Le modèle d'Apple n'est pas seulement un chatbot textuel ; il possède également des capacités de vision. Dans iOS 19, il peut comprendre les images et les éléments d'interface. Par exemple, vous pouvez prendre une photo d'un flyer et l'IA de votre iPhone analysera le texte pour créer un événement dans le calendrier (date, heure, lieu extraits automatiquement)[13]. La fonction de traduction en direct peut écouter le langage parlé et fournir un texte ou un audio traduit en temps réel, entièrement sur l'appareil[14]. Cela indique que le LLM est intégré aux systèmes de vision et d'audio, ce qui en fait plus un assistant polyvalent qui « voit » et « entend » aussi bien qu'il lit.

En bref, Apple Intelligence 2.0 consiste à rendre votre appareil plus intelligent sur place – il comprend mieux vous (votre contexte, votre contenu) et peut générer ou aider avec du contenu à la volée, tout en gardant le traitement de l'IA local. L'introduction d'un puissant LLM hors ligne et d'un système de mémoire contextuelle dans iOS 19.2 marque un moment décisif pour les ambitions d'Apple en matière d'IA, alors explorons le côté technique de leur réussite.

Sous le Capot : Comment Fonctionne le LLM d'Apple sur l'Appareil

Faire fonctionner un grand modèle de langage directement sur un smartphone est un défi de taille – ces modèles sont généralement massifs, gourmands en ressources, et fonctionnent dans des centres de données en nuage. Apple a relevé ce défi grâce à un mélange de compression de modèle, de silicium personnalisé, et d'ingénierie astucieuse pour distiller l'intelligence artificielle dans un format qui tient dans votre main. Voici un aperçu :

Distillation de modèle et taille – Le modèle de base d'Apple sur l'appareil est d'environ 3 milliards de paramètres[15], ce qui est beaucoup plus petit que les géants comme GPT-4 (centaines de milliards de paramètres) mais reste « grand » pour un appareil. Apple l'a probablement entraîné en utilisant la distillation des connaissances, où les connaissances d'un modèle « enseignant » plus grand sont transférées à ce modèle « élève » plus petit. En fait, les notes de recherche d'Apple décrivent l'utilisation d'une approche Mixture-of-Experts (MoE) pour entraîner efficacement un modèle de haute qualité : ils ont recyclé un modèle de 3 milliards en un modèle éparse de 64 experts pour servir d'enseignant, évitant ainsi le besoin d'un modèle dense gigantesque[16]. En utilisant une stratégie intelligente enseignant-élève (et 14 trillions de tokens de données d'entraînement pour le modèle serveur), Apple a pu intégrer une capacité surprenante dans 3 milliards de paramètres[16][17]. Traduction : Apple a appris à un cerveau plus petit à agir comme un plus grand, réduisant considérablement la taille tout en le gardant intelligent.
Architecture optimisée pour la vitesse – Pour rendre le modèle plus rapide sur l'appareil, Apple ne l'a pas seulement réduit – ils ont redessiné certaines parties. Par exemple, le modèle est divisé en deux blocs afin que la mémoire (le « cache mémoire » du Transformateur) puisse être partagée plus efficacement entre les couches[18]. Ce simple ajustement a réduit l'utilisation de la mémoire cache de ~37,5 % et accéléré le temps de génération du premier token d'une réponse[18]. Ils ont également mis en œuvre un mécanisme novateur d'attention entrelacée (combinant des fenêtres d'attention locale avec une couche d'attention globale) pour mieux gérer les entrées de contexte long sans ralentir ou utiliser trop de RAM[19]. Cela signifie que le modèle peut avoir une « mémoire » plus longue (supportant des invites ou documents très longs) – une partie cruciale de la fonctionnalité Scene Memory – tout en fonctionnant efficacement sur l'appareil.
Quantification et compression – Peut-être que la clé la plus importante pour adapter un LLM sur un iPhone est la quantification agressive des poids du modèle. Apple a appliqué une quantification des poids en 2 bits pour les principaux paramètres du modèle via un entraînement conscient de la quantification[20], compressant efficacement le modèle à une fraction de sa taille originale. (2 bits signifient que chaque poids est stocké avec seulement 4 valeurs possibles !) Les couches d'embedding sont en 4 bits, et même le cache d'attention est compressé à des valeurs de 8 bits[21]. Ils ont ensuite affiné avec des adaptateurs de faible rang pour récupérer toute précision perdue[21]. Le résultat final est un modèle sur l'appareil qui utilise très peu de mémoire – le Tableau 1 montre à quel point cela va loin. Apple rapporte seulement des différences de qualité mineures après la compression (certains benchmarks se sont même légèrement améliorés)[21]. Ce modèle ultra-compact peut résider dans la mémoire de l'appareil et s'exécuter rapidement, ce qui est vital pour une utilisation en temps réel.
Apple Neural Engine (ANE) – Le matériel d'Apple leur donne un énorme avantage ici. Les iPhones et iPads modernes possèdent un Neural Engine dédié avec 16 cœurs. Par exemple, le Neural Engine de la puce A17 Pro peut effectuer 35 trillions d'opérations par seconde[22]. Le modèle fondamental d'iOS 19 est conçu pour décharger les calculs sur ce Neural Engine, qui excelle dans les mathématiques matricielles sur des données de faible précision (exactement ce dont un réseau neuronal quantifié a besoin). En exploitant l'ANE, Apple s'assure que le LLM fonctionne avec un débit élevé et une faible consommation d'énergie. Les premiers tests dans la bêta 19.2 ont indiqué qu'Apple a déplacé encore plus de travail du modèle sur le Neural Engine, réduisant considérablement la latence de bout en bout (un rapport a noté une accélération de 40 % sur certaines requêtes d'IA après une optimisation du Neural Engine)[23]. En termes pratiques, cela signifie que lorsque vous demandez quelque chose à Siri, la réponse peut être générée en une fraction de seconde sur l'appareil, sans le délai de contacter un serveur.
Entrées multimodales – Le modèle sur l'appareil ne se contente pas de lire le texte ; il a été entraîné pour gérer également des images en entrée. Apple a ajouté un encodeur de vision (un Transformateur de Vision sur mesure) au modèle, afin qu'il puisse interpréter les données visuelles et les aligner avec le langage[24]. Par exemple, si vous utilisez la fonctionnalité Visual Look Up d'iOS ou demandez à Siri « Qu'est-ce que c'est ? » tout en pointant votre caméra vers un objet, le modèle peut lui-même traiter les caractéristiques de l'image et produire une réponse. Cette capacité vision+langage est également la façon dont scene memory s'étend au contexte visuel – par exemple, vous partagez une capture d'écran avec Siri et continuez à en discuter. En entraînant le modèle à être multimodal (sur 6 milliards de paires image-texte via un objectif de style CLIP[25]), l'IA d'Apple peut comprendre de manière native ce qui est à l'écran ou dans vos photos sans avoir besoin d'une API de vision cloud séparée. Le gros du travail – extraire le sens d'une image – se fait sur l'appareil.

Tableau 1. Techniques de compression pour les modèles de base d'Apple (sur appareil vs. serveur)[20][21]

Variante de Modèle

Précision de Poids (Décodage)

Précision de l'Embedding

Précision du Cache KV

Adaptation de Finition

Sur Appareil 3B

2 bits (optimisé QAT)

4 bits (QAT)

8 bits

Oui (adaptateurs utilisés)

Serveur MoE (grand)

~3,56 bits (compression ASTC)[20]

4 bits (post-formation)

8 bits

Oui (adaptateurs utilisés)

Apple compresse son modèle embarqué de manière spectaculaire (jusqu'à des poids de 2 bits) pour fonctionner efficacement sur les iPhones et iPads, tandis que le modèle cloud utilise une compression différente (ASTC) étant donné son échelle plus grande. Les deux modèles appliquent ensuite des adaptateurs finement ajustés pour conserver la qualité.[20][21]

En essence, le LLM intégré d'Apple est un cerveau réduit et optimisé qui tire le meilleur parti des capacités des puces d'Apple. Il ne peut pas égaler un modèle cloud de 100 milliards de paramètres en termes de connaissances brutes, mais Apple l'a conçu spécifiquement pour gérer les tâches courantes des utilisateurs avec rapidité et précision. Les évaluations internes ont montré que le modèle de 3 milliards se défendait même face à certains modèles concurrents plus grands de 4 milliards de paramètres sur de nombreuses tâches[17]. Apple dit explicitement que ce modèle local excelle dans des domaines tels que la synthèse de texte, la compréhension, la reformulation et les dialogues courts, bien qu'il ne soit pas "conçu pour être un chatbot pour les connaissances générales du monde."[26]. En d'autres termes, il peut ne pas connaître chaque fait trivial obscur (pour ceux-là, Siri peut toujours effectuer une recherche en ligne ou utiliser un modèle cloud plus grand si nécessaire[27][28]), mais pour vous aider dans votre contenu quotidien – rédiger des e-mails, résumer des documents, traduire des conversations – il est finement réglé. Et surtout, il fonctionne entièrement à la périphérie, ouvrant la voie à la prochaine section : les avantages de l'inférence à la périphérie et comment la "mémoire de scène" entre en jeu.

« Mémoire de scène » : le nouveau super pouvoir contextuel de Siri

L'une des améliorations les plus remarquables d'iOS 19.2 est la manière dont Siri (et d'autres fonctionnalités intelligentes) gèrent désormais le contexte. Fini le temps où Siri oubliait ce que vous veniez de demander il y a deux secondes – Apple lui a donné une forme de mémoire à court terme ou de conscience de la scène. Alors, qu'est-ce que la Mémoire de scène exactement ? C’est la combinaison de contexte personnel, de contexte à l'écran et de mémoire de conversation continue qui permet à l'IA d'Apple de comprendre la situation générale autour de la demande d'un utilisateur.

Continuité conversationnelle : Siri peut désormais garder une trace du contexte d'une demande à l'autre dans un dialogue[6]. Cela signifie que vous pouvez demander, « Quelle est la hauteur de la tour Eiffel ? » et enchaîner avec « Puis-je la voir depuis Montmartre ? » – Siri comprend que « la » se réfère à la tour Eiffel parce que la requête précédente est toujours en contexte. C'est une amélioration spectaculaire par rapport à l'ancien Siri, qui traitait chaque requête isolément. Les conversations aller-retour et les questions de suivi sont enfin possibles, rendant Siri beaucoup plus naturel et bavard (plus proche du mode de conversation continue d'Alexa ou de Google Assistant, et en effet du comportement de type ChatGPT). L'architecture du transformateur de l'LLM sur l'appareil est intrinsèquement bonne pour ce type de chaînage de requêtes, et l'implémentation d'Apple stocke l'historique récent des interactions localement afin que Siri puisse s'y référer. Bien sûr, cette mémoire contextuelle est éphémère et privée – elle n'est pas téléchargée, juste conservée en RAM pour la session.
Connaissance du contexte personnel : iOS 19.2 offre également à Siri une connaissance plus approfondie des données sur votre appareil (avec votre permission). Apple décrit cela comme Siri apprenant à connaître « votre contexte personnel – comme vos emails, messages, fichiers, photos et plus encore – pour vous assister dans les tâches »[8]. Par exemple, vous pourriez demander, « Siri, à quelle heure est mon vol demain ? » et Siri pourrait regarder dans votre application Mail pour les cartes d'embarquement ou dans votre calendrier pour trouver la réponse, plutôt que de dire « Je ne sais pas » comme dans le passé. Il s'agit essentiellement de construire un graphe de connaissances local sur vous. Un autre scénario : vous mentionnez « le PDF que j'examinais hier » – la mémoire contextuelle personnelle de Siri peut identifier quel fichier vous voulez probablement dire en fonction de votre activité récente et l'ouvrir. Cet indexage local sur l'appareil de votre contenu était probablement un objectif de longue date ; Apple avait la recherche Spotlight et les suggestions de Siri depuis des années, mais maintenant l'LLM peut exploiter ce trésor de manière conversationnelle. Tout cela reste sur l'appareil (rien n'est envoyé aux serveurs d'Apple) afin de maintenir l'engagement de confidentialité d'Apple tout en rendant Siri nettement plus utile et personnalisé.
Conscience de l'écran (Scène) : Peut-être l'aspect le plus immédiatement pratique de la Mémoire de Scène est la capacité de Siri à comprendre ce que vous regardez ou faites actuellement sur le téléphone – la scène active. Apple appelle cela conscience de l'écran, et cela permet à Siri de réaliser « des actions impliquant ce que vous regardez »[29]. En pratique, cela pourrait signifier : si vous avez une recette ouverte dans Safari, vous pourriez dire « Siri, enregistre ceci dans mes notes » et Siri sait que « ceci » signifie la page web que vous avez ouverte, la sauvegardant automatiquement. Ou si vous visualisez un fil de discussion à propos d'un événement, vous pouvez dire « Rappelle-moi cela plus tard » et Siri crée un rappel avec un lien vers cette conversation. Avant cela, de telles commandes déconcertaient Siri. Sous le capot, les API d'intelligence système d'Apple peuvent fournir un contexte (comme l'application au premier plan, ou le texte sélectionné, ou le contenu d'une page web) dans la requête LLM. iOS 19 a même ajouté des Intents pour « Continuer avec l'écran actuel » afin que les applications puissent exposer ce qui est à l'écran à Siri de manière sécurisée. Le résultat est un assistant vocal conscient des situations – presque comme s'il regardait par-dessus votre épaule votre écran (d'une manière utile !). Cette conscience de la scène était une fonctionnalité longtemps demandée (d'autres plateformes ont fait des implémentations partielles), et maintenant avec la combinaison de l'LLM et de l'intégration système, Siri pourrait enfin comprendre ce que vous voulez dire par « convertir ceci en PDF » ou « partager ceci avec Alice » sans une douzaine de questions de suivi.

Dans les coulisses, activer la mémoire de scène était autant un défi logiciel qu'un défi d'IA. Apple a dû intégrer le LLM avec l'exécuteur d'intentions traditionnel et la base de connaissances de Siri. Selon les rapports, Apple dispose d'un nouveau système de « planificateur de requêtes » pour Siri qui décide comment répondre à une demande – que ce soit par une recherche sur le web, en utilisant des données sur l'appareil, ou en invoquant une application via Siri Shortcuts/App Intents[30]. Le LLM aide probablement à analyser les requêtes complexes ou ambiguës et à maintenir l'état conversationnel, tandis que le système hérité de Siri s'occupe d'exécuter les commandes (ouvrir des applications, envoyer des messages, etc.). Apple utilise également un module de « résumé » pour condenser les contenus longs – par exemple, demander à Siri « Qu'ai-je manqué dans mes emails aujourd'hui ? » pourrait déclencher le modèle sur l'appareil pour résumer vos derniers emails pour vous[31]. Tous ces éléments travaillent ensemble pour rendre Siri beaucoup plus proactif. En fait, Apple a explicitement déclaré que l'objectif est que Siri « prenne des mesures pour vous au sein et entre vos applications » en s'appuyant sur cette mémoire contextuelle personnelle[32]. Nous assistons en fait à la lente transformation de Siri, passant d'un système de commande vocale rigide à un assistant personnel flexible qui se souvient réellement du contexte et peut en raisonner.

Il est important de noter que ces fonctionnalités ont été retardées à plusieurs reprises – Apple les avait initialement prévues pour iOS 18, puis reportées à 19, et même alors, elles n'étaient pas toutes dans la version .0[33][34]. Maintenant avec iOS 19.2, il semble que la conscience personnelle, la reconnaissance de l'écran et l'intégration approfondie des applications se concrétisent enfin[35]. Le buzz énorme chez les consommateurs est dû au fait que les gens voient soudain Siri faire des choses qu'il ne pouvait tout simplement pas faire auparavant. L'assistant semble plus vivant. Les premiers rapports d'utilisateurs mentionnent que Siri peut enchaîner des tâches (comme, "Envoie ces photos à ma mère" en visualisant un album – un utilisateur a dit que Siri l'a réellement fait d'un coup, reconnaissant que "ces photos" signifiait l'album ouvert). C'est précisément la promesse de la Mémoire de Scène : des commandes moins lourdes, une compréhension plus fluide. Cela rapproche les utilisateurs d'iPhone du genre d'expérience d'assistant AI qui, jusqu'à présent, nécessitait souvent des services cloud comme ChatGPT. Et encore une fois, le différenciateur d'Apple est de le faire hors ligne. Votre appareil ne diffuse pas le contenu de votre écran dans le cloud pour analyse; le LLM interprète le contexte localement. La confidentialité est préservée par conception[36][37], vous pouvez donc profiter de ces fonctionnalités personnalisées sans avoir l'impression inquiétante d'être surveillé par Big Brother.

Pour résumer la mémoire de scène : c'est le couplage efficace du cerveau d'IA distillé d'Apple avec des données contextuelles locales riches. Cette combinaison permet des interactions beaucoup plus puissantes. Siri apprend enfin « qui/quoi/où vous parlez » et peut répondre de manière utile. Pour un utilisateur averti en technologie, cela signifie moins de temps à devoir clarifier manuellement les choses ou à copier-coller entre les applications – l'assistant s'en charge. C'est encore tôt (Siri n'est pas parfait et se trompe parfois de contexte ou doit demander des clarifications), mais c'est une nette amélioration. Avec Apple prévoyant une IA encore plus grande dans le prochain iOS (un Siri entièrement semblable à GPT est prévu pour l'iOS 20 en 2026[38]), la mémoire de scène dans 19.2 est une étape fondamentale dans cette direction.

Inférence en périphérie : Pourquoi l'IA embarquée est-elle si importante

Un thème central de l'Intelligence 2.0 d'Apple est l'inférence en périphérie – exécuter l'IA sur l'appareil de l'utilisateur (la « périphérie » du réseau) plutôt que dans un cloud centralisé. Nous avons abordé les moyens techniques, mais expliquons pourquoi c'est important :

Confidentialité et Sécurité : Garder le LLM sur l'appareil signifie que vos données ne quittent pas votre téléphone pour être traitées. Comme le dit Apple, les conversations personnelles et le contenu restent personnels[39]. Rédigez un e-mail avec les outils d'écriture ou demandez à Siri votre emploi du temps – rien de tout cela n'a besoin d'être téléchargé. Cela contraste fortement avec les assistants cloud qui envoient votre voix et votre contexte aux serveurs. Même lorsque Siri d'Apple utilise une aide cloud (comme l'intégration de ChatGPT pour certaines requêtes), ils le font passer par le Private Cloud Compute – un système où vos données sont cryptées et non conservées par le tiers[40][27]. Mais pour la plupart des tâches en 19.2, l'appareil peut les gérer localement. Cela satisfait les partisans du chiffrement E2E et de la confidentialité, en accord avec l'éthique de marque d’Apple. D'un point de vue sécurité, l'inférence sur appareil signifie également moins d'exposition aux attaques réseau ou aux fuites ; vos requêtes AI ne transitent pas par Internet où elles pourraient être interceptées.
Disponibilité Hors Ligne : Edge AI fonctionne sans Internet. Cela peut être salvateur – imaginez que vous voyagez sans données et avez besoin d'une traduction de langue, ou que vous êtes dans une zone reculée et souhaitez obtenir des informations de Notes via Siri. Avec le LLM hors ligne d'iOS 19, de nombreuses fonctionnalités continuent de fonctionner. La traduction en direct, par exemple, traduira le texte dans Messages ou les appels vocaux même si vous n'avez aucun signal[14], car le modèle de traduction est sur l'appareil. Le design d'Apple est “offline-first” pour les fonctionnalités d'intelligence de base. Ils mettent même en cache sur l'appareil les routines AI fréquemment utilisées et le contexte récent pour que la perte de connexion cause un minimum de perturbations[41][42]. Cette robustesse est plus inclusive – tout le monde n'a pas un accès Internet à haut débit constant, et même dans les zones développées, nous rencontrons des zones mortes. Une IA personnelle qui coupe dès que vous êtes hors ligne n'est pas très “personnelle”. Apple l'a reconnu, et Macaron (l'agent AI personnel dont nous parlerons bientôt) adopte la même philosophie : votre AI doit être là pour vous, à tout moment, n'importe où[43].
Faible Latence & Interaction en Temps Réel : Lorsque l'inférence se fait sur l'appareil, le délai aller-retour vers un serveur disparaît. Les tâches semblent plus rapides. Par exemple, la fonction Résumé dans Safari ou Mail peut générer un résumé presque instantanément, tandis qu'une API cloud pourrait prendre quelques secondes supplémentaires en raison de la latence réseau. L'accélération du Neural Engine d'Apple garantit en outre que les réponses arrivent presque en temps réel. L'un des points forts est qu'Apple a réduit le temps de réponse pour certaines requêtes Siri en déchargeant le travail sur le Neural Engine en 19.2[23]. En termes d'expérience utilisateur, cette faible latence rend l'AI plus réactive et interactive, ce qui encourage les gens à l'utiliser davantage. Vous pouvez parler à Siri presque aussi vite qu'à une personne dans la pièce. De même, des fonctionnalités comme le texte prédictif du clavier (maintenant amélioré par le LLM) peuvent fonctionner avec un minimum de décalage, générant même des suggestions de phrases entières à la volée car elles sont calculées localement. Il est également à noter qu'en faisant l'inférence sur l'appareil, Apple contourne les coûts de serveur et les limites de taux qui limitent parfois les services AI cloud – il n'y a pas de file d'attente de serveur occupée, l'attention de votre téléphone est entièrement sur vous.
Coût et Durabilité : Exécuter d'énormes modèles AI dans le cloud pour des millions d'utilisateurs peut être exorbitant (en termes de coûts de serveurs GPU) et énergivore. En poussant l'inférence vers les appareils de bord, Apple transfère le calcul vers du matériel déjà entre les mains des utilisateurs (et spécialement conçu pour l'efficacité). Apple a même souligné que les développeurs utilisant le modèle sur appareil n'encourent aucuns frais d'utilisation[3] – un grand incitatif comparé au paiement par appel API à un service AI externe. D'un point de vue durabilité, la décentralisation de l’AI pourrait réduire la charge sur les centres de données (qui consomment beaucoup d'énergie). Chaque iPhone réalisant une petite quantité de travail AI pourrait être collectivement plus économe en énergie que des centaines de milliers de requêtes frappant une ferme de serveurs centrale (surtout que le Neural Engine d'Apple est optimisé pour un rendement élevé par watt). À long terme, l'AI sur appareil pourrait atténuer certains goulots d'étranglement et coûts du cloud computing.

Cela dit, l'approche d'Apple comporte également des compromis. Le modèle sur l'appareil, étant plus petit, n'est pas aussi généralement informé que quelque chose comme GPT-4. Apple reconnaît qu'il n'est pas destiné à remplacer un chatbot général pour chaque requête[26]. C'est pourquoi Apple prévoit toujours d'utiliser des modèles extrêmement grands (même le Gemini de 1,2 trillion de paramètres de Google via un accord) pour améliorer la compréhension du monde par Siri à l'avenir[44][27]. Mais ce qu'ils ont montré avec iOS 19.2, c'est que **pour une grande classe de tâches d'assistant personnel, un modèle 3B bien conçu suffit – et les avantages de l'exécuter localement sont énormes. C'est un pari stratégique : gérer les tâches personnelles et contextuelles sur l'appareil, et réserver le cloud uniquement pour les tâches lourdes (avec des protections de confidentialité comme Private Compute). Ce modèle hybride edge-cloud pourrait devenir la norme.

Pour voir cette stratégie en action, considérons Macaron, un agent AI personnel qui se concentre également sur des tâches spécifiques à l'utilisateur et la capacité hors ligne. Les avancées d'Apple dans l'AI sur appareil complètent en fait ce que font des outils comme Macaron.

Mini-Apps Macaron et l'Avenir des Agents Personnels à Faible Latence

Macaron est une plateforme d'assistant AI personnel qui permet aux utilisateurs de créer des « mini-apps » par la conversation – essentiellement des flux de travail personnalisés alimentés par l'AI pour vos besoins quotidiens. Si l'intelligence intégrée d'iOS est la solution large d'Apple pour tous les utilisateurs, Macaron adopte une approche plus personnalisée et axée sur l'utilisateur : vous lui dites ce dont vous avez besoin, il construit une solution instantanément. Maintenant, comment l'LLM hors ligne et la Mémoire de Scène d'Apple s'intègrent-ils dans cela ? En un mot : parfaitement.

La philosophie de Macaron met l'accent sur le mode hors-ligne, la faible latence et le design centré sur l'utilisateur. Selon l'équipe de Macaron, une IA véritablement personnelle doit fonctionner n'importe quand, n'importe où, même avec une mauvaise connectivité, et s'adapter à l'utilisateur[43][42]. C'est exactement la force des améliorations d'IA sur l'appareil d'Apple. Avec le modèle fondation d'iOS 19.2, Macaron peut potentiellement exploiter l'intelligence sur l'appareil d'Apple plutôt que de toujours faire appel aux API cloud. Par exemple :

Création instantanée de mini-apps : Macaron permet aux utilisateurs de dire des choses comme « Aide-moi à créer une application de planification de repas », et il utilise l'IA générative pour assembler une mini-app à cet effet[45][46]. Si cette étape générative peut s'exécuter sur l'appareil (en utilisant le modèle d'Apple via le nouveau SDK Foundation Models), la création se fait en temps réel sans délai serveur. L'utilisateur pourrait obtenir une mini-app fonctionnelle en quelques secondes. Cela signifie également que les instructions que vous donnez (qui pourraient inclure des préférences personnelles ou des données) restent sur votre appareil pendant la génération[3].
Compréhension contextuelle dans les mini-apps : Les mini-apps de Macaron impliquent souvent des données personnelles – par exemple, un traqueur d'habitudes ou un analyseur de finances personnelles – et elles bénéficient de la prise en compte du contexte. Désormais, avec les capacités de Mémoire de Scène disponibles, Macaron pourrait demander à l'intelligence du système le contexte à l'écran ou le contexte personnel à intégrer dans ses flux de travail mini-app. Par exemple, si vous avez une mini-app Macaron pour la gestion des e-mails, elle pourrait utiliser la nouvelle capacité de Siri à résumer les e-mails ou à identifier les plus importants (une fonctionnalité qu'Apple a dévoilée dans la suite d'intelligence d'iOS 19)[47][48]. Macaron gagne essentiellement une toile plus intelligente pour peindre, grâce aux services d'IA au niveau du système d'exploitation d'Apple.
Expérience utilisateur à faible latence : L'un des points forts de Macaron est une expérience utilisateur fluide et conversationnelle – l'agent IA collabore avec vous comme un partenaire. L'IA en périphérie d'Apple garantit que les réponses et les actions se produisent avec un décalage minimal, ce qui est crucial pour maintenir un flux naturel. Les mini-apps Macaron peuvent désormais effectuer des tâches comme la traduction de langues, la reconnaissance d'images ou l'analyse de texte sur l'appareil instantanément, alors qu'auparavant elles devaient peut-être appeler des API cloud et attendre. Un playbook Macaron qui vous guide, par exemple, à travers une recette de cuisine pourrait utiliser la vision sur l'appareil pour reconnaître les ingrédients en temps réel, ou utiliser le LLM pour répondre à « par quoi puis-je remplacer le beurre ? » sans recherche sur Internet. Cela crée une expérience assistant plus immersive et fiable.
Confidentialité renforcée pour l'IA personnelle : Macaron, étant un agent personnel, traite des informations utilisateur intimes (horaires, notes, données de santé, etc.). En s'alignant sur le traitement sur l'appareil d'Apple, Macaron peut rassurer les utilisateurs que leurs informations ne quittent pas l'appareil pendant les opérations d'IA. En fait, Macaron propose explicitement des modes pour une utilisation à faible bande passante ou hors ligne, en mettant en cache les données importantes localement et en utilisant même des modèles de secours plus petits si nécessaire[49][42]. Le LLM 19.2 d'Apple pourrait servir de modèle hors ligne – un remplaçant capable qui couvre les demandes de base lorsque l'IA cloud complète n'est pas accessible[42]. La synergie ici est que tant Apple que Macaron convergent vers « une IA qui fonctionne pour vous sur votre appareil », ce qui renforce la confiance et l'autonomie des utilisateurs.
Continuité contextuelle dans les flux de travail : Les mini-apps de Macaron sont souvent des processus en plusieurs étapes (Macaron les appelle playbooks ou micro-flux[50]). Le concept de Mémoire de Scène peut aider à maintenir l'état à travers ces étapes. Supposons que vous ayez une mini-app de planification de voyages : Étape 1 pour trouver des vols, Étape 2 pour les hôtels, Étape 3 pour créer un itinéraire. Avec la mémoire contextuelle, l'IA peut transporter les informations d'une étape à l'autre sans avoir à reformuler tout. Macaron structure déjà les flux en segments logiques pour réduire la charge cognitive[51] – maintenant l'IA peut mieux suivre ce qui a été fait et ce qui est à venir, même en gérant les modifications de suivi comme « en fait, fais-le un jour plus tard » en comprenant le plan actuel.

Dans l'ensemble, la mise à niveau de l'IA de pointe d'Apple suralimente des plateformes comme Macaron qui existent au-dessus d'iOS. Nous nous dirigeons vers un écosystème où les agents IA personnels ne sont pas isolés dans le cloud, mais vivent sur nos appareils personnels, travaillant en harmonie avec l'intelligence système. La vision de Macaron de mini-apps au bout des doigts est renforcée car le système d'exploitation sous-jacent peut exécuter des tâches d'IA plus fluidement. Il est révélateur que les principes de conception de Macaron (par exemple, contenu adaptatif, personnalisation approfondie, mode hors ligne robuste[52][43]) s'alignent si bien avec ce qu'Apple a livré dans iOS 19.2. L'UX d'agent à faible latence et conscient du contexte qui semblait autrefois futuriste devient rapidement une réalité.

Conclusion : Une nouvelle ère de l'IA personnelle sur appareil

iOS 19.2 d'Apple marque un moment charnière dans l'évolution de l'IA grand public, où le pouvoir se déplace résolument vers l'utilisateur. En déployant un modèle de langage finement ajusté qui fonctionne localement et en introduisant la "Mémoire de Scène" pour le contexte, Apple a transformé ce que votre iPhone peut faire. Il ne s'agit pas seulement de rendre Siri moins stupide (bien que cela soit un résultat bienvenu) ; il s'agit de redéfinir les attentes des utilisateurs en matière de confidentialité et de réactivité des fonctionnalités d'IA. Vous pouvez désormais avoir une quasi-conversation avec votre téléphone, obtenir une aide instantanée de l'IA pour votre contenu, et être assuré que vos données ne sont pas secrètement siphonnées vers une ferme de serveurs distante[39][36]. À une époque où les préoccupations concernant la confidentialité des données sont croissantes, l'approche d'Apple, axée sur le mode hors ligne, offre une réponse convaincante à la question "peut-on avoir une IA avancée et de la confidentialité ?" – apparemment, oui, c'est possible.

Techniquement, Apple Intelligence 2.0 est un tour de force de la compression de modèle, de la co-conception matériel-logiciel et de l'intégration dans un système d'exploitation grand public. Cela démontre que grâce à la distillation, la quantification et l'optimisation, un modèle avec des milliards de paramètres peut fonctionner sur un appareil alimenté par batterie sans accroc[18][20]. Cela ouvre la porte à davantage d'innovations : nous pourrions bientôt voir des modèles de reconnaissance vocale sur appareil pour une dictée encore plus intelligente, ou des modèles de recommandation locaux qui apprennent vos préférences sans formation dans le cloud. Apple a également permis aux développeurs de surfer sur cette vague via le cadre Foundation Models[10][11] – attendez-vous à une nouvelle génération d'applications qui exploitent le LLM embarqué pour des fins créatives et pratiques, le tout sans coût ou latence supplémentaire pour les utilisateurs.

Pour les utilisateurs férus de technologie, la mise à jour 19.2 est particulièrement satisfaisante. C'est comme obtenir une mise à niveau matérielle via un logiciel – soudainement, votre appareil existant peut faire des nouveaux tours que vous n'aviez pas anticipés. Les utilisateurs avancés apprécieront tester les limites contextuelles de Siri, créer des raccourcis complexes utilisant le modèle sur l'appareil, ou utiliser des applications comme Macaron pour repousser les limites de l'IA personnelle. Nous voyons également comment l'IA en périphérie peut améliorer l'accessibilité : des fonctionnalités comme les sous-titres en direct, la simplification du texte ou les descriptions d'images sont plus instantanées et fiables lorsqu'elles sont effectuées sur l'appareil, bénéficiant aux utilisateurs avec des handicaps ou une connectivité limitée[53][54].

Bien sûr, Apple n'est pas seul dans cette tendance de l'IA de pointe (Qualcomm, Google et d'autres travaillent également sur l'accélération de l'IA sur l'appareil), mais l'intégration étroite d'Apple entre les puces personnalisées, le système d'exploitation et les fonctionnalités de haut niveau lui donne une longueur d'avance pour offrir un produit abouti à des millions d'utilisateurs à grande échelle. Le « grand buzz des consommateurs » autour de l'IA d'iOS 19.2 témoigne du fait que les gens se soucient à la fois de la capacité et de la confiance. Apple affirme efficacement : vous n'avez pas à choisir entre l'un et l'autre. Votre iPhone peut être intelligent et le vôtre en même temps.

En regardant vers l'avenir, on peut imaginer Apple Intelligence 3.0 avec encore plus de « mémoire de scène » – peut-être une personnalisation persistante qui se construit au fil du temps (encore une fois, stockée localement), ou un assistant multimodal pleinement unifié qui gère sans effort le texte, la voix, la vision et l'action. Les bases sont en place. Et les agents personnels d'IA comme Macaron prospéreront dans cet environnement, chaque utilisateur ayant potentiellement une IA unique qui le connaît profondément tout en protégeant sa vie privée.

En résumé, le LLM hors ligne d'Apple et la Mémoire de Scène dans iOS 19.2 représentent à la fois un jalon technique et une position éthique. Ils montrent ce qui est possible lorsque l'avancement de l'IA est associé au respect de la confidentialité et de l'expérience utilisateur. Pour les utilisateurs, cela signifie un appareil plus intelligent et plus utile. Pour les développeurs, c'est un nouveau terrain de jeu pour les possibilités de l'IA sur l'appareil. Et pour l'industrie, cela relève le niveau : l'avenir de l'IA ne réside pas seulement dans le cloud – il est ici, dans nos poches. Bienvenue dans l'ère de l'IA sur l'appareil – où votre téléphone devient l'agent intelligent, et il devient plus intelligent chaque jour[7][10].

Sources : Les informations de cet article sont appuyées par les annonces officielles et les rapports techniques d'Apple, ainsi que par des analyses indépendantes. Les références clés incluent les actualités de la WWDC 2025 d'Apple sur le modèle embarqué et le cadre de développement[55][10], le rapport technique d'Apple Machine Learning Research sur leurs modèles de base (détaillant la conception du modèle 3B, la distillation et la quantification)[15][20], et des rapports crédibles sur les nouvelles fonctionnalités contextuelles de Siri et son déploiement retardé[35][28]. Ces sources et d'autres sont citées tout au long pour vérification et lecture approfondie. Les développements sont à jour fin 2025, marquant l'état de l'art dans le déploiement de l'IA embarquée.

[1] [2] [3] [5] [6] [7] [10] [11] [12] [14] [39] [47] [48] [55] L'intelligence Apple devient encore plus puissante avec de nouvelles capacités sur les appareils Apple - Apple (CA)

https://www.apple.com/ca/newsroom/2025/06/apple-intelligence-gets-even-more-powerful-with-new-capabilities-across-apple-devices/

[4] Intelligence Apple - Apple

https://www.apple.com/apple-intelligence/

[8] [9] [29] [32] [33] [34] [35] Apple annonce que les utilisateurs devront se contenter de Siri classique jusqu'à iOS 19 ou 2026 – MacTrast

https://www.mactrast.com/2025/03/apple-says-users-will-have-to-put-up-with-regular-siri-until-ios-19-or-2026/

[13] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [24] [25] [26] [36] [37] Mises à jour des modèles de langage fondamentaux sur l'appareil et sur le serveur d'Apple - Recherche en apprentissage automatique Apple