La stratégie d’IA d’Apple devrait être la même qu’elle l’a toujours été

Apple travaille apparemment avec sa propre forme d’IA générative, mais l’analyste Ming-Chi Kuo nous dit ne pas s’attendre à un service Apple GPT avant 2024, ou plus tard.

L’analyste explique qu’une partie de la raison pour laquelle Apple n’a pas encore introduit ces services est que les dirigeants n’ont pas trouvé de “stratégie claire” pour le déploiement de la technologie.

Pourquoi n’est-ce pas clair ?

Le fait est que la stratégie de mise sur le marché pour cela (et pour toute autre technologie) a toujours été intrinsèquement comprise chez Apple : il s’agit d’augmenter les capacités humaines tout en respectant l’humanité innée. Cela a toujours été l’approche d’Apple.

Apple le sait et suit déjà ce chemin. Il a mis des implémentations limitées de l’IA dans ses produits pendant des années, y compris des fonctionnalités telles que la détection des chutes et des collisions, la fonctionnalité d’électrocardiogramme (ECG) sur l’Apple Watch, la traduction, la reconnaissance d’images et, plus récemment, la transcription des messages vocaux.

“Ces choses ne sont pas seulement d’excellentes fonctionnalités, mais elles sauvent également la vie des gens”, a déclaré le PDG d’Apple, Tim Cook. dit plus tôt cette année. “Nous considérons l’IA comme énorme, et nous continuerons à l’intégrer dans nos produits de manière très réfléchie.”

Reste concentré, reste stupide

L’approche d’Apple devrait vraiment refléter son objectif traditionnel de donner aux utilisateurs ce dont ils ont besoin. Il est logique de déployer un Apple LLM de manière spécifique pour une utilisation dans des applications spécifiques.

Voici quelques idées pour montrer comment l’entreprise pourrait améliorer ses produits grâce au déploiement ciblé de l’IA générative.

• Tout comme Adobe l’a fait dans Photoshop, dans Photos, Apple pourrait fournir des modifications et des améliorations d’images basées sur des invites sur l’appareil, la suppression d’arrière-plans et d’autres fonctionnalités de base. La possibilité d’utiliser Siri pour initier ces commandes profiterait aux photographes utilisant l’iPhone en mettant en place des modifications et des compositions rapides à la volée pour une finalisation ultérieure dans des applications d’imagerie professionnelles.
• Dans le domaine de la santé, la technologie pourrait combiner des mesures physiques avec l’emplacement, la planification et d’autres informations pour fournir aux utilisateurs non seulement un résumé des habitudes de santé historiques, mais également pour identifier les schémas de mauvaise santé et/ou de rétablissement. Ces informations pourraient même aider les personnes qui tombent malades à identifier quand et où elles se trouvaient lorsqu’elles ont été infectées, ce qui pourrait faire une grande différence pour la santé publique.
• Le courrier est l’application essentielle que tout le monde déteste. Apple l’a amélioré au cours des deux dernières années et de nouvelles fonctionnalités telles que la capacité de retarder l’envoi de messages ou de vous rappeler les e-mails entrants le rendent plus utile. Mais ses fonctions de recherche sont assez limitées. Un grand modèle de langage Apple (LLM) pourrait aider à fournir des associations plus riches entre les informations que vous possédez déjà, en identifiant des interactions plus complexes, telles que “Rassemblez tous les e-mails liés à la présentation prévue pour le 19 septembre”, par exemple.
• Les raccourcis sont excellents, mais je pense toujours que la plupart des utilisateurs restent perplexes face à certains des langages utilisés dans les modèles d’instructions. Cependant, chaque étape disponible dans Raccourcis est prévisible et consultable. Dans cet esprit, il devrait être possible de demander à Apple GPT de fournir un raccourci pour un objectif requis. (Peut-être qu’il pourrait s’appeler “Siri Pro”.)
• Nous reconnaissons tous que l’IA générative peut créer des e-mails, des textes et d’autres sorties en fonction des invites de l’utilisateur, et bien que ce ne soit pas toujours souhaitable, il est logique d’utiliser la technologie pour prendre en charge les autres fonctionnalités d’apprentissage automatique d’Apple, telles que le contrôle vocal, Siri, la recherche, et Dictée.
• Il est logique de mettre davantage de ce type d’intelligence dans les applications. Pensez à quel point serait-il utile si tout ce que vous aviez à faire était de jeter une feuille de calcul de données dans Numbers pour générer diverses représentations visuelles de ces informations basées sur une compréhension contextuelle plus avancée de celles-ci ? Qu’en est-il d’un chatbot NoCode XCode pour aider à automatiser les tâches courantes ?

Soyez sélectif, concentrez-vous sur l’utilisateur

Bien que je suppose qu’aucune de ces suggestions ne tire vraiment parti du véritable potentiel de l’intelligence artificielle basée sur LLM dans l’écosystème d’Apple, il me semble que l’amélioration d’applications et de services sélectionnés est une stratégie de déploiement viable.

C’est une approche qui parvient à refléter la mission principale d’Apple de placer ses utilisateurs au centre de ce qu’elle fait en leur facilitant la réalisation de ce qu’ils ont l’intention de faire.

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