Depuis l’arrivée d’Apple Intelligence, Apple met régulièrement en avant le Neural Engine. Pourtant, beaucoup d’utilisateurs ignorent encore à quoi sert réellement ce composant et pourquoi il est devenu indispensable sur les Mac Apple Silicon.
Le Neural Engine est un coprocesseur spécialisé dans les calculs d’intelligence artificielle. Il fait partie de l’architecture des puces Apple Silicon, que nous détaillons dans notre guide complet sur l’architecture ARM, le Neural Engine et la mémoire unifiée.
Dans ce guide, vous découvrirez son fonctionnement, pourquoi il est devenu indispensable à Apple Intelligence et en quoi il diffère du CPU et du GPU.
Architecture simplifiée d’une puce Apple Silicon (SoC)
CPU
GPU
Neural Engine
Le Neural Engine complète le CPU et le GPU au sein de la puce Apple Silicon. Il constitue le bloc spécifiquement dédié à l’accélération des modèles de machine learning, utilisés notamment par Apple Intelligence et différentes fonctions intelligentes de macOS.
Pourquoi le CPU ne suffit plus pour l’intelligence artificielle ?
Le CPU est conçu pour être polyvalent. Ses différents cœurs peuvent travailler simultanément, mais son architecture privilégie la flexibilité et l’exécution d’une grande variété d’instructions.
Le GPU dispose d’un nombre beaucoup plus important d’unités de calcul capables de travailler en parallèle. Historiquement destiné aux graphismes, il est également très efficace pour certains calculs d’intelligence artificielle. Sur les puces Apple les plus récentes, comme les M5 et M6, Apple a d’ailleurs intégré des accélérateurs neuronaux directement au GPU.
Le Neural Engine reste quant à lui un bloc spécialisé dans l’exécution efficace des modèles de machine learning. CPU, GPU et Neural Engine peuvent donc participer aux traitements d’IA, chacun avec des caractéristiques différentes. Cette spécialisation permet d’exécuter de nombreux traitements directement sur le Mac, avec une meilleure efficacité énergétique.
Le CPU reste le processeur le plus polyvalent, mais il est moins efficace pour les calculs massifs liés à l’intelligence artificielle. Le GPU peut paralléliser de nombreuses opérations, tandis que le Neural Engine est spécifiquement optimisé pour les modèles de machine learning utilisés par Apple Intelligence, Siri, Photos ou Live Text.
Pourquoi Apple Intelligence ne fonctionne pas sur les Mac Intel ?
Les Mac Intel ne disposent pas du Neural Engine intégré aux puces Apple et ne font pas partie des modèles qu’Apple a rendus compatibles avec Apple Intelligence. Un processeur Intel peut évidemment effectuer des calculs de machine learning, mais il ne dispose pas de l’architecture matérielle sur laquelle Apple a conçu ses modèles exécutés localement.
Cette limitation étant matérielle, une mise à jour de macOS ne suffit pas à rendre un Mac Intel compatible avec Apple Intelligence. Nous détaillons la compatibilité complète, modèle par modèle, dans notre guide complet d’Apple Intelligence sur Mac.
Quelles tâches sont accélérées par le Neural Engine ?
Le Neural Engine n’est pas utilisé uniquement par Apple Intelligence. Depuis plusieurs années, Apple l’exploite déjà dans de nombreuses fonctionnalités de macOS et de ses applications. Grâce à ce composant spécialisé, ces traitements sont exécutés plus rapidement, tout en limitant la consommation d’énergie.
Le tableau ci-dessous présente quelques exemples de tâches qui bénéficient directement du Neural Engine.
Le Neural Engine ne sert pas uniquement à Apple Intelligence. Il accélère également de nombreuses fonctions déjà intégrées à macOS, comme la reconnaissance des visages dans Photos, Live Text, Siri, la retranscription vocale ou certains effets vidéo en temps réel. Ces traitements sont ainsi plus rapides et sollicitent moins le CPU.
Comment évoluent les performances du Neural Engine de M1 à M6 ?
La puissance d’un processeur spécialisé en IA peut notamment être exprimée en TOPS (Trillions of Operations Per Second). Un TOPS correspond à 1 000 milliards d’opérations par seconde.
À architecture comparable, une valeur plus élevée indique une capacité théorique supérieure à effectuer ce type de calculs. Les TOPS ne suffisent toutefois pas à comparer à eux seuls les performances réelles de deux générations de puces.
Pour approfondir les différences de CPU, GPU, mémoire unifiée et Neural Engine, consultez notre comparatif des puces Apple Silicon.
Et le Neural Engine du MacBook Neo ?
Le MacBook Neo constitue un cas particulier dans la gamme Mac. Contrairement aux MacBook Air et MacBook Pro équipés de puces de série M, il utilise une puce A18 Pro. Celle-ci intègre néanmoins un Neural Engine 16 cœurs destiné notamment aux traitements d’intelligence artificielle exécutés directement sur l’appareil.
Le MacBook Neo est ainsi compatible avec Apple Intelligence malgré l’absence de puce M. Sa configuration montre que, sur Mac, l’architecture Apple Silicon ne se limite désormais plus à la seule famille M.
Nous avons également analysé la réparabilité, les pièces détachées et le coût des réparations du MacBook Neo dans un guide dédié.
Fonctionnement du Neural Engine au quotidien
Le Neural Engine est conçu pour accélérer les calculs liés à l’intelligence artificielle sans que vous ayez à vous en préoccuper. Dans la plupart des cas, il travaille en arrière-plan pour rendre les fonctionnalités de macOS plus rapides, plus fluides et plus économes en énergie. Voici les réponses aux questions les plus fréquentes sur son fonctionnement.
Le Neural Engine fonctionne-t-il sans connexion Internet ?
Oui. Le Neural Engine fonctionne localement et n’a pas besoin d’une connexion Internet pour effectuer ses calculs. De nombreuses tâches, comme la reconnaissance de texte, l’analyse d’images ou certains traitements d’Apple Intelligence, peuvent donc être réalisées localement.
Pour certaines requêtes plus complexes, Apple Intelligence peut toutefois utiliser Private Cloud Compute, une infrastructure de serveurs Apple Silicon conçue pour traiter les demandes qui dépassent les capacités de calcul disponibles sur l’appareil.
Le Neural Engine reste donc essentiel au traitement local, tandis que Private Cloud Compute intervient uniquement lorsque la puissance disponible sur le Mac ne suffit pas.
Le Neural Engine consomme-t-il beaucoup de batterie ?
Le Neural Engine consomme de l’énergie, comme tout composant électronique, mais il a justement été conçu pour en utiliser beaucoup moins que le CPU ou le GPU lorsqu’il exécute des tâches d’intelligence artificielle.
Parce qu’il est spécialisé dans ce type de calculs, il peut effectuer des milliards d’opérations en parallèle avec une excellente efficacité énergétique. Résultat : les fonctions d’Apple Intelligence, la reconnaissance d’images ou la retranscription vocale s’exécutent plus rapidement tout en limitant l’impact sur l’autonomie de votre Mac.
C’est l’une des raisons pour lesquelles Apple peut proposer davantage de traitements en local, sans compromettre les performances ni la durée de vie de la batterie.
Peut-on ajouter un Neural Engine à un Mac ?
Non. Le Neural Engine est directement intégré au SoC (System on a Chip) des puces Apple Silicon, aux côtés du CPU, du GPU et de la mémoire unifiée. Il ne s’agit pas d’une carte ou d’un composant que l’on peut remplacer ou ajouter après l’achat.
La puissance du Neural Engine dépend de la puce Apple installée dans le Mac et de sa génération, qu’il s’agisse des différentes générations de puces M ou de l’A18 Pro du MacBook Neo.
Cette intégration explique pourquoi les cartes mères Apple Silicon sont conçues différemment des cartes mères Intel, où plusieurs composants pouvaient encore être séparés. Nous détaillons ces différences dans notre guide consacré aux cartes mères Intel et Apple Silicon.
Ce qu’il faut savoir avant de choisir ou remplacer son Mac
Tous les Mac Apple Silicon ont-ils un Neural Engine ?
Oui. Depuis l’arrivée de la puce M1 en 2020, tous les Mac Apple Silicon intègrent un Neural Engine. En revanche, ses performances progressent fortement d’une génération à l’autre. Un Mac M1 peut déjà exécuter de nombreuses fonctions d’intelligence artificielle, mais les générations les plus récentes, notamment les M4, M5 et M6, offrent des capacités nettement supérieures pour les traitements d’IA les plus exigeants.
Pourquoi Apple parle-t-il autant de TOPS ?
Les TOPS (Trillions of Operations Per Second) permettent de mesurer la puissance théorique d’un processeur dédié à l’intelligence artificielle. Cette unité facilite la comparaison entre différentes générations de puces, mais elle ne reflète pas à elle seule les performances réelles d’un Mac. L’architecture de la puce, l’optimisation de macOS et l’efficacité du Neural Engine jouent également un rôle essentiel.
Le vocabulaire indispensable pour comprendre le Neural Engine
FAQ — Neural Engine et Apple Intelligence
Un Mac M1 peut-il faire tourner Apple Intelligence ?
Oui. Les Mac équipés d’une puce M1 ou ultérieure sont compatibles avec Apple Intelligence, sous réserve d’utiliser une version compatible de macOS et les paramètres de langue pris en charge. Le MacBook Neo équipé de l’A18 Pro est également compatible.
Quelle est la différence entre Neural Engine et NPU ?
Aucune sur le principe. Neural Engine est simplement le nom donné par Apple à son NPU (Neural Processing Unit). Les autres fabricants, comme Qualcomm, Intel ou AMD, utilisent généralement le terme NPU pour désigner ce type de processeur spécialisé dans les calculs d’intelligence artificielle.
Le Neural Engine remplace-t-il le GPU pour l’IA ?
Non. Le GPU et le Neural Engine sont complémentaires. Le Neural Engine est optimisé pour exécuter rapidement des modèles d’intelligence artificielle directement sur le Mac, tandis que le GPU reste utilisé pour les traitements graphiques et certains calculs massivement parallèles.
Pourquoi Apple n’a-t-il pas simplement rendu Apple Intelligence disponible sur les Mac Intel les plus récents ?
Parce que les Mac Intel ne disposent ni d’un Neural Engine, ni de la mémoire unifiée des puces Apple Silicon. Ces éléments sont indispensables pour exécuter localement les modèles d’intelligence artificielle utilisés par Apple Intelligence.
Tous les Mac Apple Silicon possèdent-ils un Neural Engine ?
Oui. Depuis la première puce M1 lancée en 2020, tous les processeurs Apple Silicon intègrent un Neural Engine. En revanche, sa puissance progresse à chaque génération, ce qui explique pourquoi les modèles les plus récents sont plus performants pour les tâches d’intelligence artificielle.
Le Neural Engine fonctionne-t-il hors connexion ?
Oui. Le Neural Engine est un composant matériel du Mac et fonctionne localement, sans connexion Internet. En revanche, certaines fonctionnalités d’Apple Intelligence peuvent avoir besoin d’une connexion lorsqu’une requête nécessite un traitement via Private Cloud Compute.
Peut-on ajouter un Neural Engine à un ancien Mac ?
Non. Le Neural Engine est intégré directement dans la puce Apple Silicon. Il ne peut pas être ajouté, remplacé ou mis à niveau après la fabrication du Mac.
Que signifient les TOPS ?
Les TOPS (Trillions of Operations Per Second) correspondent à une unité de mesure utilisée pour comparer la puissance théorique des processeurs dédiés à l’intelligence artificielle. Plus le nombre de TOPS est élevé, plus la puce est capable d’exécuter rapidement des calculs d’IA, même si les performances réelles dépendent également de l’architecture et des optimisations logicielles.
Le Neural Engine est-il utilisé uniquement par Apple Intelligence ?
Non. Bien avant l’arrivée d’Apple Intelligence, le Neural Engine était déjà utilisé par macOS pour accélérer de nombreuses fonctions, comme la reconnaissance des visages dans Photos, Live Text, la retranscription vocale, Siri ou encore certains traitements vidéo en temps réel.
Comment savoir si mon Mac est compatible avec Apple Intelligence ?
La compatibilité dépend principalement de la puce installée dans votre Mac. Tous les modèles équipés d’une puce Apple Silicon (M1 à M5) disposent d’un Neural Engine compatible avec Apple Intelligence, tandis que les Mac Intel ne peuvent pas en bénéficier. Si vous ne connaissez pas le modèle de votre Mac, vous pouvez l’identifier depuis Pomme > À propos de ce Mac avant de vérifier sa compatibilité.
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