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Selon certaines informations, Apple intégrerait le modèle Gemini de Google pour améliorer l'IA embarquée grâce à la distillation
Apple dispose désormais officiellement d'un accès étendu au modèle Gemini de Google et prévoit d'accélérer le développement de sa propre intelligence artificielle légère et intégrée aux appareils, en utilisant des techniques avancées de distillation des données.
Selon certaines informations, Apple disposerait d'un accès complet au modèle Gemini au sein de ses propres centres de données. Le cœur de cette stratégie consiste à utiliser les réponses de haute qualité et les chaînes de raisonnement détaillées de Gemini comme données d'entraînement pour « former » les modèles plus petits développés en interne par Apple. Cette méthode de « distillation de modèles », dans laquelle un grand modèle guide l'entraînement d'un modèle compact, permet à la version plus petite de conserver son efficacité computationnelle tout en atteignant des capacités de raisonnement logique comparables à celles des grands modèles de premier plan.
Alors que Gemini a été initialement conçu pour les chatbots et les applications d'entreprise, ce qui diffère à certains égards des plans d'intégration en profondeur d'Apple pour Siri, ce partenariat comble de manière cruciale le manque d'accès d'Apple à des données synthétiques de haute qualité. Apple poursuit ses propres recherches en parallèle ; son équipe Apple Foundation Models fait simultanément progresser le développement de modèles fondamentaux. Les fonctionnalités d'IA intégrant cette technologie de distillation devraient faire leur apparition lors de la prochaine Worldwide Developers Conference (WWDC) d'Apple en juin.
Cette collaboration marque un tournant dans le secteur de l'IA, qui passe d'une pure compétition en matière de puissance de calcul brute à une plus grande attention portée aux stratégies d'entraînement efficaces. En « payant pour les données » de manière efficace afin d'absorber les capacités d'un modèle de premier plan, Apple renforce son avantage en matière de calcul sur appareil. Cela reflète la dynamique actuelle entre les grands modèles à usage général et l'IA privée, spécifique à chaque appareil, chez les géants de la technologie, et suggère que les futurs appareils posséderont des capacités de raisonnement local et de gestion de tâches complexes nettement plus puissantes, accélérant encore davantage l'adoption généralisée de l'IA.
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