ChatGPT par-ci, ChatGPT par là. L’outil star de la course à l’intelligence artificielle est sur toutes les bouches. La présentation de GPT-4, les nouveautés du côté de Microsoft — notamment sur le nouveau Bing — les répliques de Google ou encore l’amélioration de Midjourney sont autant d’éléments qui participent également à cette tendance de 2023. Et pendant ce temps-là, que fait Apple ?
Ne nous enflammons pas, pour le moment, absolument rien ne laisse entendre que la firme à la pomme prépare un agent conversationnel comme ChatGPT. Néanmoins, l’assistant intelligent Siri devrait avoir droit à de belles améliorations. C’est ce qu’avance le site spécialisé 9to5Mac après avoir découvert des indices dans le code de la bêta de tvOS 16.4, la future mise à jour pour Apple TV. L’objectif serait d’accroître les capacités de Siri à comprendre le langage naturel grâce à de l’intelligence artificielle plus poussée. On pourrait ainsi un peu plus lui parler comme à un réel être humain.
Rattraper le retard de Siri
Ainsi, dans la bêta en question, Apple a activé une nouvelle technologie sous le nom de code « Bobcat » pour la « génération de langage naturel de Siri ». Si la nouveauté n’est pour l’instant testée que dans le cadre d’Apple TV, 9to5Mac affirme que des éléments découverts dans le code laissent entendre que ces fonctionnalités se préparent aussi sur iPhone, iPad, Mac et HomePod.
Dans les grandes lignes, c’est le fonctionnement même de Siri qui devrait changer. Actuellement, l’assistant d’Apple se base plutôt sur des modèles pré-établis pour répondre à telle ou telle requête. 9to5Mac rappelle que cela a causé des soucis d’ingénierie et de mise à niveau d’un Siri un peu à la traîne ces dernières années sur certains aspects face à d’autres assistants vocaux comme Google Assistant ou des Amazon Alexa.
En se basant sur une IA mieux capable de comprendre et générer du langage naturel, Siri pourrait espérer rattraper son retard. En revanche, pour le moment, les tests semblent se faire discrètement en interne et on ne peut pas prédire quand les utilisateurs et utilisatrices commenceront à en avoir un réel aperçu.
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