Apple va ouvrir le code du framework Foundation Models

Apple s’est engagé à ouvrir le code du framework Foundation Models cet été, de sorte que les mêmes API Swift que vous appelez depuis une application peuvent aussi s’exécuter sur votre serveur.¹ Lors du Platforms State of the Union, Apple a présenté la démarche sans détour : « Et puis, nous faisons quelque chose de grand. Plus tard cet été, le framework sera open source. Ainsi, les mêmes API Swift que vous utilisez dans votre application peuvent désormais s’exécuter aussi sur votre serveur, vous offrant un workflow d’IA complet de bout en bout partout où vous déployez Swift. »¹ Parallèlement à cette annonce, un package Swift complémentaire est apparu sur GitHub la même semaine, embarquant une API Skills, des outils de gestion d’historique et un adaptateur de modèle qui dirige le modèle de programmation de Foundation Models vers n’importe quel point de terminaison chat completions.² Le framework lui-même reste une promesse pour l’été ; le package d’utilitaires, lui, est déjà disponible.

L’annonce de l’open source à 12:44.

En bref

• Apple ouvrira le code du framework Foundation Models « plus tard cet été », de sorte que les mêmes API Swift s’exécutent sur un serveur et vous donnent « un workflow d’IA complet de bout en bout partout où vous déployez Swift ».¹ Le framework n’est pas open source aujourd’hui.
• Un package Swift open source distinct, FoundationModelsUtilities, est déjà sur GitHub sous licence Apache-2.0, prenant en charge les plateformes Apple et certaines distributions Linux comme Ubuntu.²
• Le package livre une API Skills : un type Skills conforme à DynamicInstructions, construit avec un result builder, qui injecte des directives spécifiques à une tâche dans la transcription d’une session juste à temps pour éviter la pollution du contexte et optimiser le time-to-first-token.²
• Il livre également des modificateurs de profil pour la gestion d’historique (suppression des appels d’outils terminés, fenêtres glissantes, résumé) et un ChatCompletionsLanguageModel qui dialogue avec n’importe quel serveur parlant l’API REST chat completions.²
• Le package est la troisième livraison de skills de cette WWDC, après les skills de la chaîne d’outils Xcode et celles du Game Porting Toolkit, et le dépôt décrit ses propres patterns comme « émergents et expérimentaux ».²

Le framework passe en open source cet été

Le titre est une date, pas un téléchargement. Aux alentours de 12:44 du State of the Union, Apple a fixé le calendrier et sa conséquence en deux phrases : « Plus tard cet été, le framework sera open source. Ainsi, les mêmes API Swift que vous utilisez dans votre application peuvent désormais s’exécuter aussi sur votre serveur, vous offrant un workflow d’IA complet de bout en bout partout où vous déployez Swift. »¹ Le framework que vous appelez déjà depuis un LanguageModelSession sur l’appareil devient une chose que vous pouvez aussi exécuter partout où Swift s’exécute, y compris un serveur que vous contrôlez.

Ce que cela vous apporte, c’est la symétrie. Apple a passé cette année à élargir là où Foundation Models pointe : le modèle sur l’appareil, Private Cloud Compute et les modèles tiers comme Gemini et Claude, abordés dans Foundation Models et Private Cloud Compute. Ouvrir le code du framework étend cette portée dans l’autre direction, entièrement hors de l’appareil. Comme l’a formulé la session : « Vous avez vu comment le framework Foundation Models se connecte à des modèles tiers, à Private Cloud Compute et au modèle sur l’appareil. Vous disposez de la flexibilité nécessaire pour obtenir le bon modèle pour la tâche. »¹ L’étape open source signifie qu’un seul modèle de programmation couvre client et serveur au lieu de deux.

Une précaution à conserver avec précision : le framework n’est pas encore open source. Apple a dit « plus tard cet été », et la lecture honnête est celle d’un engagement assorti d’une saison, rien de livré aujourd’hui. Le package décrit ci-dessous est un artefact distinct, et confondre les deux exagère ce qui existe à l’heure actuelle.

Le package d’utilitaires déjà disponible

La partie que vous pouvez cloner aujourd’hui est FoundationModelsUtilities, un package Swift open source sur GitHub sous licence Apache-2.0.² Il prend en charge les plateformes Apple et certaines distributions Linux comme Ubuntu, ce qui compte parce qu’il préfigure l’orientation multiplateforme que le framework lui-même adopte cet été.² Si vous voulez tester localement ce chemin Swift-sur-Ubuntu, il ne vous faut qu’une container machine à créer : un environnement Ubuntu persistant sur le Mac avec votre dépôt monté à l’intérieur. Le dépôt décrit son contenu comme des « patterns émergents et expérimentaux », alors traitez les API comme un aperçu de la direction que prend Apple plutôt que comme un contrat figé.²

Le State of the Union a présenté le package directement : « nous introduisons un nouveau package Swift open source, chargé d’outils préconçus pour vous aider à démarrer avec des concepts comme les skills et des utilitaires pour la gestion du contexte. »¹ Apple a ancré l’exemple concret dans une vraie application : « une application de gestion de tâches comme Tiimo peut utiliser le package pour intégrer une skill qui adapte son ton et ses recommandations aux données de l’utilisateur, en livrant un briefing personnalisé pour l’aider à rester maître de sa journée. »¹ Le même passage a nommé la fondation sous-jacente : « ces utilitaires du package open source sont créés avec de nouveaux blocs de construction fondamentaux appelés Dynamic Profiles. »¹

Trois composants portent cette promesse, et chacun correspond à un problème réel des applications Swift agentiques.

Une API Skills bâtie sur les Dynamic Profiles

Le premier composant est l’API Skills. Le package définit un type Skills conforme à DynamicInstructions et construit avec un result builder, avec un type SkillActivations qui suit quelles skills sont actuellement actives.² Vous initialisez une Skill individuelle avec un prompt ou des instructions, et vous pouvez marquer une skill allowsDeactivation: true lorsqu’elle doit pouvoir être retirée en cours de session.²

L’objectif est la partie intéressante. Une skill ajoute des directives spécifiques à une tâche dans une transcription LanguageModelSession juste à temps, ce qui évite que la transcription ne se remplisse d’instructions dont un tour donné n’a pas besoin.² Deux bénéfices concrets en découlent : la session évite la pollution du contexte, et elle optimise le time-to-first-token, parce qu’une transcription plus courte et plus pertinente est plus rapide à traiter pour le modèle avant qu’il ne commence à répondre.² L’API Skills est le mécanisme d’injection juste-à-temps des instructions, circonscrit au moment où elles importent.

Les Dynamic Profiles sont ce qui rend cela possible. Dans le récapitulatif du troisième jour, Lori Hylan-Cho, Senior Engineering Manager pour les Swift Intelligence Frameworks, a placé les skills directement au-dessus de cette primitive : « Nous avons donc aussi les Dynamic Profiles, qui sont en quelque sorte une technologie fondamentale pour des choses d’ordre supérieur comme les skills, que nous publions également sous forme de package, afin que les gens puissent les utiliser ou construire leurs propres abstractions comme les skills. »³ La formulation est précise. Apple livre les skills comme un package, et s’attend à ce que les développeurs utilisent ce package ou construisent leurs propres abstractions sur la même fondation Dynamic Profiles.

La gestion d’historique comme modificateurs de profil

Le deuxième composant gère l’autre moitié du problème de contexte : une transcription qui croît sans limite à mesure qu’une boucle agentique s’exécute. Le package livre des modificateurs de profil pour la gestion d’historique, et le README nomme trois stratégies.² La suppression des appels d’outils terminés retire les allers-retours des invocations d’outils achevées une fois que leurs résultats ne sont plus nécessaires. Les stratégies de fenêtre glissante conservent une tranche bornée d’historique récent plutôt que la transcription entière. Le résumé compresse les tours plus anciens en une forme plus courte sur laquelle le modèle peut encore raisonner.² Chacune est un réglage sur le même cadran : garder la transcription informative sans la laisser enfler au-delà de ce que le modèle peut traiter efficacement.

Un lab de la WWDC 2026 a précisé le comportement du modificateur de résumé. Paraphrasé d’un enregistrement transcrit localement du WWDC 2026 Coding Intelligence, Machine Learning & AI Group Lab, le panel a décrit la vérification de la taille de la transcription au début de chaque prompt et, une fois qu’elle franchit un seuil fixé par le développeur, le repli de l’historique plus ancien en une seule entrée résumée puis la poursuite à partir de là.⁶ Le panel a soulevé deux points qui comptent pour son adoption. Le modificateur fonctionne avec n’importe quel backend, pas seulement les modèles d’Apple, car tout ce qui se conforme au protocole de modèle de langage hérite gratuitement des utilitaires.⁶ Et le panel a énoncé un principe de conception qui régit tout le package : tout prompt intégré à un utilitaire, y compris le prompt de résumé, doit pouvoir être réécrit par le développeur, de sorte que la valeur par défaut livrée est un point de départ que vous ajustez, pas un comportement figé que vous acceptez.⁶

Un adaptateur chat completions, le composant insoupçonné

Le troisième composant est celui qui, en silence, fait le plus. ChatCompletionsLanguageModel communique avec n’importe quel serveur qui parle l’API REST chat completions, avec une génération guidée optionnelle.² L’implication est de taille : le modèle de programmation de Foundation Models, la session, les outils, les instructions, peut pointer vers n’importe quel point de terminaison chat completions, pas seulement les modèles d’Apple.

L’association naturelle est locale. Le MLX-LM Server s’exécute sur le Mac comme un serveur HTTP compatible chat completions, abordé dans Exécuter de l’IA agentique sur le Mac avec MLX. Branchez ChatCompletionsLanguageModel sur un serveur MLX local et vous obtenez la surface d’API Foundation Models pilotant un modèle qui s’exécute entièrement sur votre propre matériel. Pointez-le plutôt vers un point de terminaison cloud et le même code appelle un modèle hébergé. L’adaptateur est ce qui transforme « Foundation Models », d’un nom pour les modèles d’Apple, en un modèle de programmation que vous dirigez où bon vous semble.

La thèse du « n’importe quel backend » a déjà un exemple nommé et opérationnel. Anthropic livre ClaudeForFoundationModels, un package sous licence Apache-2.0 décrit comme la « prise en charge de Claude pour Apple Foundation Models », qui conforme Claude au protocole de modèle de langage du framework de sorte qu’un LanguageModelSession le pilote de la même façon qu’il pilote le modèle sur l’appareil d’Apple.⁵ Voilà le pattern d’adaptateur rendu concret par un tiers : un backend opérationnel que vous pouvez cloner aujourd’hui et qui implémente le protocole exposé par le framework. Apple, de son côté, a nommé des intégrations natives pour Anthropic, OpenAI et Google dans Xcode, et le State of the Union a annoncé directement le partenariat avec Google. La leçon pour le protocole est la même dans tous les cas : le framework définit la jointure, et les backends, ceux d’Apple ou de n’importe qui d’autre, la comblent.

La comptabilité des tokens et les budgets contre lesquels vous gérez

La gestion d’historique ne compte que parce que les budgets sont petits, et cette année le framework vous donne un moyen précis de voir combien vous en dépensez. LanguageModelSession.Response porte désormais une propriété usage, nouvelle dans iOS 27 (bêta), documentée comme « Des informations sur le nombre de tokens utilisés par cette réponse ».⁴ Vous la lisez sur la réponse que vous récupérez déjà, de sorte que la comptabilité de l’usage accompagne le travail au lieu d’exiger une passe de mesure séparée.

Un lab de la WWDC 2026 a ajouté la texture que les docs laissent de côté. Paraphrasé d’un enregistrement transcrit localement du WWDC 2026 Coding Intelligence, Machine Learning & AI Group Lab, le panel a décrit response.usage rapportant les nombres de tokens en entrée et en sortie, combien de tokens ont été mis en cache, et, pour un modèle de raisonnement, combien des tokens de sortie sont allés au raisonnement par rapport à la réponse finale.⁶ Le panel a qualifié la comptabilité des tokens de fonctionnalité très demandée, et a noté que les symboles pour compter les tokens et lire la taille de contexte du modèle système sont arrivés plus tôt, dans iOS 26.4, response.usage complétant le tableau cette année.⁶

Connaître le nombre n’aide que si vous connaissez le plafond, et le lab les a énoncés sans détour. Paraphrasé du même enregistrement, la taille de contexte du modèle sur l’appareil reste inchangée à 4096 tokens, et c’est une fenêtre partagée entrée-plus-sortie : comme l’a formulé le panel, environ 4 000 tokens en entrée laissent à peu près 96 pour la réponse.⁶ Private Cloud Compute relève le plafond à 32K, également un budget partagé entre l’entrée et la sortie.⁶ Les chiffres expliquent pourquoi les modificateurs de gestion d’historique méritent leur place. Sur une fenêtre partagée de 4096 tokens, une transcription qui croît sans contrôle ne fait pas que ralentir ; elle évince la place dont la réponse a besoin, ce qui est exactement l’échec que les stratégies de suppression, de fenêtre glissante et de résumé sont conçues pour prévenir.

La troisième livraison de skills d’une même WWDC

Apple a livré des skills de trois manières distinctes lors de cette WWDC, et le package d’utilitaires est la troisième. La chaîne d’outils Xcode 27 regroupe des skills d’agent SwiftUI que vous extrayez avec xcrun agent skills export, abordées dans Xcode 27 livre des skills d’agent que vous pouvez exporter partout. Le Game Porting Toolkit 4 distribue des skills de portage Metal et MetalFX sous forme de plugin Claude Code depuis une marketplace GitHub, abordé dans Game Porting Toolkit 4 : portages de jeux agentiques sur Mac. Le package d’utilitaires Foundation Models ajoute une troisième forme : une API Skill comme code d’exécution, un type Swift que vous composez dans votre application plutôt qu’un fichier markdown que vous exportez ou un plugin que vous installez.

Les trois livraisons répondent à des questions différentes. Les skills Xcode et le plugin GPTK distribuent l’expertise d’Apple à n’importe quel agent que vous exécutez. Le package d’utilitaires vous donne les blocs de construction pour créer et activer des skills à l’intérieur de votre propre session, contre vos propres données, avec votre propre logique d’activation. Apple livre à la fois le savoir organisé et la machinerie pour construire le vôtre, sur la même fondation Dynamic Profiles que Lori a décrite.³

Points clés à retenir

Pour les développeurs Swift qui construisent des fonctionnalités d’IA : - Prévoyez un seul modèle de programmation côté client et côté serveur. Le framework Foundation Models passe en open source « plus tard cet été », de sorte que les API Swift que vous écrivez aujourd’hui sont celles qui s’exécuteront alors côté serveur.¹ Traitez cela comme un engagement de feuille de route, pas comme une capacité actuelle. - Clonez FoundationModelsUtilities dès maintenant pour avoir un aperçu de l’API Skills et des modificateurs de gestion d’historique, mais lisez le cadrage « émergent et expérimental » du dépôt comme un signal que la surface peut changer.²

Pour les équipes qui gèrent le contexte et le coût : - Recourez à l’API Skills pour injecter des instructions spécifiques à une tâche juste à temps, ce qui réduit la pollution du contexte et améliore le time-to-first-token au lieu de charger d’emblée chaque instruction dans la transcription.² - Appliquez les modificateurs de gestion d’historique (supprimer les appels d’outils terminés, faire glisser une fenêtre ou résumer) pour empêcher les longues boucles agentiques de dépasser le contexte effectif du modèle.²

Pour les développeurs qui exécutent des modèles locaux ou tiers : - Utilisez ChatCompletionsLanguageModel pour pointer le modèle de programmation de Foundation Models vers n’importe quel point de terminaison chat completions, y compris un MLX-LM Server local sur le Mac, afin qu’une seule surface d’API pilote des modèles sur l’appareil, en serveur local ou dans le cloud.²

FAQ

Le framework Foundation Models est-il open source aujourd’hui ?

Non. À la WWDC 2026, Apple a dit que le framework serait open source « plus tard cet été », de sorte que les mêmes API Swift s’exécutent sur un serveur et donnent « un workflow d’IA complet de bout en bout partout où vous déployez Swift ».¹ Au moment de l’annonce, il s’agit d’un engagement assorti d’un calendrier, pas d’une version livrée. Le package d’utilitaires distinct sur GitHub est ce que vous pouvez utiliser dès maintenant.²

Qu’est-ce que le package FoundationModelsUtilities ?

FoundationModelsUtilities est un package Swift open source sur GitHub, sous licence Apache-2.0, qui prend en charge les plateformes Apple et certaines distributions Linux comme Ubuntu.² Il livre une API Skills, des modificateurs de profil pour la gestion d’historique et un adaptateur ChatCompletionsLanguageModel. Le dépôt décrit son contenu comme des « patterns émergents et expérimentaux ».² Le package est distinct du framework ; ce n’est pas le framework qui passe en open source.

Comment fonctionne l’API Skills ?

Le package définit un type Skills conforme à DynamicInstructions, construit avec un result builder, plus un type SkillActivations qui suit les skills actives.² Vous initialisez une Skill avec un prompt ou des instructions et pouvez définir allowsDeactivation: true. Une skill injecte des directives spécifiques à une tâche dans une transcription LanguageModelSession juste à temps, ce qui évite la pollution du contexte et optimise le time-to-first-token.² Les skills s’appuient sur les Dynamic Profiles, qu’Apple décrit comme « une technologie fondamentale » pour des choses d’ordre supérieur comme les skills.³

Puis-je utiliser Foundation Models avec un modèle non Apple ?

Oui, grâce au ChatCompletionsLanguageModel du package, qui communique avec n’importe quel serveur parlant l’API REST chat completions, avec une génération guidée optionnelle.² Vous pouvez le pointer vers un MLX-LM Server local sur le Mac ou un point de terminaison cloud, de sorte que le modèle de programmation de Foundation Models pilote des modèles au-delà de ceux d’Apple.

Quel est le lien entre ce package et les autres skills d’Apple à la WWDC 2026 ?

Le package est la troisième livraison de skills de la WWDC. Xcode 27 regroupe des skills SwiftUI que vous exportez avec xcrun agent skills export (abordé dans l’article sur l’export de skills d’agent), et le Game Porting Toolkit 4 livre des skills de portage sous forme de plugin Claude Code (l’article sur GPTK 4). Le package d’utilitaires se distingue en fournissant une API Skill comme code Swift d’exécution que vous composez dans votre propre application, bâtie sur les Dynamic Profiles, afin que vous puissiez créer et activer vos propres skills.²

L’étape open source étend la même portée qu’Apple a construite vers l’appareil cette année : Foundation Models et Private Cloud Compute couvre les chemins du modèle sur l’appareil, de Private Cloud Compute et des modèles tiers que le framework couvre déjà. La même orientation « Foundation Models au-delà d’une application Swift » apparaît dans Foundation Models depuis Python : le CLI fm, où le même modèle répond à une commande shell ou à un LanguageModelSession Python en dehors de Xcode. La stratégie des skills traverse toute la WWDC, de la chaîne d’outils Xcode dans Xcode 27 livre des skills d’agent que vous pouvez exporter partout à l’association avec un modèle local dans Exécuter de l’IA agentique sur le Mac avec MLX, où le MLX-LM Server donne à ChatCompletionsLanguageModel un point de terminaison chat completions à appeler. Le hub complet de la série est la Série Écosystème Apple.

Références