Apple s'est toujours tenu à l'écart du récent battage médiatique concernant l'intelligence artificielle , la nouvelle poule aux œufs d'or des entreprises technologiques, mais ces derniers jours, sans le rendre public, elle a publié un nouveau cadre pour les modèles d'IA appelé MLX. Les principaux concurrents de la société de Cupertino investissent en effet des milliards dans cette technologie et continuent de lancer des produits pour attirer les utilisateurs et les investisseurs, et l'annonce d'hier de Google concernant le modèle Gemini, qui promet d'être plus puissant que GPT-4 , n'est que le dernier exemple . La société Apple, en revanche, évite même d’utiliser le mot IA dans bon nombre de ses présentations principales, ce qui a amené beaucoup à se demander pourquoi. Cependant, en septembre, les premières rumeurs sont apparues en ligne selon lesquelles Apple dépensait des millions de dollars par jour uniquement pour former l'IA, dans le but de travailler sur des modèles à implémenter dans ses services. Maintenant, comme nous l'avions prévu, l'équipe de recherche en apprentissage automatique d'Apple a publié le framework MLX sur GitHub et PyPI, un framework d'apprentissage automatique sur lequel les développeurs peuvent créer des modèles à exécuter spécifiquement sur les puces Apple Silicon et le système d'apprentissage en profondeur de la bibliothèque de modèles MLX Data.

Sur GitHub, Apple explique que pour créer MLX les ingénieurs se sont inspirés de frameworks tels que PyTorch, Jax et ArrayFire , mais il y a une différence : la mémoire partagée. Cela signifie que toute tâche que vous exécutez sur MLX fonctionne sur les appareils pris en charge (actuellement, CPU et GPU) sans nécessiter le déplacement des données vers le cloud, ce qui est excellent pour la confidentialité . Selon Computerworld, qui a analysé l'outil, MLX est destiné aux développeurs pour créer de nouvelles applications d'IA, éventuellement pour les MacBook, mais a suffisamment de puissance pour former des modèles d'IA comme Meta's Llama et Stable Diffusion . Pour le moment, Apple n'a pas encore publié de communication officielle ni répondu aux demandes de commentaires, mais il y a deux considérations à prendre en compte. D’une part, il faut admettre qu’Apple a reconnu la nécessité de créer des environnements de développement ouverts et faciles à utiliser pour l’apprentissage automatique afin de pousser le développement dans ce domaine, mais est-ce un peu tard ?

Apple a évidemment décidé de mettre entre les mains des développeurs les meilleurs outils pour travailler sur l'intelligence artificielle : un cadre sur lequel créer des modèles et des ordinateurs avec des puces M3 sur lesquels les entraîner, ce qui en théorie fait passer le paradigme de l'IA à un IA centrée sur l’humain. Reste à savoir si c'est le bon choix (et le bon timing) pour s'imposer sur le marché, mais c'est peut-être aussi ce qu'Apple a toujours fait : aborder un problème d'un point de vue différent. Si vous êtes intéressé, vous trouverez ici la page GitHub du framework et le site MLX avec la documentation.