Depuis plusieurs mois, les rumeurs se voulaient tenaces : Apple va se reposer en grande partie sur Gemini, et Siri va donc devenir un cousin de l’intelligence artificielle de Google. Mais est-ce vraiment le cas ? Selon quatre ténors d’Apple, à savoir Craig Federighi (SVP Software engineering), Sebastien Marineau-Mes, Mike Rockwell et Amar Subramanya, il n’en est rien, comme le rapporte 9to5Mac.
Dès le départ, Craig Federighi est clair :
Bien sûr que non, nous n’avons pas mis Gemini dans notre app. En fait, aucun morceau de code de Gemini ne fait partie de ce que nous faisons tourner sur iOS. Pour ces modèles, nous n’utilisons aucun des modèles que Google déploie chez ses clients, ni aucune infrastructure qu’ils mettent à disposition d’autres entreprises. Même pour la base de connaissances, nous n’utilisons pas Google Search ou aucun autre outil de Google comme pierre angulaire de notre système. J’espère que je suis bien clair. Nous n’utilisons à aucun moment Google Assistant.
Le SVP Software Engineering détaille ensuite le principe de fonctionnement à la base du système : le System Orchestrator, qui dirige les requêtes vers des outils comme l’App Toolbox qui accède aux apps tierces, ou Spotlight Semantic Index, qui accède aux données contenues dans l’iPhone. Ensuite, vient le temps d’utiliser les modèles intégrés en local. Ces modèles sont au cœur de la reconnaissance vocale, de la voix qui répond à l’utilisateur, mais aussi comprennent les éléments affichés à l’écran et répondent sur l’affichage de l’iPhone.
Quand la question dépasse les capacités des modèles locaux, alors le System Orchestrator renvoie la requête vers le Private Cloud Compute. Apple insiste fortement sur le fait qu’aucune donnée n’est accessible, pas même à l’entreprise elle-même, et qu’aucune information n’est stockée une fois devenue inutile la tâche terminée. Craig Federighi rappelle que c’est non seulement la façon dont ils ont conçu le système, mais qu’il est aussi auditable par des chercheurs indépendants.
Les modèles eux-mêmes ont été conçus en collaboration avec Google, mais encore une fois, le SVP insiste : que ce soit AFM (Apple Foundation Model) Cloud, AFM Cloud Pro, AFM Fusion ou même le modèle de génération d’images, ils sont tous faits spécifiquement pour Apple Intelligence, et fonctionnent tous sur une architecture propre à Apple.
Enfin, il reste les informations concernant des actualités, ou des connaissances éparpillées sur internet. Pour ça, Apple a créé le World Knowledge Service, qui a été construit sur plusieurs années de recherches.
Amar Subramanya enfonce le clou par la suite : que ce soit les modèles, les plateformes sur lesquelles ils fonctionnent, ou même les données utilisées pour les entraîner, tout a été customisé pour répondre aux demandes spécifiques d’Apple. Les modèles de Google n’ont servi qu’à affiner AFM à partir des sorties de Gemini.
Apple confirme que le nouveau Siri s’appuiera sur Gemini
Cependant, alors que les prémices d’Apple Intelligence étaient appelés à travailler sur des serveurs entièrement construits par Apple, Amar Subramanya confirme une rumeur dévoilée il y a quelques jours : le Private Cloud Compute, s’il a été fait aux spécifications d’Apple, s’étend aussi sur du matériel Nvidia hébergé sur le cloud de Google.
Voilà de quoi rappeler la complexité globale de la structure : si en local tout tourne sur des modèles créés par les équipes d’Apple, et fonctionnant sur du matériel Apple Silicon, l’affinage repose tout de même sur les sorties des modèles Gemini. De même que si Private Cloud Compute est basé sur une architecture logicielle propre à Apple, avec des modèles créés par Apple grâce aux sorties de Gemini, les serveurs sont hébergés dans le cloud de Google et tournent sur des GPU Nvidia. Cela n’empêche pas Apple de maintenir son très haut niveau de respect de la vie privée, ni de faire vérifier ses affirmations par des audits externes, mais cela casse un peu le discours d’il y a deux ans, voulant que tout, du data-center aux puces utilisées dans les serveurs devait provenir d’Apple et uniquement Apple. Entre le retard à rattraper sur les racines des modèles et le matériel nécessaire à alimenter une IA dans le cloud, surtout en cette période de crise de la mémoire vive, Apple semble être revenue au pragmatisme, plutôt que de tout vouloir faire par elle-même.
