Inférence locale, périmètre explicite
Exécutez le modèle d’IA sur l’appareil qui réalise la tâche.
L’inférence locale change l’endroit où une demande est traitée. Elle ne prouve pas que toute l’app fonctionne hors ligne, sans réseau ou qu’elle est distribuée publiquement.
- AI l’inférence se déroule sur l’appareil avec le modèle local
- 0 l’entrée locale n’a pas besoin d’être envoyée à un serveur d’inférence
- — publication, achats et réseau sont à vérifier séparément
L’inférence locale ne signifie pas zéro trafic réseau
L’IA sur l’appareil signifie que le modèle effectue l’inférence sur l’appareil de l’utilisateur. En mode cloud, l’entrée est transmise à une infrastructure distante pour que son modèle produise un résultat. Le chemin local peut éviter ce transfert précis : l’entrée utilisée pour cette inférence n’a pas besoin de partir vers le serveur du modèle. Google AI Edge documente des moyens d’exécuter Gemma sur Android et LiteRT-LM fournit une API de moteur Android/JVM. Ces documents décrivent la technologie et son intégration, pas un audit indépendant de tout le réseau de Cove.
Une app peut encore utiliser le réseau pour des tâches distinctes de l’inférence, par exemple télécharger le modèle avant la première utilisation, vérifier un achat, envoyer un courriel demandé par l’utilisateur ou transmettre des diagnostics facultatifs. Les services, réglages et données dépendent du produit et de son implémentation. Le fonctionnement local du modèle ne prouve ni l’absence d’autres requêtes ni que toutes les données de chaque app Cove restent sur le téléphone. Consultez l’avis de confidentialité actuel et les informations propres au produit avant de décider.
L’inspection réseau a aussi ses limites. Android Studio Network Inspector peut afficher le trafic pris en charge, notamment certaines requêtes OkHttp et HttpsURLConnection dans le processus inspecté, sans garantir la visibilité de toutes les bibliothèques ou voies d’exécution. Une fenêtre vide ne prouve pas l’absence de trafic. Nous distinguons donc le chemin d’inférence de l’app entière, et une description d’architecture d’un audit produit vérifié.
→ Lire l’avis de confidentialité et les pratiques de données publiées
La latence dépend de l’appareil, du modèle et de la tâche
L’inférence locale supprime l’aller-retour réseau vers un serveur de modèle distant pour cette étape, mais ne garantit pas une réponse rapide. Le résultat dépend du fichier du modèle, de l’environnement d’exécution, du matériel, de la mémoire disponible, de la longueur de l’entrée et de la tâche. La prise en charge du CPU, du GPU ou du NPU par un framework signifie qu’une voie d’exécution existe, pas qu’un téléphone donné utilise cet accélérateur avec un modèle donné.
Nous ne disposons pas de mesures brutes validées pour les anciennes affirmations sur un téléphone et ses temps de réponse. Nous ne promettons donc pas de traduction en moins d’une seconde, ne comparons pas les temps au cloud et ne qualifions aucun appareil de rapide ou compatible. Google AI Edge explique la configuration de LiteRT-LM, sans certifier une combinaison précise modèle-appareil de Cove. Une comparaison utile exige un test reproductible avec la même tâche, le même modèle, la même version de l’app, les mêmes réglages et le même appareil, ainsi que la conservation des données brutes.
Ce qui peut fonctionner sans connexion
Une fois un modèle compatible obtenu et le chemin d’inférence locale initialisé, cette étape n’a pas besoin d’un serveur de modèle distant. Le traitement local peut donc être utile dans un tunnel, en avion ou lorsque le réseau est instable. Il s’agit d’un avantage architectural, pas de l’affirmation que toutes les fonctions Cove marchent aujourd’hui en mode avion.
La première utilisation peut nécessiter le téléchargement du modèle et d’autres fonctions peuvent dépendre du réseau. Distinguez préparation et usage : obtenez le modèle, lisez les instructions actuelles puis testez la fonction précise sans connexion. Notez les étapes qui réussissent ou échouent. Ne généralisez pas un résultat à d’autres produits, versions du système ou modèles. Nous ne promettons pas que toute la famille Cove fonctionne hors ligne aujourd’hui.
Les coûts et les limites font partie de la conception
Un modèle local doit être installé sur l’appareil et occupe du stockage et de la mémoire vive. Le premier téléchargement peut être volumineux ; sa taille dépend du fichier du modèle et de la version. Consultez les informations actuelles du produit plutôt qu’un ancien chiffre. L’inférence sollicite aussi le calcul, la mémoire, la batterie et les capacités thermiques du téléphone. La possibilité d’utiliser CPU, GPU ou NPU ne révèle ni la vitesse, ni la consommation, ni les performances durables de votre appareil.
Un modèle réduit ou empaqueté localement n’égale pas forcément un service distant pour toutes les langues, les longs documents ou les tâches spécialisées. Cove ne publie pas de série de tests qui justifierait un classement général en qualité ou en vitesse. Tenez compte de la tâche, des langues, du modèle disponible et de la possibilité d’une connexion ponctuelle. Pour une décision importante, vérifiez le résultat auprès d’une source adéquate ou d’un professionnel. Le traitement local peut réduire un transfert précis, sans garantir la confidentialité de toutes les fonctions, l’exactitude ou l’adéquation à une décision donnée.
Un projet produit n’est pas une disponibilité vérifiée
Cove regroupe plusieurs produits, mais un objectif de conception commun ne signifie pas que toutes les apps sont terminées ou téléchargeables publiquement. Lors de la vérification du 27 septembre 2026, les cartes de téléchargement du site proposaient une notification de sortie et aucune URL ni empreinte d’APK publique vérifiée n’était disponible. Travel et Photo ont un code prêt à publier et des guides, sans que cela prouve leur sortie publique. Voice est encore en développement et Health doit toujours réussir une validation de sécurité sur appareil réel.
Cette page présente l’architecture d’inférence locale et le périmètre des preuves disponibles ; elle n’étend pas une garantie de confidentialité à toutes les données de tous les produits et ne présente pas les apps prévues comme disponibles. Vérifiez la disponibilité, la compatibilité, le réseau, les prix et les performances dans les informations actuelles et avec un artefact de sortie vérifiable. Nous mettrons ces affirmations à jour si les preuves évoluent. D’ici là, « conçu pour l’inférence locale » décrit un chemin d’exécution, pas un produit hors ligne complet, audité et disponible au téléchargement.
Consulter les informations de sortie actuelles
Les cartes actuelles permettent de demander une notification de sortie. Consultez la confidentialité et les détails du produit avant de vous inscrire ou d’installer une app.