Voici le problème avec Apple et l’IA : c’est la plus riche entreprise technologique sur la planète, et elle est pourtant encore en train de rattraper son retard. En mars 2026, cet écart est plus visible que jamais.
La situation de Siri devient embarrassante
Apple a annoncé son grand effort en IA — Apple Intelligence — lors de la WWDC 2024. Le point central devait être un Siri complètement reconstruit, alimenté par de grands modèles de langage, capable de comprendre le contexte, de gérer des tâches à plusieurs étapes et d’être réellement utile pour la première fois en dix ans.
C’était il y a presque deux ans. Le nouveau Siri n’est toujours pas là.
Selon Bloomberg, la refonte de Siri propulsée par l’IA a été retardée à nouveau. Elle devait être lancée avec iOS 26.4 en mars 2026. Maintenant, elle est repoussée à mai au plus tôt, certaines fonctionnalités risquant de ne pas arriver avant iOS 27 en septembre. Les raisons ? Le nouveau Siri est trop lent, a des difficultés avec des commandes complexes, et ne s’intègre pas bien avec les propres modèles d’IA d’Apple.
Pour une entreprise qui a dépensé 30 milliards de dollars en R&D l’année dernière, c’est un regard difficile.
Le partenariat Google Gemini change tout
La plus grande nouvelle IA d’Apple cette année n’est pas quelque chose que la société a créé — c’est quelque chose qu’elle a acheté. Apple et Google ont annoncé que la prochaine génération de modèles fondamentaux d’Apple sera basée sur l’architecture Gemini de Google et son infrastructure cloud.
Laissez cela sink in. Apple, l’entreprise qui a construit sa marque sur l’intégration verticale et le contrôle de chaque couche de la pile, externalise le cerveau de son assistant IA à Google.
Du point de vue d’un développeur d’API, c’est fascinant. Cela signifie :
Les capacités de Siri seront de classe Gemini. C’est une mise à niveau massive par rapport à ce qu’Apple préparait en interne. Gemini peut gérer des entrées multi-modales, un raisonnement complexe et des conversations à long contexte. Si Apple parvient réellement à expédier cette intégration, Siri passe d’une blague à un concurrent légitime du jour au lendemain.
L’histoire de l’API pour les développeurs devient compliquée. Les API d’Apple Intelligence permettent actuellement aux développeurs d’intégrer des modèles sur appareil pour des choses comme la résumé de texte et la compréhension d’images. Mais si le backend est maintenant Gemini, que se passe-t-il pour la surface API ? Les développeurs auront-ils accès à des capacités de niveau Gemini via le SDK d’Apple ? Ou Apple gardera-t-il les bonnes choses verrouillées derrière Siri ?
Les revendications en matière de confidentialité nécessitent un astérisque. L’ensemble du discours IA d’Apple a été « nous traitons tout sur l’appareil. » Avec Gemini dans le mélange, certains traitements vont inévitablement être déplacés vers le cloud de Google. Apple dit qu’il utilisera « le calcul en cloud privé » pour garder les données sécurisées, mais la perception est différente lorsque vos données touchent l’infrastructure de Google.
Ce qu’Apple Intelligence fait réellement aujourd’hui
Enlevez l’excitation et les retards, et voici ce que Apple Intelligence peut réellement faire en ce début d’année 2026 :
Outils d’écriture. Réécrire, corriger et résumer du texte dans n’importe quelle application. Cela fonctionne bien et se déroule sur appareil. Probablement la fonctionnalité la plus utile d’Apple Intelligence disponible aujourd’hui.
Génération d’images (Image Playground). Créer des images de style cartoon à partir de phrases de texte. C’est amusant mais limité — pas de sortie photoréaliste, pas de contrôle fin. Plus un tour de magie qu’un outil de productivité.
Résumés de notifications. Résumés générés par l’IA des piles de notifications. Parfois utile, parfois largement incorrect (l’incident du résumé de BBC News était le summum de la comédie).
Recherche de photos et nettoyage. Recherche de photos en langage naturel (« montrez-moi des photos de la plage l’été dernier ») et suppression d’objets. Les deux fonctionnent étonnamment bien.
Améliorations de base de Siri. Meilleure compréhension du langage naturel, sensibilisation à l’écran, intégration de ChatGPT pour les requêtes complexes. Mais la grande mise à niveau conversationnelle de l’IA ? Toujours à venir.
Pour les développeurs construisant sur la plateforme d’Apple, la surface API actuelle est limitée. Vous avez accès au cadre des outils d’écriture et à quelques capacités de ML sur appareil via Core ML, mais il n’y a pas d’API LLM généralistes comparable à ce que Google offre avec Gemini ou ce qu’OpenAI fournit via son SDK.
La concurrence n’attend pas
Tandis qu’Apple retarde, tout le monde expédie.
Google a intégré Gemini dans Android, Chrome, Workspace, et pratiquement tout le reste. Leur Gemini Nano sur appareil fonctionne sur les téléphones Pixel et gère des tâches que Apple Intelligence ne peut pas encore toucher.
Samsung a lancé des fonctionnalités Galaxy AI des mois avant qu’Apple Intelligence ne soit disponible, et leur dernière série Galaxy S26 a une traduction en temps réel, un édition photo AI, et un assistant propulsé par Gemini qui fonctionne réellement.
Microsoft a Copilot partout — Windows, Office, Edge, même le clavier. Qu’on l’aime ou pas, cela fonctionne et évolue rapidement.
La stratégie d’Apple de « nous prendrons notre temps et nous ferons bien » a fonctionné quand ils établissaient le rythme. Quand vous avez deux ans de retard sur une fonctionnalité promise, la patience commence à ressembler à de l’incompétence.
Ce que cela signifie pour les développeurs
Si vous développez des applications pour l’écosystème d’Apple, voici ce qu’il faut retenir :
Ne pariez pas encore sur les API d’Apple Intelligence pour des fonctionnalités critiques. La plateforme évolue encore trop rapidement. Ce qui est lancé dans iOS 26.4 pourrait avoir un aspect complètement différent dans iOS 27 une fois l’intégration Gemini effectuée.
Core ML reste solide. Pour l’inférence sur appareil — classification d’images, NLP, modèles personnalisés — Core ML demeure excellent. Le matériel d’Apple, le Neural Engine, est véritablement le meilleur de sa catégorie pour les charges de travail ML sur appareil.
Suivez de près l’intégration de Gemini. Si Apple expose des capacités de niveau Gemini via une API développeur, ce sera un changement significatif pour les applications iOS. Imaginez des Siri Shortcuts capables de raisonner à propos de tâches complexes à plusieurs étapes, ou des intents d’application qui comprennent un langage naturel nuancé.
L’IA multiplateforme est un pari plus sûr. Jusqu’à ce que l’histoire de l’IA d’Apple se stabilise, le développement sur l’API d’OpenAI, l’API de Gemini de Google, ou l’API Claude d’Anthropic vous donne plus de contrôle et moins de dépendances à la plateforme.
Évaluation honnête
La stratégie d’Apple en matière d’IA en 2026 est un mélange étrange de réelle capacité technique et de retards d’exécution frustrants. Le matériel est là — les puces M et A sont de véritables monstres pour les charges de travail ML. L’histoire de la confidentialité sur appareil est convaincante. Les outils d’écriture et les fonctionnalités photo sont véritablement utiles.
Mais la fonctionnalité phare — le Siri alimenté par l’IA qui était censé tout changer — continue de glisser. Et la décision de s’associer à Google pour les modèles sous-jacents, bien que pragmatique, sape le récit « nous faisons tout nous-mêmes » que les fans d’Apple adorent.
Ma prédiction : lorsque le Siri alimenté par Gemini sera enfin lancé (probablement en septembre 2026 avec iOS 27), il sera bon. Peut-être même génial. Mais d’ici là, Google et Samsung seront déjà passés à autre chose, et Apple continuera de rattraper son retard.
La plus riche entreprise du monde ne devrait pas être aussi en retard sur le changement technologique le plus important de la dernière décennie. Et pourtant, nous y sommes.
🕒 Published: