La puce A13 Bionic est le cœur des iPhone 11 et 11 Pro. Elle contient tout le nécessaire¹ pour faire fonctionner les smartphones, de la manière la plus rapide et surtout, la plus efficace en matière énergétique. Pour un appareil mobile dont les batteries sont l'élément le plus fragile, c'est une nécessité qui confine à l'obsession chez Apple.

« Publiquement, nous parlons beaucoup de performance », explique Anand Shimpi à Wired. L'ancien journaliste fondateur du site AnandTech fait partie de l'équipe en charge de l'architecture des plateformes au sein d'Apple. « Mais en réalité, nous voyons surtout cela en termes de performance par watt. Nous regardons l'efficacité énergétique, et si vous construisez un design de puce efficace, alors vous construisez aussi un design performant ».

Et pour les applications qui n'ont pas besoin des performances supplémentaires de l'A13, pas de souci : « Elles peuvent fonctionner avec les performances [de la puce de l'an dernier], en consommant moins d'énergie ». L'autonomie est un des atouts des nouveaux iPhone, avec une amélioration de 5 heures pour l'iPhone 11 Pro par rapport à l'iPhone XS Max, notamment.

L'équipe qui travaille sur le CPU étudie l'utilisation des applications et s'appuie sur les données recueillies pour optimiser les futurs processeurs. De cette manière, les prochains iPhone seront mieux armés pour accomplir le boulot demandé par les utilisateurs.

Pour ouvrir et lire un courriel, les cœurs économes de l'A13 sont mis à contribution. Pas besoin de plus pour cette tâche basique. Pour les travaux plus importants (chargement de pages web complexes, gros jeux…), ce sont les cœurs performants qui prennent le relais. Les tâches nécessitant l'apprentissage automatique exploitent la puce Neural Engine. Parfois, le processeur vient lui donner un coup de main pour accélérer un calcul.

La « sauce secrète » d'Apple, c'est le fonctionnement en commun de tous ces cœurs afin d'économiser de la batterie. L'idée générale est de ne pas activer les cœurs quand ils ne sont pas nécessaires à la tâche demandée. Phil Schiller, également invité à cet éclairage, explique que l'apprentissage automatique est indispensable à ce travail de triage, « que ce soit pour la gestion de la batterie ou l'optimisation des performances ».

Le patron du marketing se souvient que le machine learning n'existait pas il y a dix ans, sur les tout premiers iPhone. « Maintenant, c'est toujours actif et ça travaille ». Et le boulot d'optimisation d'Apple continue de payer : l'A13 est 30% plus efficace que l'A12, ce qui participe là aussi de l'amélioration de l'autonomie sur les iPhone 11 et 11 Pro.