Le PDG de Qualcomm, Cristiano Amon, affirme que les entreprises d'intelligence artificielle demandent déjà des smartphones capables de faire fonctionner en continu des modèles à 100 milliards de paramètres d'ici 2028 — une exigence qui représenterait plus du triple de la capacité sur l'appareil des chips que Qualcomm vient tout juste de commencer à expédier.

Amon a fait ces remarques dans une interview le 8 octobre 2026, décrivant une évolution vers une IA « agentique » toujours active : des logiciels qui agissent au nom de l'utilisateur plutôt que d'attendre qu'il touche une application.

Ce que les entreprises d'IA demandent

Selon Amon, les modèles que souhaitent les entreprises d'IA fonctionneraient avec le contexte personnel. Ils comprendraient l'intention de l'utilisateur, raisonneraient sur la demande et planifieraient les actions de manière autonome.

Les paramètres — les valeurs apprises à l'intérieur d'un modèle qui déterminent la façon dont il traite l'information — constituent la mesure standard de la taille d'un modèle, et un nombre plus élevé exige généralement plus de mémoire et de puissance de calcul de la part du matériel qui les exécute. C'est pourquoi ce chiffre compte dans un téléphone, où ces deux ressources sont fortement limitées.

L'ampleur de la demande devient plus claire comparée à ce que Qualcomm vient d'expédier. Lors de son Snapdragon Summit le 22 septembre 2026, l'entreprise a dévoilé les plateformes Snapdragon 8 Elite Gen 6 et Extreme Gen 6. Ces chips, construits en technologie 2 nm, sont conçus pour faire fonctionner directement sur l'appareil des modèles mixture-of-experts allant jusqu'à 30 milliards de paramètres — une architecture qui n'active que les parties d'un modèle nécessaires à chaque tâche, ce qui permet aux grands réseaux de fonctionner dans les limites d'un téléphone. Passer de 30 milliards à 100 milliards de paramètres représente plus qu'un triplement — dans le même encombrement physique approximatif d'un téléphone.

Comment Qualcomm prévoit d'intégrer de grands modèles dans de petits appareils

Qualcomm s'appuie sur plusieurs techniques pour que l'équation fonctionne. L'une consiste à charger les paramètres du modèle depuis la mémoire flash, afin que le modèle complet n'ait pas besoin de résider en mémoire active en une seule fois. Les nouvelles plateformes élargissent également la mémoire disponible pour l'unité de traitement neuronal, la partie de la puce dédiée aux charges de travail d'IA. L'entreprise a en outre évoqué une gestion intelligente de la mémoire flash et une architecture mémoire basse consommation comme moyens de prendre en charge des modèles plus grands.

En complément de ces efforts, des hubs de détection toujours actifs font fonctionner en arrière-plan, en continu, des modèles bien plus petits — environ 200 millions de paramètres. Qualcomm indique que ses nouveaux chips peuvent traiter environ 1 million de tokens par jour, les tokens étant les segments de texte qu'un modèle lit et écrit.

Pourquoi le smartphone reste essentiel

Amon a été constant sur un point : le smartphone n'est pas près de disparaître. Il a soutenu que les téléphones resteront le hub central de l'IA personnelle, car ils détiennent le contexte de la vie d'une personne qui rend un assistant utile.

Il a également relié directement la poussée de l'IA à la demande de matériel, associant la croissance attendue des ventes de smartphones à ces capacités et notant que la hausse des prix de la mémoire a freiné le renouvellement des utilisateurs.

Qualcomm n'est pas le seul à viser ce calendrier. OpenAI explorerait également un matériel visant des capacités d'IA similaires d'ici 2028, bien que des détailscrets n'aient pas été divulgués.

Ce que cela signifie pour l'industrie

L'argument en faveur de l'IA sur l'appareil repose sur trois avantages par rapport aux systèmes dépendants du cloud : la confidentialité, une latence plus faible et une meilleure efficacité énergétique. Des données qui ne quittent jamais votre téléphone ne peuvent pas fuiter depuis le serveur de quelqu'un d'autre, et les réponses n'ont pas à faire l'aller-retour sur Internet.

Les risques sont néanmoins réels. Atteindre des modèles à 100 milliards de paramètres sur un téléphone est un défi d'ingénierie de plusieurs années, et l'objectif de 2028 reflète ce que les entreprises d'IA demandent — pas un produit que quiconque a promis de livrer.

Le prix de la mémoire est le point de pression le plus évident. Si les coûts restent élevés, le matériel nécessaire à ces modèles pourrait faire grimper les prix des téléphones précisément au moment où l'industrie espère séduire à nouveau les acheteurs.

L'autonomie de la batterie est l'autre question en suspens autour du mot « en continu ». Un modèle qui fonctionne toute la journée doit le faire sans vider le téléphone avant midi, c'est pourquoi Qualcomm insiste constamment sur l'architecture basse consommation et les petits modèles d'arrière-plan.

Les indicateurs à surveiller sont concrets : la vitesse à laquelle la taille des modèles sur appareil dépassera les 30 milliards de paramètres que Qualcomm prend en charge aujourd'hui, l'éventuelle détente des prix de la mémoire, et la question de savoir si OpenAI ou d'autres entreprises d'IA dévoileront de véritables détails matériels avant 2028.