Découvrez comment l’avance initiale d’Apple avec Siri s’est estompée alors que ChatGPT et les grands modèles de langage ont remodelé les assistants IA, et ce que cela implique pour la stratégie d’Apple.
Siri et ChatGPT sont souvent comparés comme s'il s'agissait de deux simples assistants différents. L’histoire la plus intéressante est plutôt celle d’une entreprise qui a contribué à définir la catégorie, puis a perdu de l’élan au moment où une nouvelle vague technologique est arrivée et a réinitialisé les attentes.
Quand Apple a lancé Siri sur l’iPhone 4S en 2011, cela ressemblait à l’avenir de l’informatique : parler à son téléphone, faire des choses, sans clavier. Apple disposait d’un avantage de premier arrivé sur l’assistance vocale grand public, des années avant que « IA » ne devienne le centre de chaque feuille de route produit. Pendant un moment, Siri façonnait l’idée de ce qu’un assistant pouvait être.
Une décennie plus tard, ChatGPT a explosé fin 2022 et a donné à de nombreux utilisateurs l’impression d’interagir avec une autre espèce d’assistant. Il pouvait rédiger, expliquer, traduire, déboguer et s’adapter au contexte d’une façon que les systèmes vocaux scriptés ne pouvaient pas. Du jour au lendemain, les attentes sont passées de « règle un minuteur et comprends‑mal ma demande » à « raisonne avec moi sur des sujets complexes et génère du contenu à la demande ».
Cet article ne parle pas d’une liste de fonctionnalités. Il parle de trajectoire : comment la conception, l’architecture et les contraintes produit de Siri l’ont maintenu étroit et fragile, tandis que les grands modèles de langage (LLM) ont permis à ChatGPT d’être ouvert et conversationnel.
Nous verrons :
Pour les équipes produit et IA, Siri vs ChatGPT est une étude de cas sur la façon dont le timing, les décisions de plateforme et les paris techniques peuvent soit renforcer un avantage, soit l’éroder en silence.
Quand Apple a présenté Siri avec l’iPhone 4S en 2011, c’était comme un aperçu de science‑fiction sur un appareil grand public. Siri est né d’une startup issue de SRI International ; Apple l’a acquis en 2010 et en a rapidement fait une fonctionnalité phare, pas juste une application.
Apple a positionné Siri comme un assistant conversationnel piloté par la voix capable de gérer des tâches quotidiennes : définir des rappels, envoyer des messages, consulter la météo, trouver des restaurants, et plus encore. Le pitch était simple et puissant : au lieu de naviguer dans les apps, vous pouviez parler à votre iPhone.
La campagne de lancement misait beaucoup sur la personnalité. Siri avait des réponses pleines d’esprit, des blagues et des easter eggs pour rendre l’assistant vivant et accessible. Les critiques tech et les médias grand public ont évoqué les gens « parlant à leurs téléphones » comme un moment culturel. Pendant un temps, Siri fut le symbole le plus visible de l’IA grand public.
Derrière la voix amicale, l’architecture de Siri était un système basé sur les intents, relié à des domaines prédéfinis :
create_reminder ou send_message).Siri ne « réfléchissait » pas de manière générale ; il orchestrai un grand ensemble de capacités scriptées.
Au lancement, c’était des années devant ce que proposaient les concurrents. Google Voice Actions et d’autres efforts paraissaient étroits et utilitaires en comparaison. Siri donnait à Apple un vrai avantage de premier arrivé : il possédait l’imaginaire public de ce que pouvait être un assistant IA sur smartphone, bien avant l’arrivée des grands modèles de langage ou de ChatGPT.
Siri a gagné une place dans les routines en réussissant un ensemble restreint de tâches quotidiennes. Dire « Hé Siri, règle un minuteur de 10 minutes », « Appelle maman » ou « Envoie un message à Alex : je serai en retard » fonctionnait généralement du premier coup. Le contrôle mains‑libres pour appels, messages, rappels et alarmes paraissait magique, surtout en conduisant ou en cuisinant.
Le contrôle de la musique était un autre point fort. « Joue du jazz », « Passe » ou « Quelle est cette chanson ? » transformait l’iPhone en télécommande vocale pour Apple Music. Combiné à des requêtes simples — météo, scores sportifs, faits basiques — Siri apportait une utilité rapide dans des interactions courtes et monofront.
Sous la surface, Siri reposait sur des intents, des slots et des domaines. Chaque domaine (messagerie, alarmes, musique) supportait un petit nombre d’intents — « envoyer un message », « créer un minuteur », « jouer une piste » — avec des slots pour des détails comme noms de contact, durées ou titres de chansons.
Ce design fonctionnait bien quand les utilisateurs restaient proches des formulations attendues : « Rappelle‑moi à 15 h d’appeler le dentiste » se mappait proprement sur un intent de rappel avec des slots pour l’heure et le texte. Mais quand les gens parlaient plus librement — ajoutant des remarques secondaires ou des ordres inhabituels — Siri se trompait souvent ou basculait vers une recherche Web.
Parce que chaque nouveau comportement nécessitait un intent et un domaine soigneusement modélisés, les capacités de Siri se développaient lentement. Le support pour de nouvelles actions, apps et langues restait en retard par rapport aux attentes. Beaucoup ont remarqué que d’année en année, Siri ne semblait pas acquérir de nouvelles compétences ou devenir notablement plus « intelligent ».
Les questions de suivi étaient superficielles, avec presque aucune mémoire du contexte antérieur. On pouvait demander un minuteur, mais gérer plusieurs minuteurs par une conversation naturelle demeurait fragile. Cette fragilité — combinée à l’impression que Siri n’évoluait pas beaucoup — a préparé le terrain pour que les utilisateurs soient impressionnés lorsqu’un système conversationnel plus flexible comme ChatGPT est apparu.
Siri était construit sur un modèle basé sur des intents : détecter une phrase déclencheuse, classer la requête dans un intent connu (régler une alarme, envoyer un message, jouer une chanson), puis appeler un service spécifique. Si la requête ne correspondait pas à un schéma ou domaine prédéfini, Siri n’avait nulle part où aller. Il échouait ou basculait vers une recherche Web.
Les grands modèles de langage (LLM) ont renversé ce modèle. Plutôt que de mapper vers un ensemble fixe d’intents, ils prédisent le mot suivant dans une séquence, entraînés sur d’immenses corpus textuels. Cet objectif simple encode la grammaire, les faits, les styles et des schémas de raisonnement dans un système général. L’assistant n’a plus besoin d’une règle ou d’une API pour chaque nouvelle tâche ; il peut improviser à travers les domaines.
GPT‑3 (2020) fut le premier LLM qui donna l’impression d’être qualitativement différent : un seul modèle pouvait écrire du code, rédiger des textes marketing, résumer des textes juridiques et répondre à des questions sans entraînement spécifique par tâche. Cependant, il restait un modèle « brut » — puissant mais difficile à guider.
L’instruction tuning et le reinforcement learning from human feedback (RLHF) ont changé la donne. Les chercheurs ont affiné les modèles sur des exemples du type « Rédige un e‑mail à… » ou « Explique la physique quantique simplement », les alignant sur des instructions utilisateur et des normes de sécurité. Cela a rendu les LLM beaucoup meilleurs pour suivre des demandes en langage naturel, pas seulement compléter du texte.
En enveloppant un modèle affiné aux instructions dans une interface de chat persistante — ce qu’OpenAI a fait avec ChatGPT fin 2022 — la capacité est devenue compréhensible et accessible. Les utilisateurs pouvaient :
Avec les modèles multimodaux, le même système peut gérer texte, code et images — en traduisant entre eux de manière fluide.
Comparé aux compétences étroites et liées aux intents de Siri, ChatGPT se comporte comme un partenaire de dialogue polyvalent. Il peut raisonner sur des sujets, rédiger et déboguer, brainstormer et expliquer, sans frontières de domaine à la Apple. Ce passage — des slots de commande à la conversation ouverte — a rapidement fait paraître Siri vieux.
L’histoire IA d’Apple n’est pas seulement algorithmique ; c’est une philosophie produit. Les mêmes choix qui ont rendu l’iPhone fiable et rentable ont aussi figé Siri tandis que ChatGPT prenait de l’avance.
Apple a construit Siri sous un modèle strict de confidentialité : minimiser la collecte, éviter les identifiants persistants et garder autant que possible sur l’appareil. Cela a rassuré utilisateurs et régulateurs, mais cela signifiait aussi :
Alors qu’OpenAI et d’autres entraînaient des LLM sur d’énormes ensembles de données et des logs serveur, Apple traitait les données vocales comme quelque chose à jeter rapidement ou à fortement anonymiser. La compréhension par Siri des requêtes réelles et désordonnées est restée étroite et fragile en comparaison.
Apple a aussi poussé agressivement pour le traitement sur l’appareil. Faire tourner des modèles sur les iPhone signifiait moindre latence et meilleure confidentialité, mais cela a contraint la taille et la complexité des modèles pendant des années.
Les premières architectures de Siri étaient optimisées pour de petits modèles spécialisés pouvant tenir dans des budgets serrés de mémoire et d’énergie. ChatGPT et ses pairs, eux, étaient optimisés pour l’inverse : d’énormes modèles dans le cloud, extensibles avec plus de GPU.
En conséquence, chaque bond dans la modélisation du langage — fenêtres de contexte plus larges, raisonnement plus riche, capacités émergentes — est apparu d’abord chez les assistants cloud, pas chez Siri.
Le modèle économique d’Apple tourne autour des marges hardware et d’un écosystème de services intégré. Siri a été présenté comme une fonctionnalité rendant l’iPhone, l’Apple Watch et CarPlay plus attractifs, pas comme un produit IA autonome.
Cela a façonné les décisions d’investissement :
Le résultat : Siri s’est amélioré, mais surtout pour des cas d’usage d’appareil — minuteries, messages, HomeKit — plutôt que pour la résolution de problèmes exploratoires et complexes.
Culturellement, Apple est prudente avec tout ce qui semble inachevé. Les fonctionnalités « beta » publiques et les interfaces expérimentales défaillantes heurtent la marque.
Les LLM, surtout à leurs débuts, étaient désordonnés : hallucinations, réponses imprévisibles et compromis de sécurité. Des entreprises comme OpenAI les ont publiés ouvertement, en les qualifiant de recherche et en itérant en public. Apple, en revanche, évitait de laisser un Siri imprévisible expérimenter à grande échelle.
Cette prudence a réduit la boucle de rétroaction. Les utilisateurs n’ont pas vu de comportements radicaux de Siri, et Apple n’a pas reçu le même flux massif de données d’usage qui a accéléré le raffinement de ChatGPT.
Chacun de ces choix produit — pratiques de données favorisant la confidentialité, biais on‑device, économie hardware et culture prudente — avait du sens isolément. Ensemble, ils ont fait évoluer Siri par petites étapes contrôlées pendant que ChatGPT faisait des bonds.
Les clients ne comparent pas les intentions d’Apple, mais l’expérience : Siri échouait encore sur des requêtes multi‑étapes relativement simples, tandis que ChatGPT gérait des questions complexes, l’aide au code, la génération d’idées, et plus.
Au moment où Apple a annoncé Apple Intelligence et un partenariat pour intégrer ChatGPT, l’écart de perception était déjà évident : Siri était l’assistant que l’on s’attendait à mal comprendre ; ChatGPT était celui qui surprenait.
Siri n’était pas seulement en retard sur l’intelligence brute ; il était enfermé par la manière dont Apple l’exposait aux développeurs.
SiriKit n’autorisait les apps tierces qu’à se brancher sur une poignée de « domaines » et « intents » prédéfinis : messagerie, appels VoIP, réservation de trajet, paiements, entraînements, et quelques autres.
Si vous créez une app de prise de notes, un planificateur de voyage ou un CRM, il n’y avait souvent aucun domaine pour vous. Même dans les domaines supportés, il fallait mapper les actions utilisateur aux intents définis par Apple comme INSendMessageIntent ou INStartWorkoutIntent. Tout ce qui était plus créatif restait hors de portée de Siri.
L’invocation était tout aussi rigide. Les utilisateurs devaient se souvenir de schémas comme :
“Hey Siri, envoie un message avec WhatsApp à John en disant je serai en retard.”
Si on le disait différemment, Siri basculait souvent vers les apps d’Apple ou échouait. De plus, les extensions SiriKit subissaient une revue stricte, un contrôle d’UI limité et un sandboxing décourageant l’expérimentation.
Le résultat : peu de partenaires, des intégrations superficielles et l’impression que les « compétences Siri » étaient figées.
OpenAI a choisi l’approche opposée. Plutôt qu’une courte liste de domaines, elle a exposé une interface texte générale puis des outils comme function calling, embeddings et fine‑tuning.
Les développeurs pouvaient utiliser la même API pour :
Pas de programme séparé, pas de listes blanches de domaines — seulement des politiques d’usage et une tarification.
Parce que l’expérimentation était peu coûteuse et flexible, des milliers d’apps ont essayé des idées audacieuses : agents autonomes, systèmes de plugins, copilotes de workflow, et plus. Beaucoup ont échoué, mais l’écosystème a évolué rapidement autour de ce qui fonctionnait.
Tandis que les outils propulsés par ChatGPT s’amélioraient semaine après semaine, les intégrations Siri changeaient à peine. Les utilisateurs l’ont remarqué. Siri donnait l’impression d’être statique et fragile, tandis que les produits IA bâtis sur des LLM ouverts surprenaient sans cesse par de nouvelles capacités.
La conception de l’écosystème — pas seulement la qualité des modèles — rend le contraste Siri vs ChatGPT si marquant.
Pour beaucoup, « Hé Siri » est devenu synonyme de légère déception. Les moments quotidiens s’accumulaient :
Avec le temps, les utilisateurs se sont adaptés. Ils ont appris à parler de façon hachée et formulaïque. Ils ont cessé de poser des questions ouvertes parce que les réponses étaient superficielles ou simplement « Voici ce que j’ai trouvé sur le web. » Quand la voix échoue, on retourne taper sur le téléphone — toujours dans l’écosystème Apple, mais avec des attentes plus basses vis‑à‑vis de l’assistant.
Culturalement, Siri est devenu une blague. Les émissions, compilations YouTube et mèmes répétaient le thème : Siri qui comprend mal les accents, règle 15 minuteurs au lieu d’un seul, ou répond par des résultats hors sujet. L’assistant semblait figé dans le temps.
ChatGPT a inversé cette trajectoire émotionnelle. Au lieu de commandes mal entendues, les utilisateurs ont vu des réponses détaillées et conversationnelles. Il pouvait :
Le modèle d’interaction est passé de commandes transactionnelles rapides — « règle un minuteur », « quelle est la météo », « texter Alex » — à une assistance profonde : « Aide‑moi à concevoir un plan d’étude », « Réécris ce contrat en langage clair », « Explique‑moi ce bug pas à pas ».
Quand les gens ont réalisé qu’un assistant pouvait garder le contexte, affiner des brouillons et raisonner en plusieurs étapes, les attentes pour l’IA ont tout simplement grimpé. Face à ce nouveau référentiel, les gains incrémentaux de Siri — dictée un peu meilleure, réponses marginalement plus rapides — semblaient modestes et presque invisibles. La perception utilisateur n’a pas seulement tourné le dos à Siri : elle a redéfini ce qu’un « assistant » devait être.
ChatGPT a repositionné les assistants de « télécommande vocale » à « partenaire de réflexion ». Plutôt que d’actionner des réglages, les utilisateurs avaient soudain un assistant capable de rédiger, déboguer, expliquer la physique, esquisser des campagnes marketing ou jouer le rôle d’un négociateur — le tout dans la même conversation.
ChatGPT a normalisé l’idée qu’un assistant peut :
Le point clé n’était pas seulement de répondre, mais d’aider à produire des livrables exploitables. Les gens collent des documents, des feuilles et des bouts de code et attendent une sortie réfléchie et formatée qu’ils peuvent publier après de légères retouches.
Les LLM ont introduit une continuité :
Avec des outils et plugins, cela s’étend aux workflows : récupérer des données d’apps, les transformer et produire des e‑mails, rapports ou modifications de code. C’est ce que les utilisateurs entendent désormais par « assistant » : quelque chose qui passe de l’intention à l’orchestration de plusieurs étapes vers un objectif.
ChatGPT est vite passé de curiosité à infrastructure quotidienne pour le travail et les études. Les étudiants l’utilisent pour comprendre des concepts, pratiquer des langues et structurer des essais. Les knowledge workers l’intègrent pour synthèse de recherche, génération d’idées et premiers jets. Les équipes le bâtissent dans les flux de support, pipelines de code et outils de connaissance interne.
Dans ce contexte, la force principale de Siri — contrôle fiable de l’appareil et commandes mains‑libres — a commencé à paraître étroite. Il excelle pour des actions locales : alarmes, messages, appels, médias et contrôle domotique.
Mais quand les utilisateurs s’attendent à un assistant capable de raisonner sur plusieurs sujets, garder le contexte et aider à accomplir des tâches complexes, un système qui ne fait que basculer des interrupteurs et répondre à des faits simples ne définit plus « intelligent ». ChatGPT a déplacé cette définition vers des assistants qui collaborent à la réflexion, pas seulement qui opèrent l’appareil.
Après des années de mises à jour incrémentales de Siri, les annonces d’Apple en 2024 ont enfin donné un nom et une structure à sa stratégie IA : Apple Intelligence.
Apple a présenté Apple Intelligence comme une fonctionnalité système plutôt qu’une application unique. Elle :
Crucialement, Apple a limité le support au matériel récent (puces A17 Pro et puces M), signalant que les fonctionnalités IA significatives demandent une puissance on‑device sérieuse.
Apple a réaffirmé son récit sur la confidentialité :
Cela permet à Apple d’évoquer des capacités à l’échelle LLM sans renoncer à sa marque confidentialité.
Dans Apple Intelligence, Siri reçoit enfin une mise à niveau sérieuse :
Ces changements visent à rapprocher Siri du comportement conversationnel et flexible attendu des assistants basés sur des LLM.
La concession la plus marquante au paradigme LLM est le partenariat direct d’Apple avec OpenAI. Quand Siri ou Apple Intelligence juge qu’une requête est trop ouverte ou créative, les utilisateurs peuvent :
Pour des usages plus riches (ex. ChatGPT Plus ou fonctionnalités Teams), les utilisateurs peuvent lier leur compte OpenAI, les données étant alors gouvernées par les politiques d’OpenAI.
Ces mouvements clarifient la position d’Apple :
Apple n’a pas renoncé à la course, mais en tissant ChatGPT dans l’expérience, elle reconnaît que les LLM ont profondément réinitialisé les attentes des utilisateurs.
Quand on dit qu’Apple a « perdu la bataille IA » avec Siri vs ChatGPT, il ne s’agit pas du hardware ou des fondamentaux business. Ce qu’Apple a surtout perdu, c’est l’histoire — le récit — de ce qu’est un assistant et qui définit la frontière.
Apple a cédé trois formes importantes de leadership :
Apple n’a pas perdu sur les appareils, les profits ou le contrôle des OS. Elle a perdu sa position initiale comme entreprise qui montr[ait] au monde ce qu’un assistant généraliste pouvait être.
À mesure que ChatGPT et outils similaires deviennent la destination par défaut pour les « questions difficiles », un schéma de séparation émerge :
Cette séparation importe. Si les utilisateurs routent mentalement tout ce qui est non trivial vers une IA tierce, l’assistant système cesse d’être le centre de gravité pour de nouveaux comportements.
Avec le temps cela peut affaiblir :
Le choix d’Apple de laisser Siri déléguer certaines requêtes à ChatGPT est à la fois une correction et une concession : cela améliore l’expérience utilisateur, mais reconnaît aussi que le meilleur moteur de raisonnement général n’est pas (encore) celui d’Apple.
Cela ne veut pas dire qu’Apple est hors jeu. Elle détient encore des actifs stratégiques précieux en IA :
Apple n’a donc pas perdu la capacité à participer — ou même à reprendre de l’avance. Ce qu’elle a perdu, c’est la perception que Siri définit ce qu’un assistant IA devrait être. Les prochains cycles produits décideront si Apple peut réécrire cette histoire ou si Siri demeure essentiellement une télécommande vocale tandis que d’autres possèdent la frontière de l’intelligence.
Siri semblait magique parce qu’il était nouveau. Avec le temps, cette nouveauté est devenue un handicap quand les utilisateurs ont cessé de percevoir des progrès.
Du travail a été fait — meilleure reconnaissance vocale, plus de traitements on‑device — mais beaucoup était invisible ou trop incrémental. Pendant ce temps, les progrès de ChatGPT étaient évidents : nouvelles capacités, nouveaux modèles, versioning clair et feuilles de route publiques.
Pour les équipes produit : expédiez des améliorations que les utilisateurs sentent et reconnaissent. Rendez le progrès lisible — par le nom, des notes de version et des changements UX — pour que la perception suive la réalité.
La préférence d’Apple pour des expériences fortement curationnées a gardé Siri cohérent mais étroit. SiriKit n’exposait qu’un petit ensemble de domaines ; les développeurs ne pouvaient pas facilement créer des cas d’usage surprenants.
ChatGPT, au contraire, a misé sur l’ouverture : APIs, plugins, GPTs personnalisés, intégrations tierces. Cela a permis à l’écosystème de découvrir de la valeur bien plus vite que n’importe quelle entreprise seule.
Les équipes IA doivent être délibérées sur les parties à garder contrôlées (sécurité, qualité UX, confidentialité) et les zones où encourager l’expérimentation. Trop contraindre les interfaces peut silencieusement plafonner le produit.
La position privacy‑first d’Apple a limité ce que Siri pouvait apprendre des interactions et à quelle vitesse. Protéger les données est crucial, mais si votre système ne peut pas observer suffisamment pour s’améliorer, il stagne.
Concevez des apprentissages respectueux de la vie privée : modèles on‑device, apprentissage fédéré, differential privacy et opt‑ins explicites. Le choix n’est pas « tout collecter » vs « ne rien collecter », mais « apprendre de façon sûre et transparente ».
Siri est resté ancré dans des commandes vocales courtes. ChatGPT a reformaté l’assistance comme un dialogue écrit permanent pouvant se ramifier, corriger et construire du contexte. Les entrées multimodales (texte, voix, images, code) l’ont fait ressembler à un collaborateur général plutôt qu’à un parseur de commandes.
Traitez les changements d’interface — chat, multimodal, agents — non comme des ajustements UI, mais comme des occasions de redéfinir ce que le produit est et les tâches qu’il peut accomplir.
Le rythme de mise à jour de Siri ressemblait au logiciel traditionnel : grosses sorties annuelles, petites mises à jour ponctuelles. Les produits LLM évoluent hebdomadairement.
Pour rivaliser, les équipes ont besoin :
Si votre organisation, vos outils ou vos processus de revue supposent des cycles lents, vous serez en retard — quel que soit votre niveau de recherche ou la qualité de votre matériel.
L’histoire de Siri est à la fois un avertissement et un signe de ce qui reste possible.
Apple est passée d’avoir livré le premier assistant vocal grand public à voir « Siri vs ChatGPT » devenir synonyme de l’écart entre les anciennes interfaces vocales et les modèles de langage modernes. Ce décalage ne s’est pas produit du jour au lendemain. Il a été façonné par des années de décisions produit conservatrices, de règles d’écosystème strictes et d’une insistance sur le traitement privé et on‑device avant que les modèles ne soient prêts à briller sous ces contraintes.
Le contraste ne porte pas seulement sur de meilleures réponses.
Siri incarnait un assistant étroit, de type commande, lié à des intents et intégrations prédéfinis. ChatGPT et ses semblables ont montré comment des LLM généralistes peuvent raisonner à travers les domaines, garder le contexte et improviser. Apple a optimisé le contrôle, la fiabilité et l’intégration matérielle ; OpenAI et d’autres ont optimisé la capacité modèle et l’ouverture aux développeurs. Les deux approches sont cohérentes — mais elles ont abouti à des expériences utilisateurs très différentes.
Avec Apple Intelligence et son partenariat OpenAI, Apple aligne enfin sa stratégie IA sur l’évolution du domaine : modèles génératifs plus riches, assistants plus flexibles et exécution hybride on‑device / cloud. Cela n’effacera pas instantanément une décennie de frustration autour du « Hé Siri », mais c’est un signe sérieux d’une tentative de long terme pour redéfinir Siri.
Que Apple mise plus lourdement sur des modèles locaux, ouvre davantage son écosystème ou accepte plusieurs assistants coexistants (Siri plus ChatGPT et autres), les prochaines années décideront s’il s’agit d’une réinvention ou d’un simple pansement.
Pour les utilisateurs, la question pratique n’est pas qui a « gagné » : c’est quel assistant convient à quelle tâche :
La plupart des gens finira par utiliser plusieurs assistants côte à côte. Le bon réflexe est de les considérer comme des outils complémentaires, pas comme des rivaux — et de surveiller lesquels continuent d’évoluer pour réduire réellement les frictions du quotidien.
Si la trajectoire de Siri offre une leçon pour les entreprises et les utilisateurs, c’est celle‑ci : ne confondez pas une avance précoce avec un avantage durable, et ne sous‑estimez pas la rapidité à laquelle les attentes se réinitialisent quand les gens découvrent ce qu’un meilleur assistant peut réellement faire.
Siri a été conçu comme une interface vocale pour un ensemble fixe de tâches, alors que ChatGPT est construit comme un modèle de langage polyvalent capable d’improviser dans de nombreux domaines.
Points clés :
Architecture
Capacités
Style d’interaction
Perception
Siri n’a pas pris de retard parce qu’Apple manquait de talent en IA, mais à cause de choix stratégiques et produits qui ont ralenti les progrès visibles.
Principales raisons :
Le système original de Siri :
set_alarm, send_message ou .Les choix d’Apple avaient du sens pris isolément, mais ensemble ils ont ralenti l’évolution de Siri.
Décisions produit clés :
Apple Intelligence est le nouvel ensemble de fonctionnalités d’IA systémiques d’Apple pour iPhone, iPad et Mac.
Ce que ça comprend :
L’intégration d’Apple avec OpenAI permet à Siri d’avoir une issue quand les modèles d’Apple ne suffisent pas.
Fonctionnement général :
Ils sont complémentaires et meilleurs pour des emplois différents.
Utilisez Siri quand vous avez besoin de :
Utilisez des outils à la ChatGPT quand vous avez besoin de :
Pour les développeurs, Siri et les plateformes LLM diffèrent surtout en flexibilité et en surface d’usage.
Siri / SiriKit :
Plateformes LLM (ex. OpenAI) :
Les leçons exploitables sont nombreuses :
Oui — Apple dispose encore d’atouts majeurs, mais elle a perdu le récit sur ce que doit être un assistant.
Ce qu’Apple possède toujours :
Ce qu’elle a perdu :
Pendant ce temps, ChatGPT et ses pairs se sont améliorés visiblement, semaine après semaine, ce qui a fait évoluer la perception de ce que « intelligent » signifie.
play_songLes LLMs comme ceux derrière ChatGPT :
Concrètement, cela rend les LLM bien plus flexibles : ils s’adaptent aux questions brouillées et aux demandes en plusieurs étapes que Siri n’avait pas d’intents pour traiter.
Modèle strict de confidentialité
Biais pour le traitement local (on‑device)
Approche axée sur le hardware
Culture de prudence au déploiement
Combinées, ces décisions ont fait que Siri s’est amélioré graduellement tandis que les percées perceptibles se produisaient ailleurs.
En pratique, Apple Intelligence est la tentative d’Apple pour rattraper le paradigme des assistants pilotés par LLM tout en restant fidèle à sa stratégie de confidentialité et d’intégration matérielle.
Côté confidentialité, Apple présente cela comme une voie claire et opt‑in : Siri reste l’interface frontale, et c’est l’utilisateur qui choisit quand sa requête sort de l’écosystème Apple pour aller chez OpenAI.
Règle pratique : demandez à Siri d’opérer votre appareil ; demandez à ChatGPT de réfléchir avec vous.
Si vous voulez intégration système et actions appareil, vous avez besoin de SiriKit. Si vous voulez construire des assistants domain‑spécifiques flexibles, une plateforme LLM est généralement préférable.
En bref : une avance précoce en UX IA est fragile — elle exige une évolution rapide, visible et centrée sur l’utilisateur pour durer.
Les prochains cycles produits détermineront si Apple peut redéfinir l’expérience d’assistant ou si Siri restera surtout une télécommande vocale tandis que d’autres possèdent la frontière de l’intelligence.