Apple Intelligence entraînée sur de fausses données : bonne ou mauvaise idée ?

Apple a pris une direction complètement opposée à celle de ses concurrents concernant l’IA et Apple Intelligence. Elle préfère la confidentialité à la centralisation des données et à la course à la puissance brute du cloud à tout prix. Toutefois, quand Bloomberg nous apprend que ses modèles sont désormais majoritairement entraînés sur des données artificielles, il est juste de s’interroger à propos de la fiabilité de cette méthode.

L’entreprise mise tout sur le sacro-saint respect de la vie privée de ses usages, inscrite profondément dans son ADN. Une intention louable pour se différencier des autres, mais peut-elle vraiment rattraper son retard sur OpenAI ou Google en fabriquant de toutes pièces les données qu’elle n’ose collecter ? Est-ce une approche techniquement pertinente, ou un trop fin pansement sur un chantier mal anticipé ?

Le contenu, c’est vous ? Non, c’est nous

Faute d’avoir constitué à temps des corpus colossaux issus du web et refusant de s’engager sur la planche branlante de l’aspiration sauvage de contenus, la firme de Cupertino a trouvé sa parade : produire ses propres jeux de données. Comment exactement ?

En générant, grâce à d’autres IA, des exemples réalistes (emails, requêtes Siri, dialogues) et affiner ces données à partir de signaux locaux sur iPhone, sans jamais collecter les contenus réels des utilisateurs. Les avantages ne sont pas à prouver : un contrôle total sur la labellisation, la diversité des cas, et une conformité renforcée. La confidentialité est respectée ici à 100 %.

Même OpenAI avait déjà utilisé cette technique pour réduire les hallucinations de ChatGPT (modèle GPT-4). De même, Microsoft a formé son modèle Phi-4 avec 55 % de ces données, que l’on peut qualifier de synthétiques. L’approche n’est donc pas nouvelle, Apple s’en est inspirée.

Contrairement à l’idée reçue selon laquelle entraîner une IA avec des données générées par d’autres IA reviendrait à créer une boucle dégénérative ; dans laquelle chaque génération s’appuie sur des contenus de plus en plus artificiels et appauvris ; plusieurs travaux récents montrent qu’un usage maîtrisé de données synthétiques peut, au contraire, améliorer la performance des modèles. Ce qui compte, ce n’est pas tant la nature « fausse » des données que leur qualité, leur diversité, et le contrôle qu’on peut exercer sur leur fabrication.

Les coûts cachés de la donnée artificielle

Le revers, c’est que générer des données synthétiques réellement utiles n’est pas automatique. Produire des exemples pertinents, variés et bien annotés demande du temps, de la puissance de calcul, et souvent l’intervention d’humains pour superviser, filtrer ou valider les résultats. Un trio maudit coûteux, difficile à faire évoluer à grande échelle, et  biaisé par les choix des concepteurs. Car oui, les biais ne sont pas une possibilité, ils sont inévitables.

Surtout si les données initiales utilisées pour « inspirer » les synthétiques  (par exemple, les prompts ou modèles d’IA qui les génèrent) sont biaisées, incomplètes ou de qualité moyenne, alors ces défauts seront amplifiés dans les jeux de données produits. Cela peut conduire à entraîner un modèle sur une version déformée de la réalité, affaiblissant ses performances dans des cas réels ou introduisant des erreurs structurelles. Une IA mise sous serre, à l’abri du réel et nourrie exclusivement avec ce qu’on veut bien lui donner.

Alors, bonne ou mauvaise idée ? Il n’y a pas de réponse unique à cette question. Tout repose sur l’usage qui sera fait de ces données synthétiques. Utilisées avec rigueur, transparence et sens critique, elles peuvent compléter très efficacement les corpus traditionnels. Si on s’en remet à elle par idéologie, le risque de développer des modèles performants sur le papier et bancals dans la réalité est réel.

• Apple mise sur des données synthétiques pour entraîner ses IA, afin de préserver la vie privée de ses utilisateurs.
• Cette méthode offre contrôle et conformité, mais nécessite beaucoup de ressources humaines et techniques pour rester fiable.
• Bien utilisée, elle peut être efficace, mais si elle remplace toute exposition au réel, les modèles risquent de devenir déconnectés.