Il existe un moyen de savoir si votre téléphone peut utiliser efficacement l'IA. Le pouvoir compte, mais ce n'est pas tout
S’il ne dispose pas d’IA, il ne rivalise pas pour le meilleur téléphone du marché. Personne n’a écrit cette règle, mais les fabricants l’appliquent strictement. Le nouveau Google Pixel 9, le Samsung Galaxy S24, le prochain iPhone avec Apple Intelligence et des appareils encore plus modestes, comme l'OPPO Reno12 Pro. Ils ont tous quelque chose en commun : ils veulent se différencier grâce à leurs capacités d'IA.
Depuis des années, nous nous concentrons sur la mesure des performances synthétiques des CPU et GPU dans des benchmarks. Certains tests qui, bien qu'ils ne déterminent pas si un appareil fonctionnera mieux ou moins bien qu'un autre, sont plus qu'importants pour connaître son potentiel et ses capacités brutes.
Geekbench est l'un des tests les plus utilisés au monde et l'une des références que nous utilisons chez Simseo pour mesurer les performances. La société lance désormais Geekbench AI en tant que candidat pour l'application reine permettant de mesurer les performances de l'IA. Le problème ? Le pouvoir ne fera pas tout prendre la couronne sur ce territoire.
Geekbench AI vient remplacer Geekbench ML, un test qui nous a permis de mesurer les performances brutes d'un téléphone en intelligence artificielle. Le « Machine Learning » n’est pas aussi commercial que « l’Intelligence Artificielle », le changement de nom répond donc à des raisons évidentes.
Le point clé ici est que Geekbench donne le coup d’envoi : Mesurer les performances de l'IA va devenir une nouvelle tendance. Mais dans quelle mesure est-ce pertinent ? La première chose est de comprendre ce que fait ce benchmark.
» Geekbench AI exécute dix charges de travail d'IA, chacune avec trois types de données différents, fournissant une image multidimensionnelle des performances de l'IA sur l'appareil. En utilisant de grands ensembles de données qui imitent les cas d'utilisation de l'IA dans » Dans le monde réel, les développeurs et les utilisateurs peuvent mesurer performances de l'IA sur l'appareil en quelques minutes seulement avec des scores simple précision, demi-précision et quantifiés.
Ce test nous permet de mesurer les performances du CPU, du GPU ou du NPU dédié (au choix) pour réaliser différents tests dans lesquels sont simulés des cas réels d'exécution de modèles d'IA. Plus l’appareil est puissant, plus sa capacité sera grande.
L’essentiel est que si l’IA veut inonder le monde de la téléphonie, L’exécuter en ligne et avec la consommation la plus faible possible sera la clé. Pour ce faire, Google travaille avec des modèles comme le Gemini Nano, petits et conçus pour exécuter une grande partie des tâches en ligne (bien que des modèles comme le Pixel fonctionnent localement et nécessitent au moins 8 Go de RAM), donc la puissance brute prend complètement un banquette arrière. Des modèles comme l’OPPO Reno12 Pro en sont la preuve.
Des exemples contrastés se trouvent chez Apple. La seule raison pour laquelle l’iPhone 15 ne peut pas exécuter Apple Intelligence est précisément liée au combinaison de puissance brute et, surtout, de RAM. Un modèle gigantesque qui fonctionnera principalement localement, se connectant au cloud uniquement pour des fonctions spécifiques.
Mesurer la puissance de l’IA sera essentiel pour connaître les capacités brutes d’un téléphone par rapport à celle-ci mais, dans ce cas, cela ne sera pas strictement lié à ce que le téléphone mobile peut ou ne peut pas faire. L’intégration de modèles en ligne (une énorme opportunité pour les fabricants de commencer à gagner encore plus d’argent grâce à des abonnements comme Gemini) sera la clé pour permettre à tous les téléphones, même les moins puissants, d’exécuter l’IA.
Images | Simseo
À Simseo | « Inclut-moi » est une idée brillante et inquiétante d'une IA qui s'entête à embellir et falsifier nos souvenirs
