Apple pourrait faire de 2026 l’année où son discours sur l’IA devra enfin produire des résultats visibles. Nouvelle Siri, partenariat attendu avec Google Gemini, iPhone 18 et possible iPhone pliant : le programme est chargé, et le prix risque encore de grimper.
En apparence, Apple conserve une position confortable. Les projections financières de janvier 2026 jugent solide la demande autour de la gamme iPhone 17avec un signal particulièrement favorable en Chine. La cible boursière de 350 dollars, relevée en décembre 2025 puis maintenue en janvier, traduit cet optimisme. Elle concerne l’action Apple, pas le prix d’un iPhone. Nuance utile avant de se prendre un chiffre spectaculaire dans la tronche.
Le problème se trouve ailleurs : Apple Intelligence reste difficile à percevoir dans l’expérience quotidienne, surtout face à ChatGPTPerplexity et aux assistants capables de traiter une demande en plusieurs étapes. Pour 2026, le pari repose donc sur deux leviers : une Siri profondément revue et une alliance avec Google Gemini.
Siriréveille-toi : la keynote a sonné
La nouvelle Siri devrait devenir le test le plus visible de la stratégie IA d’Apple. Le scénario avancé prévoit un assistant capable de comprendre davantage le contexte d’une demande, d’agir dans l’écosystème Apple et de répondre directement à des usages popularisés par ChatGPT et Perplexity. La promesse ressemble à ce que les utilisateurs attendent déjà. Le retard, lui, commence à se voir.
La livraison dans les délais constitue le premier point de pression. Une Siri annoncée puis décalée, limitée à quelques commandes ou dépendante d’un abonnement ferait mauvais effet après plusieurs présentations consacrées à la confidentialité et au traitement local. En 2026, Apple devra montrer ce que fait son IA, pas seulement expliquer pourquoi elle protège les données.
Le scénario le plus offensif prévoit aussi une offre payante autour de l’IA. Apple pourrait facturer certaines fonctions avancées de Siri ou proposer un service d’abonnement distinct. Rien ne garantit que cette formule verra le jour, mais elle correspond à la logique du jardin clos : attirer l’utilisateur avec le matériel, puis monétiser les services dans l’écosystème. La poule aux oeufs d’or de l’App Store n’a pas fini de faire parler d’elle.
Gemini dans le jardin clos, Google garde le moteur
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L’intégration de Google Gemini serait l’autre pièce du puzzle. Les projections de janvier 2026 envisagent un accord exclusif pour alimenter une partie d’Apple Intelligence. Ce choix permettrait à Apple de combler plus rapidement son retard technique sans attendre que tous ses modèles soient développés en interne.
Le paradoxe est assez net : Apple défend son contrôle logiciel depuis des années, puis pourrait confier une partie de son assistant à Google. Le partenariat resterait compatible avec la stratégie du jardin clos si Apple conserve l’interface, la distribution, les règles d’accès et la facturation. Google fournirait le moteur, Apple garderait la caisse et la relation avec l’utilisateur. Ça négocie sévère dans le verger.
L’issue de la procédure du Department of Justice contre Google est aussi présentée comme un élément susceptible de faciliter l’accord. Cette lecture reste une hypothèse de marché, pas une confirmation publique d’Apple. La question reste ouverte : Apple peut-elle transformer une dépendance technique temporaire en avantage produit sans donner l’impression d’avoir foiré en beauté son lancement IA?
iPhone 18le prix fait son numéro
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La gamme iPhone 18 devrait profiter de l’élan attribué à l’iPhone 17. Dans ce scénario, Apple conserverait une forte demande grâce à une évolution de la gamme et à l’arrivée possible d’un appareil pliant. Un lancement de l’iPhone Fold en septembre 2026 est évoqué, mais Apple n’a pas confirmé ce calendrier.
Un appareil pliant élargirait l’offre haut de gamme et créerait un nouveau motif de renouvellement pour les propriétaires d’iPhone. En revanche, un format plus complexe implique davantage de contraintes mécaniques et de risques de réparation. Le millimètre plié pourrait donc coûter très cher, surtout si Apple le place au sommet de sa gamme.
Les projections tablent sur une hausse d’environ 100 dollars pour les iPhone 18 Pro et iPhone 18 Pro Max. Deux facteurs sont avancés : l’augmentation du coût des composants et la renégociation des contrats de mémoire prévue en 2026. Le vrai risque pour Apple n’est pas de vendre un iPhone plus cher, mais de demander davantage sans offrir une rupture assez visible.
La mémoire ajoute une autre pression sur les coûts. Si les contrats deviennent plus chers et que les besoins liés à l’IA augmentent, Apple devra arbitrer entre marge, capacité embarquée et prix public. Le modèle d’entrée de gamme pourrait rester plus sage pendant que les versions Pro prennent l’ascenseur. Oui, le prix sait encore trouver un bouton caché.
Cook garde la pomme, l’IA prend le micro
Contrairement à certaines spéculations sur la succession de Tim Cook, le scénario financier présenté en janvier 2026 ne prévoit pas de changement de directeur général à court terme. Il estime que Cook resterait aux commandes au moins jusqu’à la fin de 2027 afin de piloter la transition vers l’IA. Cette prévision n’est pas une annonce de gouvernance Apple.
Le recrutement d’Amar Subramanya dans la recherche en intelligence artificielle est cité comme un signal de renforcement des équipes. Cela ne règle pas les problèmes de produit, mais indique les chantiers prioritaires : modèles, assistants, intégration logicielle et arbitrage entre traitement local et services distants.
On ne parle donc pas encore d’un test de performance. Aucun score de benchmark multicoeur, aucune autonomie réelle et aucun résultat de laboratoire ne permettent de juger un futur iPhone 18 ou une nouvelle Siri. Le sujet est stratégique : Apple doit transformer une IA encore peu visible en raison concrète d’acheter un appareil plus cher.
Si Siri arrive à temps, si Gemini reste discret dans l’interface et si l’iPhone Fold ne ressemble pas à une démonstration hors de prix, 2026 peut devenir une année solide pour Apple. Sinon, la marque aura surtout réussi à augmenter le tarif du jardin clos. Même avec une keynote en Dolby Atmos, ça reste un peu court.
Sources et références scientifiques
William Gallagher. Wedbush expects monumental 2026 for Apple despite invisible AI strategy. 2026.
Detection of Imperceptible Intervertebral Disc Fissures in Conventional MRI, An AI Strategy for Improved Diagnostics – PMC. Journal of clinical medicine. DOI: 10.3390/jcm12010011 · PMID: 36614812.
4.Eriksson S., Waldenberg C., Torén L., Grimby-Ekman A., Brisby H., Hebelka H., Lagerstrand K. Texture Analysis of Magnetic Resonance Images Enables Phenotyping of Potentially Painful Annular Fissures. Spine. 2021;47:430-437. doi: 10.1097/BRS.0000000000004160. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1097/BRS.0000000000004160.
5.Hansson E.K., Hansson T.H. The costs for persons sick-listed more than one month because of low back or neck problems. A two-year prospective study of Swedish patients. Eur. Spine J. 2005;14:337-345. doi: 10.1007/s00586-004-0731-3. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1007/s00586-004-0731-3.
6.Hoy D., March L., Brooks P., Blyth F., Woolf A., Bain C., Williams G., Smith E., Vos T., Barendregt J., et al. The global burden of low back pain: Estimates from the Global Burden of Disease 2010 study. Ann. Rheum. Dis. 2014;73:968-974. doi: 10.1136/annrheumdis-2013-204428. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1136/annrheumdis-2013-204428.
7.Videman T., Nurminen M. The occurrence of anular tears and their relation to lifetime back pain history: A cadaveric study using barium sulfate discography. Spine. 2004;29:2668-2676. doi: 10.1097/01.brs.0000146461.27105.2b. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1097/01.brs.0000146461.27105.2b.
8.Lim C.-H., Jee W.-H., Son B.C., Kim D.-H., Ha K.-Y., Park C.-K. Discogenic lumbar pain: Association with MR imaging and CT discography. Eur. J. Radiol. 2005;54:431-437. doi: 10.1016/j.ejrad.2004.05.014. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1016/j.ejrad.2004.05.014.
9.Sharma A., Pilgram T., Wippold F.J. Association between Annular Tears and Disk Degeneration: A Longitudinal Study. Am. J. Neuroradiol. 2009;30:500-506. doi: 10.3174/ajnr.A1411. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.3174/ajnr.A1411.
10.Adams M.A. Biomechanics of back pain. Acupunct. Med. 2004;22:178-188. doi: 10.1136/aim.22.4.178. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1136/aim.22.4.178.
neuville J.-P., Yushchenko M., Vendeuvre T., Germaneau A., Billot M., Roulaud M., Sarracanie M., Salameh N., Rigoard P. Quantitative MRI to Characterize the Nucleus Pulposus Morphological and Biomechanical Variation According to Sagittal Bending Load and Radial Fissure, an ex vivo Ovine Specimen Proof-of-Concept Study. Front. Bioeng. Biotechnol. 2021;9:676003. doi: 10.3389/fbioe.2021.676003. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.3389/fbioe.2021.676003.
12.Peng B., Hou S., Wu W., Zhang C., Yang Y. The pathogenesis and clinical significance of a high-intensity zone (HIZ) of lumbar intervertebral disc on MR imaging in the patient with discogenic low back pain. Eur. Spine J. 2006;15:583-587. doi: 10.1007/s00586-005-0892-8. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1007/s00586-005-0892-8.
Fusing photoacoustic microscopy and ultrasound imaging: an artificial intelligence strategy for vessel enhancement in interventional guidance – PMC. Biomedical optics express. DOI: 10.1364/boe.588654 · PMID: 41970591.
1.Cotofana S., Lachman N., “Arteries of the face and their relevance for minimally invasive facial procedures: an anatomical review,” Plast Reconstr. Surg. 143(2), 416-426 (2019). 10.1097/PRS.0000000000005201 [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1097/PRS.0000000000005201.
2.Cowan R., Mann G., Salibian A. A., “Ultrasound in microsurgery: Current applications and new frontiers,” J. Clin. Med. 13(12), 3412 (2024). 10.3390/jcm13123412 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.3390/jcm13123412.
o M.-J., Kwon J. G., Pak C. J., et al., “The role of duplex ultrasound in microsurgical reconstruction: review and technical considerations,” J. Reconstr. Microsurg. 36(07), 514-521 (2020). 10.1055/s-0040-1709479 [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1055/s-0040-1709479.
4.Moradi Kashkooli F., Souri M., Tavakkoli J., et al., “A spatiotemporal computational model of focused ultrasound heat-induced nano-sized drug delivery system in solid tumors,” Drug Deliv. 30(1), 2219871 (2023). 10.1080/10717544.2023.2219871 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1080/10717544.2023.2219871.
5.Hibler B. P., Eliades P. J., Kagha K. C., et al., “Litigation arising from minimally invasive cosmetic procedures: a review of the literature,” Dermatol. Surg. 47(12), 1606-1613 (2021). 10.1097/DSS.0000000000003202 [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1097/DSS.0000000000003202.
6.Bhargava A., Monteagudo B., Kushwaha P., et al., “VascuViz: a multimodality and multiscale imaging and visualization pipeline for vascular systems biology,” Nat. Methods 19(2), 242-254 (2022). 10.1038/s41592-021-01363-5 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1038/s41592-021-01363-5.
7.Syed F., Khan S., Toma M., “Modeling dynamics of the cardiovascular system using fluid-structure interaction methods,” Biology (Basel, Switz.) 12(7), 1026 (2023). 10.3390/biology12071026 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.3390/biology12071026.
8.Guldbaek-Svensson F. K., Thygesen M. M., Nielsen T. H., et al., “Ultrasound-Based Three-Dimensional Microangiography for Repeated Noninvasive Imaging of Neovascularization,” Contrast Media Mol. Imaging 2023(1), 1-12 (2023). 10.1155/2023/3396080 [DOI] [Google Scholar]. doi:10.1155/2023/3396080.
9.Qian X., Huang C., Li R., et al., “Super-resolution ultrasound localization microscopy for visualization of the ocular blood flow,” Contrast Media & Molecular Imaging 2023(5), 1-12 (2023). [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar].
10.Huang C., Song P., Trzasko J. D., et al., “Simultaneous noise suppression and incoherent artifact reduction in ultrafast ultrasound vascular imaging,” IEEE Trans. Ultrason., Ferroelect., Freq. Contr. 68(6), 2075-2085 (2021). 10.1109/TUFFC.2021.3055498 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1109/TUFFC.2021.3055498.
mené C., Robin J., Dizeux A., et al., “Transcranial ultrafast ultrasound localization microscopy of brain vasculature in patients,” Nat. Biomed. Eng. 5(3), 219-228 (2021). 10.1038/s41551-021-00697-x [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1038/s41551-021-00697-x.
12.Luan S., Yu X., Lei S., et al., “Deep learning for fast super-resolution ultrasound microvessel imaging,” Phys. Med. Biol. 68(24), 245023 (2023). 10.1088/1361-6560/ad0a5a [DOI] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1088/1361-6560/ad0a5a.
Deepening ideas vs. exploring new ones: AI strategy effects in human-AI creative collaboration – PMC. PloS one. DOI: 10.1371/journal.pone.0340449 · PMID: 41499598.
1.He J, Houde S, Gonzalez GE, Moran DAS, Ross SI, Muller MJ, et al. AI and the future of collaborative work: group ideation with an LLM in a virtual canvas. In: Proceedings of the 3rd Annual Meeting of the Symposium on Human-Computer Interaction for Work. ACM; 2024..
2.Ege DN, Øvrebø HH, Stubberud V, Berg MF, Elverum C, Steinert M, et al. ChatGPT as an inventor: eliciting the strengths and weaknesses of current large language models against humans in engineering design. AIEDAM. 2025;39. doi: 10.1017/s0890060425000010 [DOI] [Google Scholar]. doi:10.1017/s0890060425000010.
3.Bouschery SG, Blazevic V, Piller FT. Augmenting human innovation teams with artificial intelligence: exploring transformer-based language models. J of Product Innov Manag. 2023;40(2):139-53. doi: 10.1111/jpim.12656 [DOI] [Google Scholar]. doi:10.1111/jpim.12656.
4.Boussioux L, Lane JN, Zhang M, Jacimovic V, Lakhani KR. The crowdless future? Generative AI and creative problem-solving. Organization Science. 2024;35(5):1589-607. doi: 10.1287/orsc.2023.18430 [DOI] [Google Scholar]. doi:10.1287/orsc.2023.18430.
5.Doshi AR, Hauser OP. Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Sci Adv. 2024;10(28):eadn5290. doi: 10.1126/sciadv.adn5290 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]. doi:10.1126/sciadv.adn5290.
6.Kantosalo A, Riihiaho S. Experience evaluations for human-computer co-creative processes – planning and conducting an evaluation in practice. Connection Science. 2018;31(1):60-81. doi: 10.1080/09540091.2018.1432566 [DOI] [Google Scholar]. doi:10.1080/09540091.2018.1432566.
7.Seeber I, Bittner E, Briggs RO, de Vreede T, de Vreede G-J, Elkins A, et al. Machines as teammates: a research agenda on AI in team collaboration. Information & Management. 2020;57(2):103174. doi: 10.1016/j.im.2019.103174 [DOI] [Google Scholar]. doi:10.1016/j.im.2019.103174.
8.Davis N, Hsiao C-Pi, Yashraj Singh K, Li L, Magerko B. Empirically studying participatory sense-making in abstract drawing with a co-creative cognitive agent. In: Proceedings of the 21st International Conference on Intelligent User Interfaces, 2016. p. 196-207. 10.1145/2856767.2856795 [DOI]. doi:10.1145/2856767.2856795.
9.Karimi P, Rezwana J, Siddiqui S, Maher ML, Dehbozorgi N. Creative sketching partner: an analysis of human-AI co-creativity. In: Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI ’20). ACM; 2020. p. 221-30..
10.Zhu J, Liapis A, Risi S, Bidarra R, Youngblood GM. Explainable AI for designers: a human-centered perspective on mixed-initiative co-creation. In: 2018 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG). 2018. p. 1-8. 10.1109/cig.2018.8490433 [DOI]. doi:10.1109/cig.2018.8490433.
11.Kazemitabaar M, Chow J, Ma CKT, Ericson BJ, Weintrop D, Grossman T. Studying the effect of AI code generators on supporting novice learners in introductory programming. In: Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2023. p. 1-23. 10.1145/3544548.3580919 [DOI]. doi:10.1145/3544548.3580919.
12.Amershi S, Weld D, Vorvoreanu M, Fourney A, Nushi B, Collisson P, et al. Guidelines for human-AI interaction. In: Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2019. p. 1-13. 10.1145/3290605.3300233 [DOI]. doi:10.1145/3290605.3300233.
Ahmed Z, Shahzadi K, Jin Y, Li R, Momanyi BM, Zulfiqar H, Ning L, Lin H.. Identification of RNA‐dependent liquid‐liquid phase separation proteins using an artificial intelligence strategy.. Proteomics. 2024. DOI: 10.1002/pmic.202400044 · PMID: 38824664. (résumé scientifique structuré; texte intégral non fourni)
William Gallagher. Wedbush expects monumental 2026 for Apple despite invisible AI strategy – NewsBreak. 2026.
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