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ChatGPT Phone : tout ce qu’on sait du smartphone IA agentique qui veut tuer l’iPhone
InfrastructureLe Big Data · 2 min de lecture

ChatGPT Phone : tout ce qu’on sait du smartphone IA agentique qui veut tuer l’iPhone

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OpenAI prépare son propre smartphone, baptisé en interne « Agentic Phone » ou « ChatGPT Phone », pour un lancement commercial prévu à l'horizon 2028. Le projet est orchestré par Sam Altman et le designer britannique Jony Ive, ancien directeur du design chez Apple et père de l'iPhone, qui travaille désormais pour OpenAI via son studio LoveFrom. Les premiers prototypes circulent déjà en interne depuis 2026. Financé en partie par SoftBank, l'appareil repose sur des puces NPU sur mesure développées en partenariat avec Qualcomm et MediaTek, conçues pour exécuter des modèles d'IA directement sur l'appareil, sans dépendre du cloud, garantissant rapidité et confidentialité.

Ce qui distingue fondamentalement ce projet des smartphones existants, c'est le concept d'IA « agentique » : l'appareil ne se contente pas de répondre à des requêtes, il agit à la place de l'utilisateur. Fini l'enchaînement d'applications séparées pour réserver un taxi, envoyer un message et bloquer un créneau dans son agenda. L'utilisateur formule une instruction globale, et l'IA exécute l'ensemble des micro-tâches via les API concernées, sans interaction avec un écran. Ce modèle dits « Zéro UI » rend structurellement obsolète le paradigme de l'App Store, sur lequel reposent les revenus d'Apple, qui génère des dizaines de milliards de dollars annuels via ses commissions. Pour les développeurs, les utilisateurs et les plateformes, le changement de modèle serait radical : l'interface disparaît au profit d'une couche d'abstraction pilotée par l'IA.

Ce projet s'inscrit dans une course plus large à la reconfiguration de l'informatique personnelle. Depuis l'émergence des grands modèles de langage comme GPT-4 puis GPT-5, plusieurs acteurs cherchent à transposer leur puissance dans le hardware du quotidien. Le Humane Pin et le Rabbit R1 ont tenté l'exercice avant OpenAI, avec des résultats décevants, faute de modèles suffisamment capables. OpenAI parie que ses prochaines générations de modèles, GPT-5.5 et au-delà, atteindront le niveau d'autonomie nécessaire pour que l'expérience soit réellement fluide. Apple, de son côté, reste contraint par la logique de l'App Store et de ses partenariats développeurs, ce qui ralentit sa capacité à adopter une interface agentique complète. Si OpenAI réussit à combiner un hardware performant, une IA locale robuste et une expérience sans friction, le rapport de force dans l'industrie mobile pourrait changer pour la première fois depuis 2007.

Impact France/UE

Si ce smartphone agentique atteint le marché européen d'ici 2028, il pourrait fragiliser le modèle économique des développeurs d'applications européens dépendant des app stores, et soulève des questions réglementaires au regard de l'AI Act sur les systèmes IA autonomes à haute autonomie d'action.

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La startup World, cofondée par Sam Altman et connue pour avoir lancé la cryptomonnaie WorldCoin en 2023, a dévoilé une version bêta d'Agent Kit, un système conçu pour relier les agents IA à des identités humaines vérifiées. Le principe repose sur World ID, une identité numérique unique stockée sur smartphone et validée via un scan de l'iris effectué par des sphères physiques déployées dans le monde entier. À ce jour, environ 18 millions de personnes auraient complété ce processus à travers près de 1 000 orbes répartis sur plusieurs continents, avec environ 18 000 nouveaux inscrits récemment. Techniquement, Agent Kit s'appuie sur le protocole x402, développé en collaboration avec Cloudflare et Coinbase, et qui permet de vérifier les requêtes d'agents IA via des micropaiements ou des jetons d'identité avant d'accorder l'accès à un service. L'enjeu est considérable : l'explosion des agents IA autonomes permet désormais à n'importe qui de déployer des milliers de bots en parallèle en quelques clics, saturant les systèmes en ligne dans des scénarios proches des attaques Sybil. World propose une réponse concrète — plutôt que de bloquer tous les bots indistinctement, les sites web pourraient exiger un jeton World ID pour filtrer les accès et s'assurer qu'un agent représente bien une personne réelle et unique. Un agent pourrait ainsi réserver un restaurant, acheter des billets de spectacle ou accéder à des offres d'essai gratuit, à condition de prouver qu'il agit pour un humain identifié. Forums, sondages et plateformes sociales pourraient également s'appuyer sur ce mécanisme pour lutter contre la manipulation automatisée et les campagnes de spam à grande échelle. Le système soulève néanmoins des questions sérieuses. La collecte biométrique reste son talon d'Achille : un scan d'iris est irréversible, et contrairement à un mot de passe, il ne peut pas être réinitialisé en cas de fuite ou de piratage. World affirme que les données sont chiffrées et stockées localement sur l'appareil, mais la promesse ne suffit pas à dissiper les inquiétudes sur la vie privée, d'autant que le projet a déjà essuyé des critiques réglementaires dans plusieurs pays dès le lancement de WorldCoin. Sur le plan de l'adoption, le défi reste entier : convaincre des centaines de millions d'utilisateurs de scanner leur iris en l'absence d'une application grand public vraiment incontournable constitue un obstacle majeur. Enfin, le protocole x402 peut ralentir les attaques massives en les rendant coûteuses, mais un acteur malveillant bien financé peut tout à fait payer pour les contourner — ce qui signifie que World ID ne résout pas le problème à lui seul, mais en augmente seulement le prix d'entrée.

UELe RGPD encadre strictement la collecte de données biométriques et plusieurs pays européens ont déjà suspendu WorldCoin — l'expansion d'Agent Kit en Europe se heurtera aux mêmes obstacles réglementaires.

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Une nouvelle étude menée par des chercheurs du Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), sous la direction du professeur Minsoo Rhu, révèle que les futurs agents IA pourraient consommer jusqu'à 136,5 fois plus d'électricité que les chatbots génératifs actuels. Présentée au symposium international IEEE sur l'architecture des ordinateurs haute performance (HPCA), cette recherche est décrite par ses auteurs comme la première étude complète consacrée au coût énergétique de ce type de systèmes. Concrètement, un agent reposant sur un modèle de langage de 70 milliards de paramètres, comparable aux modèles commerciaux actuels, consomme en moyenne 348,41 wattheures pour traiter une seule requête. Les chercheurs ont aussi mesuré que ces agents peuvent mettre jusqu'à 153,7 fois plus de temps qu'un raisonnement classique pour terminer une tâche, et que pendant près de 54,5 % de ce temps d'exécution, les processeurs graphiques (GPU) restent simplement en attente que des outils externes terminent leur travail, tout en continuant à consommer de l'électricité. Cette différence de consommation s'explique par le mode de fonctionnement des agents IA. Contrairement à un chatbot classique qui génère une réponse en une seule étape, un agent multiplie les opérations : il interroge plusieurs fois un grand modèle de langage, lance des calculs, consulte des logiciels externes, parcourt Internet et coordonne divers outils pour accomplir une tâche complexe. Cette autonomie en fait un outil précieux pour la programmation, la recherche ou l'automatisation en entreprise, mais elle a un prix énergétique bien plus élevé qu'anticipé. Pour évaluer l'ampleur du problème à grande échelle, les chercheurs ont simulé un scénario où ces agents traiteraient 13,7 milliards de requêtes par jour, un volume comparable au trafic quotidien du moteur de recherche Google. Dans ce cas de figure, l'infrastructure nécessaire réclamerait environ 198,9 gigawatts d'électricité, soit près de la moitié de la consommation électrique moyenne des États-Unis, un niveau qui dépasse largement les capacités actuelles des centres de données spécialisés dans l'IA. Cette étude tombe à un moment charnière, alors qu'OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic et de nombreuses autres entreprises misent massivement sur l'IA agentielle, présentée comme la prochaine grande étape après les chatbots conversationnels. Or, selon l'équipe du KAIST, se contenter d'améliorer les modèles ne suffira pas à rendre cette évolution soutenable. Le professeur Minsoo Rhu estime que l'avenir de l'IA dépendra autant de son efficacité énergétique que de ses performances brutes. Les chercheurs plaident pour une approche globale associant puces plus performantes, meilleure utilisation des GPU, centres de données mieux conçus et infrastructures électriques capables d'absorber cette demande croissante, en développant conjointement modèles d'IA, semi-conducteurs, serveurs et systèmes énergétiques. L'objectif affiché est de limiter les coûts d'exploitation et d'assurer la viabilité à long terme d'une technologie dont l'adoption s'accélère plus vite que les infrastructures censées la soutenir.

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UELes utilisateurs français d'iPhone bénéficieront de fonctionnalités IA plus avancées en local, renforçant la confidentialité des données personnelles sans recours au cloud.

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Databricks et Nvidia ont annoncé lors du Data + AI Summit un renforcement significatif de leur partenariat, centré sur le déploiement industriel de l'IA agentique en entreprise. Les deux groupes intègrent désormais plus profondément leurs infrastructures matérielles et logicielles, avec un accès serverless aux GPU Nvidia A10 et H100 directement dans la plateforme Databricks via un environnement baptisé AI Runtime (AIR). Les GPU Hopper, couplés au réseau Quantum InfiniBand, prennent en charge les entraînements distribués à grande échelle, tandis que la compatibilité avec l'architecture Blackwell prépare l'accès aux prochaines générations de puissance de calcul. Databricks a également annoncé la prise en charge des GPU Nvidia dans son édition gratuite, ainsi que le support prochain des conteneurs NGC et des environnements CUDA personnalisés, permettant aux équipes d'exécuter leurs stacks spécialisées sans multiplier les couches d'infrastructure externes. Ce tournant est stratégique pour les entreprises qui ne se contentent plus d'expérimenter l'IA générative : elles cherchent à industrialiser des agents capables de raisonner, d'agir et d'interagir avec leurs données métier dans des environnements sécurisés et gouvernés. L'accès GPU dans l'édition gratuite de Databricks abaisse concrètement la barrière d'entrée pour les startups, développeurs indépendants et équipes de recherche à budgets limités, ce qui pourrait accélérer significativement l'adoption de l'IA avancée hors des grandes entreprises. La réduction de la complexité opérationnelle, en rapprochant entraînement et déploiement des données gouvernées, répond à l'un des freins majeurs identifiés dans les projets d'IA en production. Le partenariat entre Databricks et Nvidia s'inscrit dans une mutation plus profonde des architectures d'IA. Les grands modèles de langage ont jusqu'ici concentré l'attention sur les GPU pour l'inférence, mais les agents autonomes de nouvelle génération exigent bien davantage : exécution d'appels d'outils, interrogation de bases de données, coordination de plusieurs étapes de raisonnement en temps réel, interaction avec des systèmes métiers hétérogènes. C'est dans ce contexte que Nvidia met en avant Vera, son futur processeur conçu pour ces charges de travail agentiques hybrides, combinant CPU et GPU dans une même puce. Databricks, valorisé 62 milliards de dollars lors de sa dernière levée de fonds en 2024, positionne ainsi sa plateforme comme la couche d'orchestration centrale pour les entreprises qui construisent la prochaine vague d'IA, au moment où la concurrence avec Snowflake, Google et Microsoft s'intensifie sur ce segment précis du marché.

UELes entreprises européennes utilisant Databricks pour leurs projets d'IA peuvent désormais accéder directement aux GPU Nvidia au sein de la plateforme sans couches d'infrastructure supplémentaires, réduisant la complexité opérationnelle de l'industrialisation de l'IA agentique.

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