Avec la montée de l’intelligence artificielle, certains pensent au paradigme suivant : la fin du smartphone. C’est ainsi que certaines entreprises comme OpenAI travaillent d’arrache-pied pour tenter de trouver le prochain appareil qui sera capable de faire tomber l’iPhone (et ses camarades Android) de son piédestal, permettant à celui qui emportera la mise de devenir le « prochain Apple » (si tout se passe bien).

Dans cette course au prochain wearable qui changera tout (et Apple est également dans la course avec les rumeurs d’AirPods avec caméra, les lunettes connectées ou encore le pendentif), le co-fondateur et CEO de Perplexity Aravind Srinivas porte une voix singulièrement différente des autres : pour lui, l’iPhone gagnera encore plus de poids avec la montée de l’IA intégrée.
Pour lui, l’iPhone n’est en aucun cas perturbé par la montée de l’IA, et au contraire, une IA de plus en plus performante lui permettra de devenir encore plus incontournable comme « passeport numérique ». Et même si Srinivas cite l’iPhone en exemple, sa logique s’étend en réalité au smartphone en général : plus l’IA devient centrale, plus le terminal principal du quotidien devient stratégique.
Mieux encore, pour lui le retard pris par Apple n’est pas si alarmant : il part du principe que pour donner encore plus de pouvoir à une intelligence artificielle, l’utilisateur mettra en avant le matériel, mais surtout le respect de la vie privée et le contrôle absolu sur les données qu’il partage avec l’IA. Dans ces conditions, pour Aravind Srinivas, l’iPhone est l’appareil le plus indiqué pour devenir incontournable : l’appareil contient déjà les moyens de paiement, les identités, les données de santé, les communications ou encore les photos privées des utilisateurs. Et dans un monde où pour aller plus loin dans l’aide au consommateur les IA devront demander accès à des données toujours plus intimes, Apple et sa mise en avant de la protection de la vie privée depuis des années maintenant a un coup d’avance par rapport à la concurrence.
De la même manière, il considère qu’Apple est en bon chemin concernant les calculs sur l’appareil lui-même : là où la majorité des LLM fonctionnent par le cloud, Cupertino n’a jamais caché son intention de vouloir faire autant que possible les calculs sur l’appareil du client, et fait tout pour que les puces Apple Silicon soient les meilleures dans le domaine. Pour Srinivas, c’est encore une fois du pain béni concernant la protection de la vie privée : à partir du moment où l’IA utilise une puce intégrée à l’appareil, les données restent en local, et ne vont pas se balader sur un serveur quelconque. Et en cas de besoin, Apple devrait s’appuyer sur ses propres serveurs pour le Private Cloud Compute, plutôt que de faire appel à des prestataires type OpenAI ou Anthropic. Le tout‑local restera de toute façon longtemps impossible pour certains usages, mais Apple veut que le cloud ne soit qu’un prolongement chiffré et contrôlé de l’appareil, et non le centre de gravité des données.
Pour compléter le tableau, Apple contrôlant à la fois le matériel et le logiciel, elle reste selon lui la plus à même d’offrir des garanties de respect de la vie privée à ses utilisateurs, là où des marques comme Samsung ou autres doivent s’appuyer sur des partenaires extérieurs pour la majorité des tâches d’intelligence artificielle, et sont de toute façon basées sur un système qui ne leur appartient pas, en dehors des Google Pixel. Et même pour Google, il y a des limites : le système leur appartient, mais pas la puce sur laquelle il tourne, contrairement à Apple qui conçoit à la fois iOS mais aussi les SoC Ax.
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L’avenir donnera-t-il raison à Aravind Srivinas ? Rien n’est écrit, mais une chose est sûre : les annonces de fuites de données sur divers services sont quasi quotidiennes, et dans cet environnement inquiétant, l’utilisateur aura toujours plus confiance en un appareil qui fait ses calculs en local en priorité plutôt qu’à un service entièrement externalisé. Et sur ce point, Apple a clairement une carte à jouer… tant qu’elle ne se laisse pas rattraper par ses concurrents, qui eux aussi misent sur le calcul local. Google pousse déjà ses puces Tensor dans les Pixel, Intel et Qualcomm multiplient les cœurs d’IA dédiés dans leurs SoC et plates-formes PC, et Nvidia comme d’autres musclent leurs architectures pour l’IA personnelle, avec des GPU et solutions locales capables de faire tourner des modèles autrefois réservés au cloud.




















