Apple ne misait pas tout sur Google Gemini pour son Siri dopé à l'IA. La marque déploie en réalité cinq modèles propriétaires — AFM Core, AFM Core Advanced, AFM Cloud, ADM Cloud, AFM Cloud Pro — chacun optimisé pour une tâche ou un appareil spécifique. Gemini intervient ponctuellement, tandis que les GPU Nvidia assurent la puissance brute côté infrastructure.
Cette architecture révèle une stratégie souvent mal comprise : Apple construit sa souveraineté IA graduellement, sans casser l'existant. Les modèles maison traitent les tâches sensibles (données utilisateur, requêtes on-device), tandis que Google gère les questions plus ouvertes nécessitant davantage de puissance de calcul.
L'enjeu sous-jacent : réduire la dépendance vis-à-vis de Google sans basculer entièrement en interne, où les coûts d'infrastructure exploseraient. Numerama a pu observer ces choix techniques à Cupertino et décortiquer comment Apple navigue entre efficacité économique et protection des données.
Cette approche multi-modèles dessine une tendance : les géants tech refusent désormais le monopole des grands labs. Chacun construit sa boîte à outils, quitte à cohabiter avec les concurrents quand c'est tactiquement utile.
