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Lors de la conférence mondiale des développeurs d'Apple en 2026, la WWDC, la firme de Cupertino a dévoilé les avancées de Siri IA. Après les attentes déçues des annonces de 2024, la prudence est de mise, mais les nouvelles fonctionnalités semblent cette fois-ci réalisables. Apple a intégré un modèle dérivé de Gemini, qu'ils exécutent sur leur propre infrastructure Private Cloud Compute.
Les nouvelles capacités de Siri IA s'appuient sur les vision LLMs pour extraire des informations directement de l'écran de l'utilisateur. Cette approche innovante permet de contourner la nécessité pour chaque application de développer un code spécifique pour s'intégrer à l'intelligence d'Apple. En 2024, les vision LLMs étaient encore une technologie émergente, mais elles ont depuis gagné en maturité.
Apple a également introduit la bibliothèque Core AI, un outil qui représente un pas en avant significatif pour les développeurs. Cette bibliothèque est conçue pour permettre une exploitation optimale du matériel Apple, en s'intégrant à l'écosystème open source PyTorch de Meta. Les extensions Core AI PyTorch, connues sous le nom de coreai-torch, servent de pont entre PyTorch et Core AI. Elles permettent aux développeurs de faire fonctionner un modèle PyTorch existant, exporté sous forme de torch.export.ExportedProgram, dans un AIProgram Core AI prêt à être exécuté sur le matériel Apple. Ce processus implique de parcourir le graphique FX nœud par nœud et de mapper les opérateurs ATen aux opérations Core AI.
Les développeurs peuvent dès à présent installer une version bêta d'iOS 27, qui inclut ces nouvelles fonctionnalités. Cependant, l'accès à Siri IA nécessite de passer par une liste d'attente. Aaron Perris de MacRumors a rapporté avoir réussi à sortir de cette liste, ce qui laisse espérer des retours d'expérience concrets sur le fonctionnement de Siri IA dans un avenir proche.
En outre, Apple a annoncé que les modèles Private Cloud Compute Gemini fonctionnent sur Google Cloud, utilisant du matériel NVIDIA. Selon le blog de recherche sur la sécurité d'Apple, pour les tâches les plus exigeantes, y compris l'utilisation d'outils agentiques et le raisonnement complexe, Apple a collaboré avec Google et NVIDIA pour étendre son infrastructure PCC aux systèmes Google Cloud. Ces systèmes utilisent des GPU NVIDIA tout en maintenant les puissantes protections de sécurité et de confidentialité d'Apple.
Le PCC sur Google Cloud tire parti de nombreux modèles de sécurité architecturale similaires à ceux utilisés sur Apple silicon. Le traitement initial des données réseau pour chaque requête est effectué dans un processus dédié, au sein de son propre espace de noms. Le logiciel d'inférence partagé est recyclé avec une durée de vie courte, et les clés attestées sont conservées dans une VM confidentielle dédiée, isolée des entrées externes. Comme pour PCC sur Apple silicon, tous les binaires seront publiés pour inspection publique, assurant ainsi une transparence et une sécurité accrues.
