L'intelligence artificielle continue de redéfinir les frontières de la technologie, et cette semaine, deux annonces majeures ont secoué l'écosystème des grands modèles de langage (LLM). D'une part, l'alliance stratégique entre Apple et Google pour propulser Siri vers de nouveaux sommets de performance. D'autre part, les avancées d'Anthropic suggérant que les LLM pourraient développer des capacités d'introspection, ouvrant la voie à des systèmes plus transparents et explicables. Ces développements soulignent une course à l'armement technologique où la puissance de calcul et la sophistication des modèles sont les enjeux centraux.
L'actualité la plus retentissante de la semaine est sans conteste le partenariat inattendu entre deux géants de la tech, Apple et Google. Face à la rapidité d'innovation de ses concurrents en matière d'IA générative, Apple aurait pris la décision pragmatique de s'allier à Google pour refondre son assistant vocal, Siri.
Selon des informations rapportées par Bloomberg 1, Apple s'apprêterait à verser un milliard de dollars par an à Google pour obtenir une version sur mesure de son modèle de langage Gemini. Ce modèle, taillé pour les besoins d'Apple Intelligence, serait un LLM massif de 1 200 milliards de paramètres.
Cette décision illustre la pression concurrentielle intense qui règne dans le domaine des LLM. Les tests internes d'Apple auraient révélé la supériorité de Google Gemini sur ses propres modèles de fondation, ainsi que sur ceux d'OpenAI et d'Anthropic 1. En optant pour un modèle de cette envergure, Apple cherche à doter le nouveau Siri d'une capacité à gérer des scénarios complexes, à travailler de manière proactive et à offrir une polyvalence jusqu'alors inégalée.
Actuellement, Apple Intelligence repose sur un système hybride : un petit modèle local (environ 3 milliards de paramètres) pour les tâches rapides et un modèle dans le cloud (entre 30 et 150 milliards de paramètres) pour les opérations plus lourdes. Le passage à un modèle de 1 200 milliards de paramètres représente un saut quantique en termes de puissance de raisonnement et de génération.
Caractéristique | Apple Intelligence (Actuel) | Nouveau Siri (Potentiel) |
| Modèle Local | ~3 milliards de paramètres | Maintenu pour les tâches légères |
| Modèle Cloud | 30 à 150 milliards de paramètres | 1 200 milliards de paramètres (Gemini sur mesure) |
| Capacité | Tâches de base, résumés courts | Scénarios complexes, proactivité, polyvalence |
| Infrastructure | Private Cloud Compute (PCC) | Private Cloud Compute (PCC) |
L'un des aspects les plus cruciaux de cet accord concerne la confidentialité des données. Apple, qui a fait de la protection de la vie privée son cheval de bataille, ne compte pas utiliser le service Google Gemini standard. Au lieu de cela, le modèle sur mesure de Google serait exécuté sur l'infrastructure Private Cloud Compute (PCC) d'Apple. Le PCC est conçu pour anonymiser chaque requête, garantissant que Google ne récupère aucune donnée utilisateur dans la transaction 1.
Cependant, cette alliance soulève une question symbolique : est-ce un aveu d'échec pour Apple dans la course à l'IA ? Bien qu'Apple continue de développer ses propres modèles, le recours à Google pour le "mégamodèle" montre la difficulté de suivre le rythme d'innovation des leaders du secteur.
L'écosystème de l'IA est en effervescence, et d'autres nouvelles importantes méritent notre attention :
1.L'Introspection des LLM (Anthropic) : Anthropic a récemment publié des travaux suggérant que les grands modèles de langage pourraient développer des capacités d'introspection 2. Cela signifie que les modèles pourraient être capables de "réfléchir" à leurs propres raisonnements et d'expliquer leurs décisions, un pas de géant vers l'IA explicable (XAI).
2.DeepSeek-R1 et la Course aux Modèles Ouverts : Le modèle DeepSeek-R1 continue de faire parler de lui, notamment pour ses performances en raisonnement technique et en codage 3. Bien qu'optimisé pour l'anglais et le chinois, il se positionne comme un concurrent sérieux dans la catégorie des modèles ouverts, rivalisant avec des modèles comme Grok-3 et les dernières versions de Llama.
3.L'IA Act de l'UE sous Pression : L'Union Européenne envisage de reporter certaines dispositions de l'IA Act face au lobbying intense des entreprises technologiques 4. Ce report potentiel pourrait avoir des implications majeures sur le calendrier de régulation de l'IA en Europe.
4.Le Classement Français des IA : Le gouvernement français a dévoilé son premier classement des meilleures IA, issu de son comparateur de modèles lancé en octobre 2024 5. Ce type d'initiative nationale vise à éclairer les utilisateurs et les entreprises sur les performances réelles des différents modèles disponibles.
Pour ce mois, nous mettons en lumière DeepSeek-R1, un modèle de langage avancé qui se distingue par ses capacités de raisonnement et de résolution de problèmes complexes. Développé par l'entreprise chinoise DeepSeek, ce modèle excelle particulièrement dans les tâches de codage et les benchmarks mathématiques, surpassant de nombreux concurrents dans ces domaines précis 3. Il est conçu pour rendre l'analyse avancée et la prise de décision en temps réel plus accessibles aux chercheurs et aux développeurs. Sa performance, notamment dans des modes comme "Think" et "Big Brain" (selon les implémentations), en fait un outil de choix pour les professionnels nécessitant une logique implacable de la part de leur assistant IA.
[2] Anthropic. LLMs Show Signs of Introspection. Publié le 6 novembre 2025.
