Depuis l’arrivée d’Apple Silicon, le Neural Engine est devenu l’un des piliers de la stratégie IA de la marque. Conçu pour accélérer les traitements liés à l’apprentissage automatique, ce coprocesseur est jusqu’à présent resté principalement limité aux tâches d’inférence, c’est-à-dire à l’exécution de modèles déjà entraînés.
Mais, une découverte récente pourrait changer la perception que l’on avait des capacités réelles de cette architecture.
Un chercheur en sécurité connu sous le pseudonyme 0x0SojalSec affirme être parvenu à contourner certaines limitations du Neural Engine des puces M4 afin d’exécuter directement des opérations d’entraînement de modèles d’intelligence artificielle sur l’appareil. Une avancée qui ouvre de nouvelles perspectives pour l’écosystème Apple.
Apple hid 15.8 TFLOPS of raw AI power in every M4 Mac & iPhone.
They only let you use the Neural Engine for inference.
Reverse-engineered their private APIs and ran full backpropagation & transformer training directly on the
ANE, No CoreML, No Metal, No GPU,– Training… pic.twitter.com/j5WSWX5dfH
— Md Ismail Šojal 🕷️ (@0x0SojalSec) June 15, 2026
Le Neural Engine révèle un potentiel jusqu’ici inexploité
Apple présente le Neural Engine comme un accélérateur spécialisé destiné aux fonctionnalités d’intelligence artificielle intégrées à macOS, iPadOS et iOS. Jusqu’à présent, son utilisation restait principalement encadrée par les frameworks officiels de la marque, notamment Core ML.
Dans cette configuration, les développeurs peuvent exploiter la puissance du Neural Engine pour exécuter des modèles déjà entraînés, mais pas pour réaliser l’intégralité du processus d’apprentissage.
Le projet dévoilé par 0x0SojalSec remet en question cette limitation.
Selon les informations publiées, le chercheur est parvenu à utiliser jusqu’à 15,8 TFLOPS de puissance de calcul du Neural Engine pour des opérations complètes d’entraînement, y compris les étapes de rétropropagation indispensables aux modèles de type Transformer utilisés dans les IA modernes.
Une approche qui contourne les outils officiels d’Apple
Pour parvenir à ce résultat, les développeurs n’ont pas utilisé les outils habituellement proposés par Apple. À la place, ils ont conçu un langage intermédiaire personnalisé capable de communiquer directement avec le Neural Engine. Cette couche logicielle permettrait d’exécuter les opérations nécessaires à l’apprentissage des modèles sans passer par les restrictions imposées par les frameworks standards.
L’équipe a également adopté une approche optimisée en conservant l’ensemble des données en mémoire vive afin de limiter les accès au stockage, souvent responsables de ralentissements importants lors de l’entraînement.
Selon les premiers résultats publiés, certaines étapes d’apprentissage de modèles Transformer seraient exécutées en quelques millisecondes seulement sur les puces M4.
Une avancée importante pour l’IA locale
L’intérêt de cette découverte dépasse largement le simple exercice technique. Aujourd’hui, l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle repose majoritairement sur des infrastructures cloud équipées de GPU spécialisés particulièrement coûteux.
Si les capacités du Neural Engine peuvent être exploitées de manière fiable pour l’apprentissage de modèles légers ou intermédiaires, les Mac et les iPad pourraient devenir des plateformes de développement IA beaucoup plus autonomes.
Cette évolution serait particulièrement intéressante pour les chercheurs travaillant sur de petits modèles, les développeurs d’applications IA embarquées, les projets nécessitant un traitement local des données sensibles et les expérimentations éducatives ou universitaires.
L’idée d’un ordinateur portable capable d’entraîner directement certains modèles sans dépendre d’un centre de données devient soudainement beaucoup plus crédible.
Une démonstration du potentiel caché d’Apple Silicon
Cette découverte met également en lumière une réalité souvent observée dans l’univers Apple : les capacités matérielles dépassent parfois largement les usages officiellement autorisés.
Le Neural Engine des puces M4 est annoncé par Apple comme capable de fournir jusqu’à 38 TOPS pour les tâches d’intelligence artificielle. Jusqu’à présent, cette puissance était principalement présentée dans le cadre de l’exécution des fonctionnalités Apple Intelligence et des modèles locaux.
Le travail réalisé par la communauté suggère que cette architecture pourrait être utilisée de manière beaucoup plus ambitieuse.
Cela ne signifie pas pour autant qu’Apple activera officiellement ces fonctionnalités. La société privilégie traditionnellement un contrôle strict de son écosystème afin de garantir stabilité, autonomie énergétique et sécurité.
Une nouvelle étape dans la démocratisation de l’IA embarquée
L’essor de l’intelligence artificielle locale constitue l’un des grands enjeux technologiques des prochaines années. Alors que les coûts du cloud continuent d’augmenter et que les questions liées à la confidentialité des données prennent de l’importance, la possibilité d’exécuter davantage de traitements directement sur l’appareil devient particulièrement attractive.
Cette expérimentation montre que les puces Apple Silicon pourraient jouer un rôle bien plus important dans cette transition qu’on ne l’imaginait jusqu’à présent.
Plus qu’un hack, un aperçu du futur de l’IA sur Mac
Pour l’instant, cette avancée reste un projet communautaire non pris en charge officiellement par Apple. Rien ne garantit que la société ouvrira un jour l’accès complet au Neural Engine pour les charges d’entraînement.
Mais, cette démonstration révèle une chose essentielle : les capacités matérielles des puces M4 semblent aller bien au-delà de ce que les outils actuels permettent d’exploiter. À mesure que les modèles deviennent plus compacts et que l’IA embarquée gagne en importance, il devient de plus en plus évident que les futurs Mac pourraient ne plus être de simples machines destinées à exécuter l’intelligence artificielle.
Ils pourraient également devenir des plateformes capables de la créer.
