La principale différence entre l’intelligence artificielle locale et l’IA basée sur le cloud réside dans le lieu où le traitement est effectué. Les systèmes locaux exécutent les opérations nécessaires sur l’appareil de l’utilisateur, tandis que les services cloud envoient les demandes par Internet vers des centres de données externes et renvoient les résultats.
L’IA locale, également appelée IA embarquée, peut fonctionner sur des ordinateurs, des tablettes et des smartphones. Lorsqu’un outil fonctionne entièrement sur l’appareil, des tâches telles que la révision de textes ou le résumé de documents peuvent être effectuées sans envoyer de fichiers à des serveurs externes. Cela peut offrir une plus grande confidentialité et, dans certains cas, permettre au système de fonctionner hors ligne.
Cependant, les performances locales dépendent du matériel de l’appareil. Les modèles plus volumineux peuvent nécessiter une quantité importante de RAM et un ordinateur plus puissant, tandis que les modèles plus petits peuvent fonctionner sur des appareils personnels plus simples. Les systèmes locaux peuvent également présenter des limites en matière de raisonnement et de qualité des réponses, selon la tâche.
L’IA basée sur le cloud repose sur des centres de données externes. Des services tels que ChatGPT, Gemini et Claude traitent les demandes sur les serveurs de leurs fournisseurs, ce qui permet aux utilisateurs d’accéder à des modèles avancés sans posséder un appareil doté d’un matériel puissant. Ces services peuvent également proposer des fonctionnalités telles que Deep Think de Gemini, Artifacts de Claude et la recherche approfondie de ChatGPT.
Le compromis est que les informations envoyées aux chatbots cloud sont enregistrées sur leurs serveurs et conservées pendant une période qui varie selon le service. Les utilisateurs devraient donc éviter de partager des informations personnelles, sensibles ou confidentielles. Les services cloud proposent généralement un accès gratuit avec des limites quotidiennes, tandis que les forfaits payants peuvent augmenter ces limites.
La meilleure option dépend de la tâche, du matériel disponible et du niveau de confidentialité souhaité. L’IA locale convient davantage aux tâches simples et aux informations confidentielles lorsque le logiciel traite tout sur l’appareil. L’IA cloud est mieux adaptée aux modèles avancés, à la planification en plusieurs étapes, à la programmation, à l’analyse à grande échelle et aux recherches nécessitant une connexion Internet active, comme les requêtes concernant l’actualité ou les données financières.
Les deux approches peuvent également fonctionner ensemble. Certains outils traitent les demandes simples localement et envoient les tâches plus exigeantes à des serveurs externes. Apple Intelligence, par exemple, traite les tâches sur l’iPhone, l’iPad ou le Mac lorsque cela est possible et utilise Private Cloud Compute lorsque des modèles plus avancés sont nécessaires. Selon Apple, les données envoyées à ce système sont traitées pour répondre à la demande et ne sont pas conservées sur ses serveurs.
Google propose également des modèles locaux tels que Gemini Nano, qui peuvent fonctionner sur des téléphones Android pour résumer des textes, réviser des messages et décrire des images sans envoyer les données dans le cloud. L’application Gemini, quant à elle, utilise des modèles en ligne et locaux pour les questions et les activités qui dépendent des services Google.
Samsung répartit de la même manière les fonctionnalités Galaxy AI entre l’appareil et les serveurs externes. Les traductions et certaines suggestions de texte peuvent être traitées localement, tandis que les résumés de contenu et la retouche d’images peuvent dépendre d’un traitement dans le cloud.
Sources: Canaltech.