Les technologies de machine Learning sur lesquelles se basent toute les IA modernes ont aussi la côte auprès des poids lourds de la Silicon Valley. Du côté d’Android (Google), c’est l’outil TensorFlow Lite qui permet aux développeurs de créer leur propre réseau neuronal pour l’apprentissage automatique, un réseau de neurones virtuels qui peut ensuite être ingéré dans des applications mobiles (pour la reconnaissance de forme par exemple ou des chats-bots sophistiqués).

Apple dispose aussi d’un outil logiciel destiné à intégrer des APIs ou des briques de codes dédiées à l’apprentissage automatique. Cet outil c’est Core ML, (ML pour Machine Learning), moins puissant que son homologue sous Android dans la mesure où il n’autorise que l’intégration d’APIs d’ « IA » dans du code et non la création « ex-nihilo » de réseaux neuronaux virtuels.

Ces limitations sont désormais de l’histoire ancienne puisque Core ML peut dorénavant recevoir des modèles d’apprentissage automatique créés avec TensorFlow Lite (.tflite); ces modèles en .tflite peuvent donc être transposés en modèles .mlmodel (Core ML) avant implémentation dans des apps iOS. Cela signifie t-il que nous allons assister à l’arrivée d’apps de plus en plus « intelligentes » et capables d' »analyses » ? Espérons !