Chez Apple, on ne plaisante pas avec la confidentialité. Et cela se voit jusque dans sa toute nouvelle initiative en matière d’intelligence artificielle : Apple Intelligence. Lancée récemment, cette IA maison n’a pas vraiment brillé à ses débuts. Comparée à des géants comme ChatGPT ou Gemini, elle montre déjà ses limites. Mais la firme de Cupertino compte bien rattraper son retard – à sa manière.

Car pour progresser, une intelligence artificielle a besoin de données. Beaucoup de données. Et là où d'autres géants du numérique n’hésitent pas à puiser dans les informations personnelles de leurs utilisateurs, Apple prend un virage très différent. La firme a dévoilé une nouvelle méthode d’entraînement basée sur des données synthétiques comparées localement aux données réelles, directement sur les appareils des utilisateurs. Prenons un exemple concret : un mail que l’IA doit résumer. Apple génère plusieurs e-mails fictifs, couvrant divers styles et scénarios – comme “Rendez-vous à 18h pour jouer au tennis.” Ces exemples sont transformés en “embeddings”, des représentations numériques qui incluent la longueur du message, le ton, le sujet, etc. L’iPhone de l’utilisateur compare ensuite ces données synthétiques à son propre e-mail réel – sans jamais envoyer ce dernier à Apple. Le seul signal transmis indique quelle version synthétique est la plus proche.

Et pour brouiller encore plus les pistes, Apple applique ce qu’on appelle la confidentialité différentielle : des éléments aléatoires sont ajoutés pour rendre impossible toute identification précise. Résultat : Apple peut améliorer ses modèles en repérant les formulations les plus fréquentes, sans jamais lire vos messages ni savoir d’où viennent les données. Ce modèle respecte donc scrupuleusement la vie privée. Mais ce choix a un prix : le développement est plus lent. Siri, déjà en retrait depuis des années face à Alexa ou Google Assistant, a souffert du même dilemme. Et avec Apple Intelligence, l’histoire semble se répéter. Cupertino ne veut pas transiger sur la confidentialité – mais cela freine son avance dans la course à l’IA.

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