L’une des mises à jour les plus importantes apportées à macOS Tahoe était un Spotlight turbocompressé. Apple a corrigé un certain nombre de coupures de papier et ajouté de nouveaux avantages qui séduiront les utilisateurs expérimentés. Bien sûr, le « sherlocking » habituel s’est produit. Mais tous les changements n’ont pas été bien accueillis.
Par exemple, la mort du LaunchPad classique a suscité de nombreuses critiques et a donné naissance à tout un tas d’applications qui ramènent l’expérience. De même, les mises à niveau de Spotlight ont également largement emprunté à des outils de productivité tels que Raycast, et elles n'ont pas été aussi universellement saluées que les alternatives tierces.
Personnellement, je trouve la nouvelle expérience Spotlight un peu écrasante et quelque peu creuse sur le plan fonctionnel en même temps. C’est là que Vector entre en scène. Il s'agit d'un remplacement minimaliste de Spotlight développé par Ethan Lipnick, un ancien ingénieur chez Apple, et offre des fonctionnalités vraiment intéressantes basées sur l'IA.
Que fait le vecteur ?
Au niveau le plus fondamental, Vector souhaite remplacer le rôle général de Spotlight. Tout comme Spotlight, il se présente sous la forme d'une icône d'application dédiée dans le dock, mais vous pouvez également y accéder depuis la barre de menus pour réduire l'encombrement du dock. Alors, que peut-il faire ?
Lancer une application, pour commencer. Mais au lieu d'ouvrir la fenêtre Spotlight complète qui occupe l'espace central de l'écran, vous pouvez lancer Vector depuis n'importe quel coin de l'écran pour garder les choses bien rangées et visuellement non intrusives.
En parlant de flexibilité, vous pouvez définir des raccourcis clavier personnalisés pour afficher le panneau principal, le mode Presse-papiers ou le sélecteur d'emoji. De même, vous pouvez choisir la combinaison de clavier la plus pratique pour lancer une recherche de fichiers ou parcourir vos discussions dans l'application Messages intégrée.
Au crédit de Vector, non seulement cela a l'air extrêmement cool, mais le design épuré et l'animation vive donnent l'impression que quelque chose a été conçu par Apple. Cela semble en fait plus rapide que d'interagir avec Spotlight, et ses performances de recherche sont également presque aussi rapides que celles que vous obtenez avec Spotlight.
J'ai remarqué que le système de recherche sémantique (en particulier pour les fichiers stockés sur votre système) produit des résultats plus rapides. Le seul inconvénient est que lorsque vous recherchez un fichier dans la fenêtre de recherche de vecteurs, vous ne voyez pas d'aperçu.
Ainsi, si vous avez enregistré une série de fichiers portant des noms tels que ABC-1 et ABC-2, vous vous trouvez essentiellement dans un angle mort. Un autre problème mineur concerne les performances de recherche. Par défaut, Vector exécute un modèle d’IA local d’une taille de seulement 64 Mo. Cependant, ses performances de recherche sont loin d’être aussi bonnes que celles de Spotlight.
Par exemple, lorsque j'ai saisi le numéro de vol dans le champ de recherche, Spotlight a automatiquement fait apparaître la carte d'embarquement sur laquelle le numéro était imprimé, mais Vector a échoué. Si vous souhaitez un meilleur résultat de recherche sémantique, vous devrez télécharger le modèle BGE-M3 plus puissant, qui occupe 1,1 Go d'espace.
Beaucoup de succès, quelques ratés
Le processus d'indexation est plutôt opaque, même s'il semble fonctionner correctement avec les fichiers stockés sur le système. Par exemple, je ne pouvais pas référencer mes discussions les plus récentes avec des amis et des membres de ma famille à la même date. Mais les messages et codes de service aléatoires ont renvoyé un résultat valide lors d'une recherche dans le répertoire Message.
La compréhension sémantique est également un hasard. Par exemple, lorsque je recherche « Définition de la catharsis », j'obtiens des résultats extraits de l'application Dictionnaire et de Wikipédia. Cependant, lorsque j'essaie une recherche contextuelle de contenu dans des fichiers PDF, Vector échoue.
Cela a bien fonctionné pour extraire les informations de prévision de l'application météo, mais a échoué dans l'extraction des détails de l'application Calendrier, même lorsque les requêtes étaient simples. Trouver des entrées qui devraient conduire à une vue Maps était une expérience assez fiable, mais dès que vous approfondissez des requêtes en langage naturel telles que « distance entre Umpling et Laitumkhrah », cela bégaie.
Vector puise dans un large éventail de sources pour répondre à vos requêtes. La liste comprend tout, du calendrier et du dictionnaire aux contacts, cartes, météo, Wikipédia, applications, messages, fichiers et même le jeu d'emojis. Vous pouvez désactiver l'indexation (et le système de recherche sémantique) application par application dans Vector. J'aime cette flexibilité, car elle garantit non seulement le contrôle de la confidentialité, mais réduit également la charge de traitement.
Du côté positif, j’adore le système de presse-papiers. Lorsque vous l’invoquez, vous obtenez un carrousel coulissant de cartes qui semble doux comme du beurre. Une autre touche intéressante est que chaque carte affiche également l'application à partir de laquelle le contenu a été copié, ainsi que la date et/ou l'heure approximative.
Vector offre une grande flexibilité quant à la manière dont vous interagissez avec l'application. Vous pouvez l'utiliser uniquement comme lanceur d'applications à part entière, le déployer comme système de recherche sémantique à l'échelle du système ou simplement fouiller dans ses fonctions de presse-papiers intégrées. De plus, vous pouvez choisir entre six positions où la fenêtre Vecteur s'ouvre.
Je l'ai gardé ancré dans le coin inférieur droit, car il a l'air plutôt soigné et ne perturbe pas la vue des fenêtres d'application au premier plan. Le système de presse-papiers vous permet également de définir un protocole de suppression automatique allant d'un jour à une semaine ou un mois complet. Vous pouvez également choisir de tout conserver pour toujours dans le répertoire du presse-papiers, sans vous soucier de la sécurité, car tout le contenu copié et collé est traité et enregistré uniquement sur l'appareil.
Lecture de la pièce (pour le silicium à l'intérieur)
J'ai écrit à plusieurs reprises que le silicium d'Apple est dans une catégorie à part. Qu'il s'agisse de Mac ou d'iPhone, l'équilibre cumulé entre performances brutes et efficacité est bien en avance. Mais malgré cette avance, Apple ne vous laisse pas modifier les performances.
Sur une machine Windows, vous bénéficiez d'utilitaires natifs comme Armory Create (sur les machines Asus ROG) et d'applications tierces qui offrent un contrôle granulaire sur tout, de la fréquence du GPU à la vitesse du ventilateur. Même des téléphones tels que le Red Magic 10S Pro et le OnePlus 15 vous permettent d'exploiter le réel potentiel en ajustant les préréglages de performances.
Vector ne résout pas vraiment cette situation pour votre Mac, mais tant que vous exécutez l'application, vous pouvez ajuster ses performances. Pour commencer, vous pouvez choisir d’exécuter les fonctionnalités basées sur l’IA en mode vectoriel uniquement au-dessus du processeur. Mais si vous souhaitez de meilleures performances, vous pouvez combiner le CPU et le GPU, ou combiner le CPU et la puce neuronale (NPU) pour une sortie plus rapide.
Et si vous n'êtes pas préoccupé par la consommation d'énergie, l'application vous permet également de séparer simultanément la charge de travail entre le CPU, le GPU et le NPU. Les processeurs Apple de la série M sont dotés d'un moteur neuronal assez puissant. La meilleure combinaison pour exécuter un vecteur consiste donc à séparer la charge de travail entre le CPU et le NPU.
Si vous avez une version plus robuste du silicium, comme le M4 Pro ou le M4 Max – qui contiennent tous deux plus de cœurs GPU – il vaut la peine de sélectionner le profil de performances qui intègre également le GPU dans le mélange. En fonction de la puce installée à l'intérieur de votre Mac (et du type de performances que vous recherchez), vous pouvez apporter quelques autres modifications.
Pour commencer, vous pouvez choisir entre le modèle BGE-Small, qui ne fait que 64 Mo et fonctionne par défaut. Celui-ci est très puissant pour la recherche contextuelle dans le conteneur de fichiers locaux et les messages. Cependant, si vous souhaitez de meilleures réponses et une prise en charge de plus de langues, vous devriez vous tourner vers le modèle BGE-M3.
M3, ici, signifie multifonctionnalité, multilinguisme et multi-granularité, ce qui est assez explicite en ce qui concerne les avantages du modèle. Celui-ci occupe un peu plus de 1 Go d'espace, mais est bien plus performant en matière de récupération d'informations contextuelles et prend en charge des entrées plus longues valant environ six mille mots (8 192 jetons).
Vous pouvez définir séparément la vitesse à laquelle le contenu de l'application Messages et de l'explorateur de fichiers est indexé. L'application fonctionne entièrement hors ligne, ce qui signifie qu'aucune des données stockées sur votre Mac ne quitte l'appareil. Mais si vous hésitez encore sur l'aspect confidentialité, vous pouvez désactiver séparément l'indexation (et la recherche sémantique) pour les messages et le conteneur de fichiers.
D'un point de vue fonctionnel, Vector est extrêmement réactif, bien conçu et exécuté avec soin. Le seul domaine dans lequel il doit être amélioré est la recherche et la compréhension sémantiques. C'est quelque chose qui échappe à la portée du développeur. Et c'est quelque chose qui peut être résolu soit en ajustant le modèle d'IA sous-jacent, soit en utilisant un modèle d'IA plus intelligent.
Pour l'instant, vous ne pouvez pas charger un modèle d'IA de votre choix. J'aurais adoré essayer l'un des modèles de la série Gemma de Google, ou ceux des familles DeepSeek et Qwen. De plus, il aurait été étonnant de déployer des modèles d'IA spécifiques pour certaines tâches. Par exemple, la recherche d’images contextuelles nécessiterait une IA multimodale pour obtenir les meilleurs résultats.
Il existe déjà de nombreux modèles open source sur Hugging Face qui peuvent y parvenir. Mon expérience avec l'exécution de SMoL-VLM2 sur l'iPhone 16 Pro pour l'identification visuelle (même via le flux de la caméra) a été une expérience assez enrichissante. Dans l’ensemble, si vous recherchez une alternative Spotlight à faibles enjeux et peu intrusive, Vector comble assez bien cette lacune. Il n’est déçu que par les cerveaux sous-jacents de l’IA dans quelques domaines.
