Vous n’avez pas à payer un abonnement mensuel, et votre vie privée sera préservée. Du moins, ce ne sont que des avantages de faire tourner une IA localement sur votre iPhone. Mais il ne s’agit pas d’Apple Intelligence qui est toujours à la traîne face à ses concurrents. Je parle ici d’exécuter un LLM directement sur votre appareil, sans connexion internet ni abonnement. Un modèle compressé, une application et le tour est joué.
Bien sûr, vous pouvez toujours exécuter d’autres modèles open sources sur un iOS. Notamment Qwen d’Alibaba ou Llama de Meta.
Mais le problème, c’est que les performances des modèles dépendent en grande partie de votre matériel.
Par exemple, les iPhone 15 Pro et Pro Max avec la dernière puce Apple gèrent des modèles jusqu’à 7 ou 8 milliards de paramètres (ex. Llama 3.1 8B), tandis que les modèles plus anciens restent limités à 1 à 3 milliards de paramètres.
Il faut donc d’autres applications pour pouvoir exécuter une IA localement sur votre iPhone
Vous avez le choix entre quatre (4) applications pour exécuter et faire tourner une IA localement sur votre iPhone. Notamment :
LLM Farm (gratuit)
Probablement le moyen le plus simple pour démarrer avec l’IA sur mobile. Vous pouvez télécharger un petit modèle, comme Phi-3.5 Instruct, et l’exécuter hors ligne en un seul clic. L’expérience est étonnamment fluide pour des questions-réponses rapides.
MLC Chat (gratuit)
C’est l’application que j’ai finalement choisie. J’aurais pu passer par LLM Farm, mais l’App Store d’Apple ne me permettait pas de la télécharger. Comme MLC Chat était gratuit, je l’ai testé et il a parfaitement bien fonctionné.
LLM privé (projet communautaire)
Une option davantage réservée aux passionnés de bidouille. Elle permet de charger des modèles comme Llama 3.1 ou Qwen sur iPhone, avec des guides détaillés. Si vous aimez expérimenter, c’est une piste intéressante, mais peu adaptée aux utilisateurs occasionnels.
Et Apollo qui est payant
Je ne l’ai pas encore testé, mais les retours que j’ai pu lire sont positifs. Apollo met l’accent sur la confidentialité. Si vous l’avez essayé, partagez votre avis en commentaire.
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Comment faire une fois l’application téléchargée ?
Après avoir téléchargé l’application de votre choix, lancez-la et explorez les modèles proposés. Sélectionnez celui qui vous intéresse, par exemple Phi-3.5 Instruct Q4 quantifié.
Pour ma part, j’ai opté pour Qwen 2.5, que je n’avais pas utilisé depuis un certain temps.
Une fois installé, le modèle apparaît directement sur votre appareil. Selon sa taille, il peut peser de quelques centaines de mégaoctets à plusieurs gigaoctets. Vous pouvez alors commencer à échanger avec lui.
Il est important d’ajuster vos attentes puisque ces outils ne sont pas conçus pour des analyses complexes ou des plans stratégiques ultra-détaillés.
Voici quelques repères à garder en tête :
- Vitesse : les modèles plus petits (1 à 3 milliards de paramètres) répondent quasi instantanément, tandis que les plus volumineux nécessitent quelques secondes par jeton généré ;
- Contexte : évitez de copier-coller des textes interminables, les requêtes courtes et précises fonctionnent mieux ;
- Résultats : un LLM local reste moins raffiné qu’un ChatGPT en ligne, mais il s’avère très pratique pour prendre des notes, rédiger un résumé, répondre à des questions simples ou produire un texte léger.
J’ai pris plaisir à tester différents scénarios sans chercher la complexité. Mon objectif était surtout de mesurer la qualité et la fluidité des réponses en local. Et le constat est immédiat : la rapidité d’exécution est bluffante.
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