Samsung vient de lever le voile sur ses nouveaux Galaxy S24 Series destinés aux professionnels et pourvus de capacités d’intelligence artificielle, Galaxy AI. Le coréen s’est appuyé sur son partenariat avec Google Cloud, notamment les technologies Gemini Pro et Imagen 2. Cette collaboration signifie que les smartphones Galaxy S24 utilisent les infrastructures de cloud de Google pour exécuter des tâches d’IA. Ces infrastructures fournissent la puissance de calcul nécessaire pour exécuter des modèles d’IA sophistiqués qui seraient trop exigeants pour les capacités d’un smartphone.

La famille Galaxy S24 (S24 Ultra, S24+ et S24) bénéficie ainsi de « capacités » d’intelligence artificielle grâce à Galaxy AI. La série S24 se compose des Galaxy S24 Ultra, S24+ et S24. Les nouvelles fonctionnalités permettent de simplifier le quotidien, communiquer sans frontières et réinventer l’expérience web sur mobile. Une intégration qui se fait à plusieurs niveaux, touchant des aspects clés de l’utilisation du smartphone, tels que la communication, l’organisation, la recherche et la photographie. Ces fonctionnalités représentent un progrès notable dans l’expérience utilisateur des smartphones, avec une attention particulière portée à la communication, l’organisation, la recherche et la création de contenu.  

Des fonctions améliorées par l’IA…

Les fonctions de communication bénéficient grandement de l’IA avec des capacités comme la traduction instantanée et l’interprète. Ces outils permettent une traduction en temps réel des conversations téléphoniques et des dialogues en face-à-face dans plusieurs langues. En outre, l’Assistant Message et le Clavier Samsung apportent une aide pour la formulation des messages et la traduction en temps réel. Leur fonctionnement repose sur une connexion internet pour accéder aux algorithmes de traitement du langage et aux bases de données linguistiques.

Dans le domaine de l’organisation, l’Assistant Notes intégré à Samsung Notes utilise l’IA pour générer des résumés et structurer les notes de manière efficace. De même, l’Assistant Retranscription est capable de transcrire, résumer et traduire des enregistrements audio.

La recherche en ligne et la découverte sont également rehaussées grâce à la fonction
« Entourer pour chercher avec Google », permettant aux utilisateurs de rechercher des informations en ligne en sélectionnant des éléments à l’écran.

Enfin, la photographie et la création sont enrichies par le Moteur ProVisual, un ensemble d’outils basés sur l’IA et conçus pour améliorer la photographie. Cela inclut des fonctions de retouche et de suggestion de retouche basées sur l’IA. De plus, les Retouches Génératives, qui permettent de remplir les parties manquantes en arrière-plan et de déplacer les objets dans les images, utilisent l’IA. Toutes ces applications nécessitent une connexion internet pour accéder aux bases de données de recherche, aux algorithmes de traitement d’images de Google et l’accès aux modèles d’IA pour le traitement de la parole et des images.  

En attendant une véritable intégration de l’inférence

Malgré des avancées significatives, cette évolution vers l’IA n’est qu’un premier pas vers l’intégration de l’IA véritable dans les smartphones. Il est important de comprendre la différence entre une fonction basée sur l’IA et l’inférence intégrée dans un appareil. Les fonctions basées sur l’IA sont la forme la plus simple d’intégration, utilisée jusqu’à présent, de l’IA dans les smartphones. Car si les fabricants ont souvent évoqué l’IA pour qualifier certaines fonctions, celles-ci ne sont pas basées sur l’inférence en temps réel. Il s’agit plutôt d’algorithmes simples, monofonctionnels comme la reconnaissance faciale ou la traduction automatique, ceci même s’ils sont basés sur l’apprentissage. Par exemple, la reconnaissance faciale est souvent présentée comme de l’IA, mais elle est en réalité basée sur un algorithme qui compare les points de repère du visage de l’utilisateur à ceux contenus dans sa base de données.

L’inférence véritable est plus complexe et nécessite plus de puissance de calcul. Elle peut être dotée de capacités d’évolution par l’apprentissage et s’adapter au fil des usages, ce qui lui permet d’améliorer ses performances au fil du temps. Nous n’en sommes pas encore là. L’inférence basée sur l’IA est une technologie gourmande en ressources, ce qui signifie que les fabricants et les concepteurs de puces doivent améliorer les capacités de computation (processeur, mémoire, coprocesseurs spécialisés tels les NPU ou Neural Processing Unit) exécuter des algorithmes d’inférence. Bien que les smartphones les plus récents disposent de la puissance de calcul nécessaire pour exécuter des fonctions d’IA simples, il faudra encore quelques années avant qu’ils puissent faire tourner de véritables moteurs d’IA, plus complexes.  

Une prudence compréhensible des fabricants

C’est ce qui explique la nécessité d’une connexion au réseau mobile pour ces fonctionnalités d’IA. Les smartphones doivent pouvoir accéder aux ressources de calcul et aux données dans le cloud. Les modèles d’IA, en particulier ceux utilisés pour le traitement du langage naturel et l’analyse d’images, nécessitent une quantité considérable de puissance de calcul et de stockage de données, qui sont disponibles sur les serveurs cloud plutôt que sur l’appareil lui-même. En plus des capacités de calcul, les smartphones actuels ne disposent pas de l’autonomie suffisante pour supporter l’intensité de la computation de l’inférence.

Enfin, l’intégration de l’IA grâce au génie logiciel et l’augmentation des capacités de traitement des smartphones peut faire exploser le coût de revient et mettre à mal l’équilibre fragile du modèle commercial actuel, et, en fin de compte, sur le prix de vente. Les fabricants de smartphones doivent investir dans la recherche et le développement, ainsi que dans la formation de leurs équipes. Ils doivent en outre investir dans l’ingénierie logicielle pour satisfaire les exigences de l’inférence. Des initiatives coûteuses pour un modèle commercial en équilibre. Ce sont toutes ces limitations qui expliquent la prudence des fabricants de smartphones. Ils expliquent le fait que la plupart des fonctions d’IA des nouveaux Galaxy nécessitent une connexion effective au réseau mobile et un compte Samsung, pour pouvoir accéder aux ressources de calcul et aux bases de données nécessaires, situées sur des serveurs distants.