Ce qu’il faut retenir :
- Le moteur neuronal passe de 16 à 32 cœurs et double sa puissance de calcul.
- La bande passante mémoire progresse de 50 %, l’interface la plus large jamais embarquée dans un iPhone.
- La capacité de mémoire vive, que le constructeur n’a pas communiquée, reste la contrainte déterminante.
La puce A20 Pro qui équipe les iPhone 18 Pro et le pliant iPhone Duo double le nombre de cœurs consacrés à l’intelligence artificielle. Il s’agit du premier processeur d’iPhone gravé en 2 nanomètres, sur le procédé N2 de TSMC.
Ce qu’Apple a confirmé
Les annonces officielles portent sur cinq points.
Le moteur neuronal passe de 16 à 32 cœurs, organisés en deux blocs de 16 fonctionnant en parallèle. Le constructeur revendique le double de puissance de calcul par rapport à la génération précédente, et la prise en charge du calcul en virgule flottante sur 8 bits.
Le processeur conserve six cœurs, dont deux cœurs dits Super jusqu’à 20 % plus rapides et quatre cœurs d’efficacité dotés d’accélérateurs neuronaux.
La partie graphique passe à sept cœurs, avec 40 % de performances supplémentaires et un débit doublé sur ce même format de calcul 8 bits.
La bande passante mémoire progresse de 50 %, grâce à ce que le constructeur décrit comme l’interface mémoire la plus large jamais embarquée dans un iPhone.
Ce qui relève encore des informations non confirmées
Trois éléments circulent sans figurer dans la communication officielle, et méritent d’être distingués.
Le passage d’un bus mémoire de 64 à 96 bits, d’abord, qui expliquerait exactement les 50 % annoncés. Cette hypothèse provient de sources de la chaîne d’approvisionnement.
La capacité de mémoire vive ensuite. Apple n’a pas communiqué ce chiffre lors de sa présentation. Les informations disponibles évoquent 12 Go.
La valeur absolue de bande passante enfin, estimée autour de 115 Go/s par déduction à partir du pourcentage annoncé.
Pourquoi la bande passante compte plus que la puissance de calcul
Le point mérite d’être expliqué, car il détermine ce qu’un téléphone peut faire tourner.
Générer du texte avec un modèle de langage consiste à produire un mot après l’autre. Pour chacun, le processeur doit lire l’intégralité des paramètres du modèle en mémoire. Un modèle de 4 gigaoctets exige donc de déplacer 4 gigaoctets de données par mot produit.
La vitesse de génération dépend ainsi davantage du débit entre la mémoire et le processeur que de la puissance de calcul brute. Ajouter des cœurs sans élargir ce tuyau revient à installer un moteur plus puissant sur une voiture dont les roues patinent.
C’est précisément ce qu’Apple a traité cette année, en augmentant les deux simultanément.
Le niveau atteint par rapport aux ordinateurs
La comparaison situe l’ampleur du saut. À 115 Go/s, cette puce de téléphone dépasserait la bande passante des puces M2 et M3 qui équipaient les Mac, à 102,4 Go/s, et approcherait celle du M4 d’entrée de gamme, à 120 Go/s.
La mise en perspective inverse s’impose également. Une carte graphique de bureau d’entrée de gamme atteint environ 360 Go/s, pour une consommation électrique sans commune mesure avec celle d’un téléphone.
Les 12 Go de mémoire, contrainte qui demeure
Si ce chiffre se confirme, il constitue la limite pratique de l’ensemble.
L’arithmétique est simple à poser. Un modèle de 8 milliards de paramètres compressé en 4 bits occupe environ 4 Go. Un modèle de 3 milliards descend à 1,5 Go. Un modèle à experts de 20 milliards atteint 10 Go, soit la quasi-totalité de la mémoire disponible.
À ces volumes s’ajoutent le système d’exploitation, les applications en arrière-plan et la fenêtre de contexte, cette mémoire de travail qui conserve la conversation en cours et grandit avec elle.
Autrement dit, un modèle de 7 à 8 milliards de paramètres tient, avec de la marge pour le reste. Au-delà, l’équilibre devient difficile.
Une ironie mérite d’être relevée sur ce point. La pénurie de puces mémoire provoquée par la construction de centres de données a conduit Apple à augmenter de 150 euros le prix de ses iPhone Pro. C’est ce même composant, rendu rare par la course à l’IA dans les serveurs, qui limite la quantité embarquée dans le téléphone.
Ce que la tendance des modèles change
Cette contrainte pèse moins qu’il n’y paraît, parce que les modèles rétrécissent.
Un institut de recherche émirati a publié la semaine dernière une gamme comprenant des modèles de 0,9, 3,7 et 7 milliards de paramètres, le plus petit dépassant 48 points sur une épreuve mathématique de niveau olympique, le plus grand affichant de bons résultats en ingénierie logicielle sur un simple téléphone.
Tencent a par ailleurs ramené un modèle de 1,5 téraoctet à 200 gigaoctets par compression, avec 2 % de perte annoncée.
Apple elle-même évoque des modèles de 3 milliards de paramètres en version dense et de 20 milliards en architecture à experts. Le format de calcul sur 8 bits, partagé entre la partie graphique et le moteur neuronal, constitue la plomberie qui rend cette exécution locale praticable.
Et maintenant ?
Une réserve s’impose pour les acheteurs européens, et elle vide une partie de cette démonstration technique de sa portée immédiate.
Siri AI ne fonctionnera pas sur les iPhone vendus dans l’Union européenne, Apple mettant en cause le règlement sur les marchés numériques quand la Commission répond que rien n’interdit ce déploiement. L’indisponibilité couvre iOS, iPadOS et watchOS, sans calendrier annoncé.
Le matériel est donc en place de ce côté de l’Atlantique, et le logiciel qui devait l’exploiter ne l’est pas.
Reste la question qui vaut pour tous les marchés. Un processeur capable d’exécuter un modèle de 8 milliards de paramètres n’a d’intérêt que si les développeurs écrivent des applications qui s’en servent, plutôt que d’appeler un serveur distant comme le fait encore l’essentiel du parc installé.
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