Apple peut enfin lancer Apple Intelligence en Chine, plus de deux ans après sa présentation initiale : l’entreprise a reçu le feu vert des autorités, comme l’ont annoncé The Information et Reuters. Le pays imposait des conditions bien plus strictes pour cette fonctionnalité, ce qui explique ce décalage temporel. Impossible en effet de lancer cette intelligence artificielle générative en utilisant les modèles conçus par la Pomme. Même avant son accord avec Google, il fallait exploiter des modèles locaux et surtout autorisés.
C’est pourquoi la firme de Tim Cook a travaillé ces dernières années avec les acteurs chinois, en particulier le groupe Alibaba, pour offrir les mêmes services que dans le reste du monde. Un représentant du géant a confirmé auprès de nos confrères de The Information que les modèles de la famille Qwen serviront de fondation à Apple Intelligence pour les utilisateurs de produits Apple en Chine. De son côté, Baidu a indiqué à Reuters que son entreprise allait aussi travailler avec celle de Cupertino, sans clarifier son rôle. Il y aura peut-être plusieurs modèles sous le capot, selon l’usage concerné.
On imaginait bien que les travaux avançaient, notamment à la suite d’une activation accidentelle au début du printemps. D’après les rumeurs d’alors, tout était prêt du côté d’Apple, c’est l’autorisation gouvernementale qui manquait encore. Il faut dire qu’utiliser des modèles locaux ne suffit pas, la dictature chinoise impose aussi de gérer certains aspects de son histoire ou de son fonctionnement. Plusieurs garde-fous devraient ainsi être en place en Chine et il ne faudra pas espérer de réponse de la part de Siri AI sur Tian’anmen, pour ne donner qu’un seul exemple.
La balle semble maintenant être dans le camp d’Apple. La WWDC 2026 s’est déroulée sans aucune promesse concernant l’arrivée d’Apple Intelligence en Chine, sans doute parce que l’entreprise voulait être sûre d’avoir les autorisations nécessaires. Puisqu’elles sont désormais accordées, il ne reste plus qu’à savoir si la nouveauté sera activée à la rentrée avec les OS 27, ou bien avant cela pour les OS 26.
Dans son dernier rapport, l'Arcep indique que le nombre de SMS envoyés par les Français a largement diminué en un an, en passant de 68 à 54 messages mensuels au premier trimestre 2026. Et par rapport à 2021, la chute est encore plus rude : la moyenne était de 134 à l'époque.
Le nombre de SMS envoyés diminue de trimestre en trimestre.
Une chute liée évidemment à l'intégration des messages RCS dans iOS 18, mais aussi à l'utilisation massive des messageries alternatives, comme WhatsApp, Signal ou Telegram. Avec le temps, le vénérable SMS qui était juste une solution pour permettre aux opérateurs de communiquer avec leurs clients est devenu un mode de communication important, qui a même amené son propre langage. Mais en 2026, donc, le SMS tend à disparaître, ce qui amène notre question : combien de SMS envoyez-vous mensuellement ? Le meilleur moyen de le vérifier est d'aller consulter votre consommation dans l'app de votre opérateur ou dans vos factures.
Nous n'allons pas vous demander combien vous envoyez de MMS (les messages qui peuvent contenir des images, de la vidéo ou de l'audio), car ces derniers sont encore beaucoup moins utilisés, avec seulement 5 messages mensuels en moyenne.
Frigate 0.18 est sorti en bêta et cette mise à jour de l’enregistreur vidéo en réseau (NVR) open source est comme toujours complète. Ses concepteurs ont notamment travaillé sur la simplicité d’accès de cette solution, qui doit être installée sur un ordinateur allumé en permanence pour collecter les images fournies par les caméras de surveillance chez soi. Cette version ajoute une interface graphique pour ajuster les nombreux paramètres de l’outil, sans avoir à manipuler des lignes de code en YAML. Ce sera un gain évident pour tout le monde, mais tout particulièrement pour les débutants, souvent rebutés par ce langage très sensible aux espaces.
L’éditeur visuel de configuration inclus dans Frigate 0.18, ici pour les paramètres ffmpeg d’une caméra. Image iGeneration.Autre exemple, ici la sélection des éléments à identifier sur les images. Image iGeneration.
Configurer Frigate reste complexe en raison du très grand nombre d’options, alors un détour par la documentation restera souvent indispensable. Malgré tout, c’est une meilleure approche que l’éditeur de configuration YAML, qui reste toutefois disponible pour ceux qui le souhaitent. Parmi les bonnes idées de cette nouvelle présentation, un bouton permet de réinitialiser les valeurs par défaut, ou bien de revenir aux préférences globales après avoir changé les détails d’une caméra. L’interface indiquera aussi si un redémarrage est nécessaire pour appliquer un changement, avec la possibilité de le faire d’un clic.
La mise à jour ajoute aussi le concept de profils, des jeux de paramètres que l’on peut ensuite appliquer à plusieurs caméras. Cette approche a deux avantages : d’une part, on peut facilement reproduire la même configuration sur toute une série d’appareils. De l’autre, Frigate permet de changer de profil à la volée, sans redémarrage, ce qui peut servir à prévoir différents jeux d’options pour ses caméras de surveillance et les appliquer à un moment donné. Si on fait le lien avec la domotique, ce sera très utile pour n’enregistrer certains mouvements qu’en son absence, par exemple.
L’autre axe majeur concerne l’analyse des données assistée par l’intelligence artificielle. Frigate 0.18 a entièrement revu la gestion des modèles externes qui sont utilisés pour enrichir les données. Comme Apple va le faire avec les OS 27, on peut en effet non seulement identifier un humain, un animal ou une voiture sur une vidéo, mais aussi décrire ce qui se passe. De quoi savoir si une personne est venue déposer un colis ou si son chien a détruit le parterre de fleurs, pas seulement qu’un humain ou un animal a été repéré.
Cette analyse se fait comme toujours à l’aide d’un modèle de langage (LLM). Il peut tourner en local sur la même machine à condition d’avoir un matériel suffisamment puissant, ce qui sera vite un point bloquant. L’alternative évidente consiste à faire appel à des modèles distants, comme ceux d’OpenAI ou encore de Google, via les API et donc en consommant des jetons (tokens). La configuration permet maintenant d’associer des modèles différents selon la tâche demandée. C’est d’autant plus important que générer des descriptions pour toutes les images collectées par Frigate peut vite devenir coûteux, alors mieux vaut réserver les modèles payants aux tâches les plus complexes.
Le chatbot intégré à Frigate 0.18, ici pour retrouver des vidéos de chats (duh…). Image iGeneration.
Un chatbot a été ajouté pour mieux exploiter ces données. On peut maintenant interroger Frigate avec des requêtes en langage naturel et obtenir des réponses à partir des images collectées et indexées. À condition d’avoir un descriptif complet pour chaque enregistrement, on peut retrouver plus rapidement seulement les vidéos de voitures rouges qui sortent du garage, ou ne voir que les chats qui sont sortis par la porte du jardin. Plus il y a d’informations associées aux images et plus la fonctionnalité sera utile, sans surprise.
Parmi les autres nouveautés notables, la recherche de mouvements a été améliorée avec cette version. Frigate 0.18 propose de sélectionner une zone de l’image et d’analyser l’historique pour ne garder que les activités qui se trouvent à l’intérieur. Autre nouvelle option, le système peut afficher une carte de chaleur pour signaler visuellement les zones les plus actives. Les exports sont également revus, avec la possibilité de les regrouper par cas et ensuite de les transférer en une fois. Une API a également été ajoutée, pour demander des exports depuis l’extérieur, ce qui pourra être utile pour son intégration à Home Assistant.
Le nouveau moteur de recherche de mouvement, ici centré sur une zone choisie par mes soins sur la caméra du garage. Image iGeneration.
La liste de changements est encore longue, tant côté interface que sous le capot avec, par exemple, une mise à jour majeure de FFmpeg, l’outil de conversion vidéo qui est essentiel à son bon fonctionnement. Si vous utilisez le NVR, vous pouvez basculer sur la bêta en modifiant l’image Docker de votre installation. Une lecture attentive de la documentation est une bonne idée pour obtenir de bons résultats : même si Frigate devient plus simple d’accès au fil du temps, cela reste un outil assez pointu.
Amazon réduit le prix de cet interrupteur pour volet roulant conçu par Meross qui présente l’avantage d’être compatible avec le standard Matter, ce qui facilite son intégration dans tous les écosystèmes de domotique. L’offre est particulièrement intéressante si vous avez un grand nombre de volets à équiper, puisqu’elle concerne le pack de quatre interrupteurs. Vendu 116 € à sa sortie, cet ensemble est actuellement affiché à 90 €, soit une réduction de 23 %. Cela nous fait l’unité à 22,4 €, un très bon prix dans la catégorie.
Image Meross/iGeneration.
Cet interrupteur mural remplacera un modèle traditionnel, celui installé en même temps que des volets roulants probablement. Il nécessite ainsi un lien physique avec le moteur à actionner, via les deux fils en général noirs. Il a aussi besoin d’une phase bien entendu et surtout d’un fil de neutre, ce qui peut poser problème pour les installations en France. Tous les volets sans fil, comme ceux de Somfy qui sont très populaires par ici, ne sont pas non plus gérés.
Le produit devrait trouver facilement sa place dans une boîte d’encastrement traditionnelle, tout en étant plus compact que la moyenne, avec ses 8 cm de côté (contre environ 8,5 cm pour un interrupteur classique). Sur ce modèle, Meross a opté pour une surface tactile entièrement en verre, avec trois boutons pour monter / interrompre / descendre l’ouvrant associé. On parle de volet, mais n’importe quel moteur du même type pourra être contrôlé, y compris s’il y a des stores ou rideaux dessus. Un calibrage automatique est de la partie, ce qui est essentiel pour un ajustement précis de la position (en pourcentage d’ouverture).
La connexion à la domotique se fait en Wi-Fi, uniquement sur la bande de fréquence des 2,4 GHz. C’est un choix courant chez Meross, qui dispense de matériel supplémentaire pour gérer un protocole sans fil dédié, comme le Thread. Matter oblige, le contrôle se fera localement, sans dépendre de serveurs distants. Le fabricant met d’ailleurs cet argument en avant, avec la promesse d’un temps de réaction de l’ordre de 0,01 seconde.
Si vous n’avez besoin que d’un seul interrupteur, Domadoo vend le même modèle à 22,5 € au lieu de 30. Sinon, le pack de quatre est en vente à 90 € au lieu de 116 pour quelques heures encore sur Amazon.
On ignore encore précisément quel impact la plainte d'Apple aura sur les projets d'OpenAI. En attendant, les contours du premier produit matériel conçu par la firme de Sam Altman, en collaboration avec Jony Ive, semblent se préciser.
Les deux compères s'attaqueraient à un concept qu'Apple n'a jamais réussi à concrétiser pleinement. Si le HomePod mini a de réelles qualités acoustiques, l'expérience se complique fâcheusement dès que l'on sollicite Siri. C'est précisément dans cette brèche que compte s'engouffrer OpenAI avec un appareil similaire à un HomePod mini sur-vitaminé, doté d'une batterie permettant de le transporter de pièce en pièce.
Selon Bloomberg, l'objet ne serait pas une simple enceinte, mais aurait été pensé pour agir comme un véritable « compagnon IA à la maison, presque humain ». Animé par le modèle GPT-Live, il serait capable de contrôler la domotique, de lancer de la musique ou de répondre à des messages, tout en apprenant les habitudes de ses utilisateurs au fil du temps pour devenir proactif.
Plus étonnant encore, l'appareil serait doté d'une véritable personnalité et d'éléments mécaniques capables de bouger de manière autonome pour donner l'illusion d'être « vivant ». Une caméra intégrée lui permettrait d'analyser son environnement avec une « incroyable conscience contextuelle », comme l'auraient teasé Sam Altman et Jony Ive. L'ancien designer d'Apple et le patron d'OpenAI décriraient ce projet comme un nouveau type d'ordinateur taillé pour l'IA, dont les prototypes seraient tout simplement « à couper le souffle ».
On a demandé à ChatGPT d'imaginer à quoi pourrait ressembler un tel appareil.
Un marché très concurrentiel
En coulisses, Apple prépare la riposte avec un hub domestique qui n’est pas si éloigné des ambitions d'OpenAI. Un appareil qui aurait d'ailleurs déjà dû voir le jour si la Pomme n'avait pas été confrontée à ses difficultés dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'obligeant à revoir sa copie pour développer une nouvelle version de Siri. Aux dernières nouvelles, ce hub intégrerait un écran carré de 7 pouces, une caméra pour la reconnaissance faciale et les appels vidéo, et, bien sûr, cette fameuse version remaniée de son assistant dopée à l'IA.
Si les premières rumeurs tablaient sur une sortie du produit d'OpenAI dès 2026, il ne faudrait désormais plus l'attendre avant 2027, bien qu'une présentation en avant-première cette année reste envisageable. Le calendrier reste toutefois suspendu aux décisions de justice : la demande d'injonction déposée par Apple pourrait, si elle est acceptée, purement et simplement interdire à OpenAI de commercialiser son matériel.
Image : Sonos
Reste à savoir si ce projet parviendra à se faire une place sur un marché déjà hautement concurrentiel, et surtout s'il réussira à marquer sa différence. Après tout, Google propose depuis un certain temps déjà des enceintes fortement adossées à ses propres modèles d'IA. Finalement, la société qui a peut-être le plus à perdre dans cette affaire n'est ni Apple ni Google, mais Sonos. L'annonce de ces grandes manœuvres a d'ailleurs fait chuter l'action du fabricant audio de plus de 10 % dans les échanges de fin de journée.
