Google AI Edge Gallery : test (2026) — chat Gemma 4 sur l'appareil pour iPhone

Google AI Edge Gallery est l'application vitrine de Google pour exécuter des modèles d'IA générative open source directement sur un téléphone, une tablette ou un Mac, sans aller-retour serveur pour l'inférence. Elle repose sur LiteRT-LM, le framework d'inférence de production de Google pour les grands modèles de langage sur appareils périphériques, qui a lui-même succédé à l'ancienne API MediaPipe LLM Inference utilisée par les versions précédentes du projet.

La fiche iOS testée ici est Google AI Edge Gallery sur l'Apple App Store (ID App Store 6749645337), développée et publiée par Google LLC, actuellement en version 1.0.10 et notée 4,0 sur 5 étoiles pour plus de 160 avis. Le téléchargement est gratuit, sans palier d'abonnement.

Cette même app est un canal de distribution d'un projet open source plus vaste, google-ai-edge/gallery, que Google décrit comme « la destination de choix pour exécuter les grands modèles de langage open source les plus puissants au monde sur votre appareil mobile ». Ce projet propose aussi une version Android (via Google Play et APK direct) ainsi que des versions bureau. La documentation de Google qualifie l'ensemble du projet de « version bêta expérimentale » plutôt que de produit grand public fini — une distinction que ce test considère comme substantielle et non formelle, Google AI Edge Gallery étant comparé tout au long de ce dossier à des apps conçues spécifiquement comme des produits grand public aboutis.

Google AI Edge Gallery est gratuite à télécharger, sans étape d'achat. Le CTA de ce test couvre spécifiquement la fiche iOS ; les canaux Android et code source sont des téléchargements distincts du même projet open source sous-jacent, pas la même installation.

Ce test est un article complémentaire à la fiche de Google AI Edge Gallery dans le répertoire de logiciels IA locaux, qui la référence aux côtés de toutes les autres apps mobiles d'IA locale couvertes sur ce site.

Google AI Edge Gallery se concentre sur la famille de modèles Gemma de Google, actuellement la génération Gemma 4 sortie le 2 avril 2026. Gemma 4 existe en plusieurs tailles — E2B et E4B (conçues pour les téléphones), une variante 26B mixture-of-experts, une variante 31B, et un modèle multimodal Gemma 4 12B Unified qui traite texte, image et, selon la documentation de Google, audio dans une seule architecture. L'app prend aussi en charge Gemma 3n, une version Gemma antérieure qui a ajouté la compréhension audio à la pile sur l'appareil avant la sortie de Gemma 4.

Au-delà des modèles Gemma inclus, l'app permet d'importer ses propres modèles depuis Hugging Face au format LiteRT, via une URL de fiche modèle dans l'écran de gestion des modèles. La documentation de Google confirme cette intégration Hugging Face pour la découverte et le téléchargement de modèles, mais ne précise pas si un jeton d'accès Hugging Face est requis pour les dépôts de modèles restreints — ce test traite ce point comme non confirmé plutôt que de supposer un flux de jeton spécifique ; vérifiez les instructions actuelles dans l'app avant d'importer un modèle restreint.

Côté fonctionnalités, l'app regroupe plusieurs modes autour de ces modèles : AI Chat avec Thinking Mode (affiche les étapes de raisonnement intermédiaires du modèle), Ask Image (analyse multimodale d'une photo depuis l'appareil photo ou la galerie), Audio Scribe (transcription et traduction vocale sur l'appareil), Agent Skills (accès à des outils externes, comme une recherche Wikipédia, au-dessus du modèle de base), et un écran de gestion des modèles et de benchmarking pour comparer taille de téléchargement et performance sur l'appareil avant de choisir.

L'inférence se fait sur l'appareil une fois un modèle téléchargé — les messages et les réponses du modèle ne sont pas envoyés à un serveur Google pour générer une réponse. Cela dit, ce n'est pas la même affirmation que « l'app ne collecte aucune donnée », et ce test traite ces deux affirmations séparément plutôt que de les confondre.

L'étiquette de confidentialité d'Apple pour la fiche App Store de Google AI Edge Gallery indique que les données liées à votre identité incluent l'identifiant appareil, les données de performance et les diagnostics, et que les données non liées à votre identité incluent la localisation approximative, les données d'interaction produit et les rapports de plantage. Il s'agit du format standard d'étiquette de confidentialité déclarée par le développeur chez Apple, pas d'un audit indépendant du trafic réseau de l'app par PromptQuorum.

La distinction pratique pour un lecteur soucieux de sa confidentialité : le contenu de vos conversations et les images ou l'audio fournis au modèle restent sur l'appareil pendant l'inférence, mais Google collecte tout de même des données de type télémétrie (identifiants appareil, données de performance/diagnostic, localisation approximative, rapports de plantage) sur l'utilisation de l'app elle-même. Les lecteurs qui exigent une posture plus stricte de « ne collecte absolument rien » devraient comparer avec l'étiquette de confidentialité App Store de Private LLM, qui indique qu'aucune donnée n'est collectée par cette app.

Google AI Edge Gallery a débuté comme projet open source uniquement sur GitHub avant d'arriver sur les stores d'applications. La chronologie ci-dessous est basée sur les articles de blog de Google et le dépôt GitHub du projet.

Google AI Edge Gallery mérite sa place dans ce dossier comme le moyen le plus rapide et gratuit d'exécuter les propres modèles Gemma 4 de Google entièrement sur un iPhone, soutenu par le moteur de production LiteRT-LM de Google plutôt qu'une surcouche tierce autour d'un modèle open source. Sa prise en charge de l'import Hugging Face et ses fonctions multimodales (Ask Image, Audio Scribe, Thinking Mode) vont au-delà d'un simple client de chat. Les compromis sont tout aussi réels : Google lui-même qualifie le projet de « bêta expérimentale », l'étiquette de confidentialité App Store iOS montre davantage de collecte de données que les concurrents les plus stricts en matière de confidentialité, et l'app a un historique plus court comme produit grand public maintenu que des apps comme Private LLM. Les lecteurs qui veulent spécifiquement les derniers modèles Gemma gratuitement, ou qui évaluent LiteRT-LM en tant que développeurs, devraient l'installer. Ceux qui veulent l'app IA locale mobile la plus aboutie, la plus établie ou la plus stricte en matière de confidentialité devraient d'abord la comparer à Private LLM ou PocketPal AI.