Apple développe une application interne de type ChatGPT pour tester la refonte de Siri

Apple a développé une application interne ressemblant à ChatGPT pour aider les ingénieurs à tester une version repensée de Siri. Cet outil est conçu exclusivement pour un usage interne et ne sera pas rendu public. L’application facilite l’évaluation des nouvelles fonctionnalités de Siri, notamment une meilleure prise en compte du contexte, une fonctionnalité inter-applications améliorée et une intégration plus profonde avec les données personnelles.

L’interface de l’application reflète celle d’autres applications de chatbot, organisant plusieurs conversations sur divers sujets. Elle est capable de se souvenir et de faire référence aux interactions passées, supportant ainsi des dialogues prolongés. Apple travaille sur une version plus intelligente de Siri depuis le lancement d’iOS 18. Initialement, la société prévoyait d’introduire une Siri améliorée par IA dans le cadre de cette mise à jour, mais a reporté la sortie à 2026 en raison de normes non atteintes.

Le plan initial pour Apple Intelligence Siri a été abandonné au profit d’une refonte complète utilisant une architecture de seconde génération, accélérant la transition vers des modèles de langage de grande taille (LLM). La prochaine version de Siri devrait utiliser des LLM avancés similaires à ChatGPT, Claude et Gemini, permettant des conversations continues, des réponses proches de celles d’un humain et l’exécution de tâches plus complexes.

Apple vise à lancer Siri propulsé par LLM début 2026, probablement dans le cadre d’une mise à jour iOS 26.4 attendue en mars. Cette sortie interviendrait un an plus tard que prévu initialement. De plus, d’ici la fin de l’année prochaine, Apple prévoit de dévoiler un nouveau design pour Siri, adoptant potentiellement une apparence plus humanoïde, proche du logo Finder du Mac.

La société a engagé des discussions avec Anthropic, OpenAI et Google, envisageant d’utiliser des services tiers pour alimenter la nouvelle version de Siri plutôt que de s’appuyer uniquement sur des modèles d’IA internes.