Retrouver le nom d’une personne croisée dans un e-mail, comprendre à qui renvoie « ma mère » ou replacer un rendez-vous récurrent dans son contexte : ce sont des usages pour lesquels un Mac doit relier de nombreux indices. Selon l’analyse menée par les chercheurs en sécurité d’Eighth Rank, macOS dispose depuis macOS 13, lancé en 2022, d’un Personal Knowledge Graph, autrement dit une structure qui met en relation des données présentes sur l’ordinateur.
Ce graphe pourrait notamment fournir le contexte nécessaire à Apple Intelligence et à Siri lorsqu’ils doivent traiter des demandes personnelles. Il ne s’agit pas d’un simple carnet d’adresses : le système organise des entités, comme une personne, une app ou une organisation, puis les liens qui les unissent.
Un classement de données conçu pour comprendre le contexte
Eighth Rank a repéré 51 bases SQLite dans le dossier Library/IntelligencePlatform de macOS. Ces fichiers sont conservés en clair dans une zone protégée par l’autorisation TCC d’accès complet au disque. Deux processus du système, dont knowledgeconstructiond, participent à l’analyse de contenus de l’appareil et à la construction de cette base de connaissances.
La base graph.db comprendrait 181 classes d’entités et 278 catégories de relations. Une entrée peut associer un sujet, par exemple une personne, à une valeur telle qu’un nom ou une date, puis à une relation. D’après les chercheurs, le mécanisme peut ainsi relier personnes, groupes, organisations sportives ou partis politiques à des centres d’intérêt, une religion, un genre ou encore à des regroupements de visages créés dans Photos.
Des liens familiaux et des habitudes peuvent être déduits
Le système chercherait également à déterminer si une nouvelle information correspond à une entité déjà connue. Pour évaluer des relations familiales, les modèles examinés par Eighth Rank utiliseraient 144 caractéristiques principalement comportementales, complétées par les personnes reconnues ensemble dans Photos. Chaque lien se voit attribuer un score de confiance entre 0 et 1.
L’analyse évoque aussi un journal de communications contenant des signaux liés aux déplacements et à la localisation, ainsi qu’un flux concernant les personnes physiquement proches de l’utilisateur. Lors de leurs essais, les chercheurs disent avoir pu inférer la présence d’un enfant, son âge, sa garderie et des numéros associés, mais aussi anticiper les déplacements attendus d’une famille.
Ce que ça change
Cette organisation donne une idée du travail nécessaire pour que Siri ou Apple Intelligence comprennent des formulations naturelles plutôt qu’une suite de mots-clés. Le bénéfice potentiel est évident au quotidien : des réponses plus pertinentes lorsque vous cherchez une information noyée entre Messages, Mail et Photos.
Elle rappelle aussi qu’une demande apparemment simple peut s’appuyer sur des associations très détaillées entre vos activités. Eighth Rank indique que les éléments étudiés sont stockés localement sur le Mac ; lorsqu’un contact est supprimé, les relations associées peuvent rester dans une table expired_stable_graph avant une purge qui semble intervenir après 48 heures.
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Source : Eighth Rank — analyse du Personal Knowledge Graph d’Apple