Les chercheurs en sécurité ont documenté un système caché présent sur chaque Mac : une paire de processus en arrière-plan qui créent silencieusement un graphique de connaissances détaillé et interrogeable sur la personne qui utilise la machine et toutes les personnes qui l'entourent - ses contacts, ses relations familiales, ses routines quotidiennes, même ses données faciales - avec presque aucune documentation officielle d'Apple.
L'analyse, publiée le 28 octobre sur le blog Eighth Rank par les chercheurs Dario Pasquini et Michał Bazyli, a refait surface de manière importante cette semaine lorsqu'elle a fait la une de Hacker News vendredi, attirant plus de 750 points et un long débat sur la confidentialité sur l'appareil. Tout dans l'article a été collecté sur macOS 26, version 26.6.2, selon les auteurs. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre tendances IA.
Deux démons, cinquante et une bases de données
Le système est construit par deux démons livrés avec chaque Mac depuis l’arrivée de macOS 13 en 2022 : knowledgeconstructiond et intelligenceplatformd. La propre documentation d'Apple pour le mécanisme se résume à une seule page de manuel, qui décrit knowledgeconstructiond comme un démon qui "analyse le contenu de cet appareil pour aider à créer un graphique de connaissances à usage général" - et un peu plus.
Selon les chercheurs, les démons croisent presque tout ce que le système d'exploitation peut voir : contacts, calendrier, photos (y compris les données faciales), messages et courrier, emplacement, temps d'écran, données de partage familial - y compris l'âge de chaque membre d'un foyer - le contact d'urgence d'identification médicale dans la santé, les événements et les contacts apparus par les suggestions Siri, les personnes données par des applications tierces via les intentions d'application et la liste des applications installées.
Le résultat se trouve dans ~/Library/IntelligencePlatform : cinquante et une bases de données SQLite stockées en texte brut, protégées contre tout accès occasionnel par la porte d'accès complet au disque TCC de macOS. Le cœur du système est graph.db, un triple magasin écrit dans un vocabulaire de 181 classes d'entités et 278 prédicats. Chaque ligne code un sujet, un prédicat et un objet (une personne, un type de relation et une autre personne, lieu, organisation ou événement), chaque bord portant des scores de confiance, un nombre de sources et des horodatages.
Votre vie, classée
C’est dans l’étendue de l’ontologie que la recherche devient frappante. Les chercheurs ont catalogué les 181 classes d'entités et ont constaté que 57 d'entre elles, soit près d'un tiers du vocabulaire, décrivent des activités : dormir, faire de l'exercice, des séances de pleine conscience, se coucher, se déplacer, manger. À côté du graphique se trouvent des tableaux auxiliaires enregistrant qui apparaît avec qui sur vos photos et un journal de communication capturant qui a envoyé un message à qui, quand, dans quelle application et dans quelle direction – métadonnées uniquement, sans contenu du message.
Quarante-six des prédicats sont des types de relations qui réifient les frontières entre les personnes, ce qui explique pourquoi le système capture non seulement qui vous connaissez, mais aussi comment ils interagissent les uns avec les autres. C’est cette capacité qui a conduit les utilisateurs de Hacker News à résumer la découverte sans détour : chaque Mac est livré avec un classificateur de membre de la famille non documenté.
Le graphique n’est pas une métadonnée inutilisée. Les chercheurs le décrivent comme un magasin interrogeable à partir duquel de grands modèles de langage récupèrent – le substrat qui permet à Apple Intelligence de répondre aux questions sur « les photos de ma sœur de l'été dernier » sans envoyer de données vers le cloud. Les propres chercheurs d'Apple ont publié un article sur les techniques sous-jacentes de construction de graphes en 2023, mais les chercheurs notent que presque rien n'a été publié sur la façon dont le système est intégré au système d'exploitation d'expédition.
Open-Sourcing un aperçu – et un avertissement
Pour permettre aux utilisateurs d'inspecter leurs propres graphiques, les chercheurs ont publié iKnow, un tableau de bord open source qui lit le contenu de ~/Library/IntelligencePlatform et restitue ce que le système pense de vous et de votre famille.
La dernière section du document est délibérément provocatrice. Les auteurs mènent une expérience de pensée – qui, selon eux, s'applique à tout système personnalisé – montrant ce qui se passe si une telle base de connaissances se retrouve entre de mauvaises mains, en la combinant avec un modèle de langage « ablitéré » (sans formation à la sécurité) pour démontrer comment un « point de défaillance unique en matière de confidentialité » peut être utilisé contre un utilisateur d'une manière que les fuites de données individuelles ne peuvent pas faire.
Vue d'ensemble
La découverte s'oppose maladroitement au marketing axé sur la confidentialité qui a défini la stratégie d'IA d'Apple : le traitement sur l'appareil est véritablement plus privé que les alternatives cloud, mais cette recherche montre que « reste sur votre appareil » ne signifie pas « reste petit ». Un système local qui connaît votre horaire de sommeil, vos déplacements domicile-travail, votre arbre généalogique et votre historique photo est une cible de grande valeur, qu'il s'agisse d'un acteur malveillant disposant d'un bref accès à un ordinateur portable, d'une future vulnérabilité logicielle ou d'un agent local trop performant invité à abuser de ce qu'il peut interroger.
Aucune des données, soulignent les chercheurs, n'est transmise hors appareil par les démons eux-mêmes ; l'analyse a porté sur ce qui est stocké localement et comment. Mais à mesure que les assistants IA acquièrent un accès plus approfondi au contexte local, le point central des chercheurs demeure : les utilisateurs n'avaient pas d'image claire de ce que leurs propres machines construisaient à leur sujet et devaient eux-mêmes procéder à une ingénierie inverse de la réponse.
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