macOS 27 fait du Mac un point d’IA locale avec fm et son API compatible

Maria Lafaye D.

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Apple a intégré à macOS 27 fm, un outil de Terminal qui donne accès au modèle de langage qu’Apple Intelligence exécute sur le Mac lui-même et qui peut même lancer une API locale compatible Chat Completions, sans compte, sans connexion et sans payer au token. Comme l’a expliqué Appleismo, ce mouvement fait de chaque Mac avec Apple Silicon et macOS 27 un point d’inférence à part entière pour des tâches simples, ce qui intéresse aussi bien les utilisateurs avancés que les entreprises cherchant à réduire leur dépendance au cloud.

L’essentiel sur fm et l’IA locale d’Apple en 20 secondes

macOS 27 intègre fm, préinstallé, avec accès au modèle local d’Apple depuis le Terminal.
fm serve expose sur le Mac une API compatible Chat Completions.
Le modèle tourne autour de 3 milliards de paramètres et dispose d’un contexte réduit.
Des apps comme LocalKeep utilisent déjà le même modèle sans envoyer de données à des serveurs.

L’outil est devenu viral sur les réseaux ces derniers jours, parfois avec des chiffres exagérés. Ce qui est confirmé est plus modeste, mais présente de l’intérêt pour quiconque réfléchit à des architectures d’IA : un petit modèle, gratuit et déjà installé sur tout Mac compatible avec macOS 27, pensé pour résumer, extraire, classer et réécrire.

Du Terminal à une API locale

fm propose sept commandes : available, chat, count-tokens, license, respond, schema et serve. Avec fm respond, on lance une requête depuis des scripts ; avec --schema, on oblige le modèle à renvoyer un JSON valide ; et avec fm serve, on démarre un serveur HTTP sur la machine avec une interface compatible avec l’API Chat Completions d’OpenAI. Dans le test publié par BestHub, le serveur a répondu sur /v1/models et /v1/chat/completions avec le modèle system.

sudo fm license
fm schema object --name Ticket --string asunto --string prioridad > ticket.json
cat correo.txt | fm respond --instructions 'Clasifica este correo' --schema ticket.json

Pour une équipe technique, cela signifie que des outils déjà préparés pour des modèles dans le cloud peuvent pointer vers un Mac du bureau en changeant seulement l’adresse du service, et que des tâches répétitives sur des données internes, comme classer des e-mails ou extraire des champs de documents, peuvent être résolues sans que l’information quitte la machine. La sortie structurée avec des schémas JSON est ce qui rend son intégration viable dans des flux automatisés.

Il y a des nuances importantes. Selon mac.install.guide, le contexte du modèle local est de 4 096 tokens, bien que BestHub en ait mesuré 8 192 sur un Mac mini sous macOS 27.0.1. L’option --model pcc, qu’Apple a montrée à la WWDC pour envoyer des requêtes vers un modèle plus grand dans Private Cloud Compute, n’est pas disponible dans macOS 27.0. Et, sur les forums développeurs d’Apple, la question reste ouverte de savoir si une app distribuée peut utiliser fm serve par programme, car l’avis juridique de l’outil le restreint sauf autorisation expresse. Apple a renvoyé à son contrat de licence sans clarifier.

Les apps qui s’appuient déjà sur le modèle local

fm n’est pas la seule façon de tirer parti du modèle. Apple l’expose aux développeurs via le framework Foundation Models, et des applications sont déjà construites dessus. L’une d’elles est LocalKeep, développée par David Carrero, éditeur de Revista Cloud, qui résume, extrait et réécrit des textes sur iPhone, iPad et Mac avec le même modèle qu’Apple Intelligence. Selon son site, elle fonctionne sans compte, sans serveur ni analytique, y compris hors connexion, et s’intègre au menu Partager d’apps comme Safari, Notes ou Mail. Elle exige un iPhone 15 Pro ou ultérieur, un iPad avec M1 ou plus, ou un Mac avec Apple Silicon, avec Apple Intelligence activé, et elle est gratuite à son lancement.

Cette approche illustre l’autre face de fm. Alors que l’outil de Terminal s’adresse à ceux qui sont à l’aise en ligne de commande, les apps sur Foundation Models apportent les mêmes capacités à des utilisateurs sans connaissances techniques, avec la même promesse de confidentialité : le traitement se fait sur la puce de l’appareil.

Ce qu’il peut et ne peut pas faire

Apple décrit le modèle local comme adapté pour résumer, extraire des informations, classer, réécrire et écrire de courts textes créatifs, et déconseille de l’utiliser pour le code, les mathématiques, le raisonnement logique ou les questions de culture générale. Lors des tests de mac.install.guide, il a inventé une commande Homebrew inexistante, tout en résumant et étiquetant correctement les textes. Il ne remplace pas les grands modèles dans le cloud, mais il peut absorber une partie du travail routinier que l’on paie aujourd’hui par API, un débat que Revista Cloud a analysé dans « Payer des tokens ou acheter un GPU de 24 Go ? ». Dans le même esprit, le Mac Studio M5 Ultra devient une station d’IA locale de 512 Go. Noticias.ai a aussi publié un guide détaillé de fm et de ses commandes.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que fm dans macOS 27 ?

C’est un outil de Terminal préinstallé dans macOS 27 qui donne accès au modèle de langage local d’Apple Intelligence, sans compte, sans connexion et sans coût au token.

Peut-on utiliser fm comme API locale ?

Oui. La commande fm serve démarre sur le Mac un serveur compatible avec l’API Chat Completions, bien qu’Apple n’ait pas clarifié si les apps distribuées peuvent l’utiliser par programme.

Qu’est-ce que LocalKeep ?

Une app pour iPhone, iPad et Mac qui résume, extrait et réécrit des textes avec le modèle local d’Apple, sans compte ni serveur, selon son site.

À quelles tâches sert le modèle local d’Apple ?

À résumer, extraire des données, classer et réécrire. Apple déconseille de l’utiliser pour le code, les mathématiques ou les questions de culture générale.

Sources :

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Maria Lafaye D.

Journaliste spécialisé dans les technologies, le cloud et l'intelligence artificielle, qui rédige en français à l'aide de l'IA pour des médias tels que Actualité Cloud.