À l’occasion du lancement d’iOS 26, les développeurs s’emparent activement du cadre de modèles fondamentaux (Foundation Models) d’Apple, présenté lors de la WWDC 2025. Ce framework permet d’intégrer des modèles d’intelligence artificielle locaux directement sur les appareils, sans recourir à des serveurs distants, ce qui élimine les coûts d’inférence et renforce la confidentialité des données. Contrairement aux modèles volumineux de OpenAI, Anthropic ou Meta, ceux d’Apple sont conçus pour fonctionner efficacement en local, ce qui limite leurs capacités à des améliorations de qualité de vie plutôt qu’à des révolutions fonctionnelles. Parmi les premiers apps à tirer parti de cette technologie, Lil Artist propose une fonctionnalité d’écriture de contes interactifs pour enfants, où l’utilisateur choisit un personnage et un thème, et l’IA génère automatiquement une histoire. Le modèle local gère la génération de texte, offrant une expérience immersive sans connexion internet. Dans Daylish, un prototype permet de suggérer automatiquement des emojis pour les événements du planning quotidien, basé sur le titre de chaque entrée. MoneyCoach, l’application de suivi financier, utilise l’IA pour analyser les dépenses et proposer des catégories automatiques, tout en fournissant des insights comme « Vous avez dépensé plus que la moyenne cette semaine ». L’application d’apprentissage des mots LookUp a ajouté un mode d’apprentissage interactif : le modèle local crée des exemples concrets d’usage d’un mot et demande à l’utilisateur de les expliquer dans une phrase. Il génère également une carte visuelle de l’origine étymologique d’un mot. L’application de gestion de tâches Tasks intègre des suggestions de balises, la détection de tâches récurrentes et une fonction de conversion vocale de phrases en tâches structurées, entièrement en local. Day One, l’application de journaling, utilise l’IA pour proposer des titres d’entrée, extraire des extraits significatifs et générer des prompts pour encourager une écriture plus profonde. Crouton, l’application de recettes, automatise la création de balises pour les recettes, nomme les minuteries et transforme les blocs de texte en étapes claires et compréhensibles. SignEasy résume les contrats en extraire les points clés, tandis que Dark Noise permet de créer des ambiances sonores personnalisées à partir de descriptions textuelles, avec un contrôle précis des niveaux. Lights Out, une application dédiée au championnat de Formule 1, utilise l’IA pour résumer les commentaires en direct pendant les courses. Capture suggère automatiquement des catégories dans les notes ou tâches, tandis que Lumy, l’application météo, propose des recommandations contextuelles basées sur les conditions climatiques. Cardpointers permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs cartes de crédit ou leurs offres, avec des réponses générées localement. Enfin, Guitar Wiz, l’application d’apprentissage de guitare, utilise l’IA pour expliquer les accords, fournir des conseils pour les joueurs avancés et offrir un support multilingue pour plus de 15 langues. Ces exemples montrent une adoption stratégique de l’intelligence artificielle locale par les développeurs, qui valorisent la confidentialité, la rapidité et la fiabilité sans dépendre d’internet. Les experts du secteur saluent cette approche comme une avancée significative vers une IA plus responsable, notamment dans les applications sensibles aux données personnelles. Apple, en mettant à disposition des modèles légers et performants, ouvre la voie à une nouvelle génération d’applications intelligentes, autonomes et respectueuses de l’intimité des utilisateurs.