La confidentialité de l’IA mobile dépend du trajet de chaque requête : un modèle exécuté sur le téléphone ne garantit pas que l’application y garde toutes ses données. Android décrit une voie pouvant envoyer certaines requêtes vers le cloud ; Apple explique les protections prévues pour le traitement cloud de Private Cloud Compute et la limite du chiffrement pendant le calcul.
Un modèle local ne décrit pas toute l’application
L’inférence, c’est le calcul qui permet à un modèle de produire une réponse. Avec Gemini Nano, Android permet aux applications qui intègrent les API correspondantes d’effectuer ce calcul sur l’appareil, par l’intermédiaire d’AICore, un service système d’Android. La documentation d’Android Developers sur Gemini Nano précise qu’AICore n’accède pas directement à Internet : ses requêtes réseau, notamment celles liées au téléchargement des modèles, passent par Private Compute Services.
Cette frontière concerne le service AICore. Les connexions propres à l’application relèvent de son implémentation. En clair, savoir qu’un téléphone peut faire tourner un modèle local ne suffit pas à connaître le parcours complet d’une fonction d’IA.
Quand Android peut envoyer une requête vers le cloud
L’API hybride de Firebase AI Logic peut orienter une requête vers Gemini Flash ou Gemini Pro dans le cloud lorsque Gemini Nano est indisponible ou n’est pas pris en charge sur l’appareil. C’est donc le parcours choisi par l’application pour la fonction utilisée, et pas seulement la présence de Nano, qui indique où le calcul peut avoir lieu.
Pour évaluer une fonction précise, la question utile est de savoir si elle utilise le modèle local via AICore ou si elle peut emprunter une voie hybride vers un modèle cloud. Ces mécanismes décrivent les API concernées, pas le comportement de toutes les applications Android.
Ce que Private Cloud Compute protège pendant l’inférence
Apple présente Private Cloud Compute (PCC) comme une architecture cloud destinée aux requêtes complexes d’Apple Intelligence qui nécessitent des modèles plus grands. Selon la conception publiée par Apple, les données servent à traiter la requête puis sont supprimées après la réponse. Apple indique également qu’elles ne sont pas accessibles à son personnel, y compris aux personnes disposant d’un accès administrateur. Apple décrit ces protections dans sa documentation sur Private Cloud Compute.
Le calcul dans le cloud impose toutefois une limite précise : pendant l’inférence, le modèle doit accéder au contenu de la requête en clair. Apple explique que ce traitement n’est donc pas chiffré de bout en bout. PCC repose plutôt, selon Apple, sur des requêtes chiffrées vers des nœuds validés, des restrictions d’exécution et la suppression des données après le traitement.
Pour juger la confidentialité d’une fonction d’IA, il faut donc considérer à la fois le modèle utilisé, le chemin de traitement choisi par l’application et, si le calcul passe par le cloud, les protections annoncées pour ce traitement.
