Apple met à jour ses modèles d’IA mais la performance déçoit

Apple a présenté une nouvelle génération de modèles d’intelligence artificielle, destinés à améliorer ses services sur iPhone, iPad et Mac. Malgré des avancées techniques et une meilleure intégration, les performances de ces modèles restent en deçà des leaders du marché, soulevant des questions sur l’équilibre entre innovation et confidentialité.

Apple a encore du pain sur la planche

À l’occasion de la WWDC 2025, Apple a dévoilé une nouvelle génération de modèles « foundation » destinés à alimenter ses fonctionnalités Apple Intelligence, tant sur l’appareil qu’en cloud privé. Toutefois, les résultats de performance publiés par Apple elle-même montrent que ses appareils peinent à rivaliser avec certaines solutions concurrentes.

Ce que propose Apple

Deux modèles mis à jour

• Un modèle on‑device (local, environ 3 milliards de paramètres) optimisé pour le traitement en local directement sur iPhone, iPad ou Mac
• Un modèle Server, plus puissant, tournant dans les data-centers d’Apple via l’infrastructure Private Cloud Compute

Améliorations techniques

• Meilleure utilisation des outils, compréhension image+texte
• Gain de rapidité et d’efficacité, support de 15 langues
• Droit d’accès accordé aux développeurs via le nouveau framework Foundation Models

Ouverture développeurs

• L’API Foundation Models permet désormais l’accès au modèle local pour des tâches comme la génération, le résumé de texte et l’exécution d’actions dans les apps.

  Oups, la perf n’est pas au rendez-vous

Malgré ces avancées, Apple révèle que :

• Le modèle on‑device se comporte « de façon comparable » aux modèles similaires de Google ou Alibaba, mais pas mieux.
• Le modèle Server reste derrière OpenAI GPT‑4o, jugé supérieur
• En reconnaissance d’image, les évaluateurs humains ont préféré Llama 4 Scout (Meta) au modèle Server d’Apple

Ces résultats sont encore plus décevants lorsqu'on s'aperçoit que que Llama 4 Scout est lui-même en retrait par rapport aux modèles leaders (Google, Anthropic, OpenAI), soulignant à nouveau le réel retard d’Apple dans ce domaine.

Malgré sa stratégie prudente, qui valorise la confidentialité et l’intégration native, Apple doit encore faire ses preuves dans l’IA générative. Les benchmarks révèlent une magie partielle, et aucun "GPT‑4o killer" à l’horizon. Les développeurs peuvent profiter des possibilités offertes, mais le grand public attendra pour une accélération notable.