Votre Mac peut relier bien davantage d’informations qu’un simple carnet de contacts. D’après l’analyse des chercheurs en sécurité d’Eighth Rank, macOS construit depuis macOS 13, sorti en 2022, un Personal Knowledge Graph : une base qui organise des données locales sous forme d’entités et de relations. C’est ce type de contexte qui peut aider Apple Intelligence et Siri à répondre à des demandes personnelles, par exemple en retrouvant une information évoquée dans un message, un e-mail ou une photo.
Un graphe alimenté par les données du Mac
Le mécanisme repose notamment sur deux processus de macOS, dont knowledgeconstructiond, chargés d’analyser des contenus de l’appareil et de créer ce graphe. Eighth Rank a identifié 51 bases SQLite dans le dossier Library/IntelligencePlatform. Ces fichiers sont stockés en clair, dans une zone protégée par l’autorisation TCC d’accès complet au disque.
La base graph.db comporte 181 classes d’entités et 278 types de relations, selon les chercheurs. Chaque ligne associe un sujet — comme une personne ou une application — à une valeur, telle qu’un nom ou une date, puis à une relation. Le système peut ainsi classer des personnes, des groupes, des organisations sportives ou des partis politiques, et relier ces éléments à des thèmes d’intérêt, une religion, un genre ou encore à un regroupement de visages issu de Photos.
Des déductions sur les proches et les habitudes
Le graphe ne se limite pas à recopier des informations : il tente aussi de déterminer si une nouvelle donnée correspond à une entité déjà connue. Pour estimer les liens familiaux, les modèles examineraient 144 caractéristiques principalement comportementales, auxquelles s’ajoute l’analyse des personnes apparaissant avec l’utilisateur dans Photos. Chaque relation reçoit un indice de confiance compris entre 0 et 1.
L’analyse d’Eighth Rank mentionne également un journal de communication contenant des signaux liés aux déplacements et à la localisation, ainsi qu’un flux consacré aux personnes dont l’utilisateur aurait été physiquement proche. Dans leurs tests, les chercheurs ont pu déduire la présence d’un enfant dans un foyer, son âge, sa garderie et des numéros associés, mais aussi anticiper où une famille devait se trouver, à quel moment et avec qui.
Une suppression traitée en deux temps
Supprimer un contact ne retire pas instantanément toutes les conclusions qui en découlent. Le graphe actif peut oublier progressivement une donnée lorsqu’elle n’est plus reconstruite lors des opérations de maintenance. En parallèle, une table nommée expired_stable_graph conserve les relations retirées, avec leurs scores, avant une purge qui semble intervenir après 48 heures.
Ce que ça change
Ce fonctionnement illustre le compromis derrière des réponses Siri plus pertinentes : pour comprendre « ma mère », « la garderie » ou un rendez-vous récurrent, le Mac doit relier des indices dispersés dans les données personnelles. Le point essentiel pour l’utilisateur est que les données examinées par Eighth Rank sont conservées localement sur le Mac, tout en révélant le niveau de détail que peut atteindre l’analyse contextuelle d’Apple.
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Source : Eighth Rank — analyse du Personal Knowledge Graph d’Apple
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