Siri AI sur macOS 27 montre un test prometteur mais limité

Résumé

Sur macOS 27 Golden Gate en version développeur, Siri AI commence à montrer son potentiel, notamment pour analyser des données locales, mais reste entravé par de fortes limites. Incapacité à agir dans les applications, automatisations incomplètes et erreurs de calcul freinent encore son adoption au quotidien sur Mac.

Les faits

Dans un premier retour d’expérience sur macOS 27 Golden Gate, le testeur explique avoir désactivé Siri sur Mac « il y a des années » et juger Apple Intelligence « tellement stérile » qu’il ne l’utilisait pas, avant que le nouveau Siri AI ne le fasse « légèrement reconsidérer les choses ». L’essai se déroule sur un peu plus de 24 heures avec la bêta développeur de macOS 27, sur un M5 MacBook Air et un M5 Max MacBook Pro, dans un contexte où Siri AI est présenté comme étant en « early preview » et où l’indexation des fichiers par le système n’est pas clairement indiquée dans les réglages. Sur le volet productivité, l’auteur cherche à automatiser ses tests de performance de laptops. Siri AI peut lancer des applications mais « ne peut pas effectuer d’actions à l’intérieur », ce qu’Apple n’a d’ailleurs « jamais prétendu » promettre. En passant par Shortcuts, une fonctionnalité d’Apple Intelligence distincte de Siri AI, il demande la création d’automatisations pour exécuter des tests dans Geekbench ou Cinebench, prendre des captures d’écran, attendre quelques minutes, puis répéter l’opération deux fois. Les raccourcis générés ouvrent bien les applications et réalisent des captures, mais ne lancent pas les benchmarks ; l’un d’eux intègre même comme étape « attendre que vous exécutiez le test ». L’auteur teste ensuite une autre promesse mise en avant en keynote : l’analyse de données locales via « Ask Siri » dans Spotlight. En sélectionnant des lots de captures d’écran de benchmarks dans le Finder et en demandant à Siri de calculer des moyennes, l’assistant se montre capable de distinguer les scores CPU monocœur, multicœur et GPU, de moyenner les résultats et de les présenter dans des tableaux lisibles. Mais cette réussite reste fragile : mélanger trop de types de tests, notamment des scores synthétiques (Geekbench, PugetBench, etc.) et des mesures de temps (rendus Blender, export vidéo 4K), ou la présence de classements CPU sur les captures de Cinebench, perturbe Siri AI. L’auteur indique que l’assistant s’est trompé à plusieurs reprises en extrayant les mauvaises données, le poussant à préférer continuer ses calculs manuellement.

Pourquoi c’est important

Ce premier retour illustre le décalage entre les ambitions affichées pour Apple Intelligence et l’usage réel d’un professionnel sur Mac. Siri AI montre un début de valeur ajoutée pour exploiter des fichiers locaux, en particulier des captures de benchmarks, mais son incapacité à exécuter des actions complexes dans les applications et la fragilité de ses analyses limitent fortement son intérêt pratique. Pour Apple, l’enjeu est de transformer Siri AI en véritable copilote de productivité sur macOS, au-delà des requêtes classiques de type météo ou recherche web. Le rôle d’App Intents et l’évolution de Shortcuts seront déterminants pour permettre à l’assistant d’orchestrer des workflows complets, de bout en bout, sans intervention humaine. Tant que Siri AI restera cantonné à des tâches partielles ou faillibles — comme des moyennes parfois erronées ou des automatisations incomplètes — son adoption par les power users et les testeurs restera prudente.

Questions fréquentes

Sur quelle version de macOS le nouveau Siri AI a-t-il été testé ?

Le test décrit est réalisé sur la bêta développeur de macOS 27 Golden Gate, avec Siri AI en « early preview ».

Siri AI peut-il automatiser entièrement des benchmarks sur Mac ?

Non. Siri AI peut ouvrir les applications, mais ne peut pas exécuter les tests à l’intérieur de Geekbench ou Cinebench.

Que fait Apple Intelligence via Shortcuts dans ce test ?

Apple Intelligence génère des raccourcis qui ouvrent les apps de benchmark et prennent des captures d’écran, mais laissent à l’utilisateur le soin de lancer les tests.

Siri AI sait-il analyser des résultats de benchmark à partir de captures d’écran ?

Oui, il peut distinguer différents types de scores et calculer des moyennes, mais se trompe lorsqu’il y a trop de types de tests ou des données parasites.

Pourquoi le testeur reste-t-il prudent sur l’usage de Siri AI ?

À cause des erreurs de calcul et de l’impossibilité d’automatiser totalement son flux de travail, il préfère encore faire ces tâches lui-même.

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