Apple Intelligence et confidentialité : le Mac devine qui est votre famille

Le chercheur en sécurité Dario Pasquini a expliqué le 28 octobre 2026, dans une analyse publiée sur 8rank.ai, que chaque Mac depuis macOS 13 (2022) construit sur le disque un graphe de connaissances sur son utilisateur : contacts, relations, façon de communiquer, lieux et activités. Le système comprend deux classifieurs qui évaluent lesquels de nos contacts font partie de la famille. Le 7 novembre, l’article est arrivé en page d’accueil de Hacker News et a lancé un débat sur ce que valent, en pratique, Apple Intelligence et la confidentialité.

Qu’a trouvé le chercheur, exactement ?

Deux processus système sont derrière le graphe : knowledgeconstructiond et intelligenceplatformd. La seule source officielle que citent les auteurs est la page man du premier, selon laquelle le démon « analyse le contenu de cet appareil pour aider à construire un graphe de connaissances représentant l’appareil et l’utilisateur » (en version originale : « analyzes the content on this device to help build a knowledge graph representing the device and the user »).

Les données atterrissent dans le dossier ~/Library/IntelligencePlatform. On y trouve notamment :

1. 51 bases SQLite stockées en clair, protégées par l’autorisation « Accès complet au disque »,
2. le fichier graph.db, un « triple store » avec 181 classes d’objets et 278 relations, où chaque ligne a un niveau de confiance, des sources et un horodatage,
3. la base entityTagging.db, avec des scores de « famille » recalculés chaque jour,
4. la table expired_stable_graph, où finissent les lignes retirées.

Les sources sont nombreuses : Contacts, Calendrier, Photos (visages), Messages, Mail, le Partage familial (avec l’âge des membres de la famille), le contact d’urgence de la fiche médicale de l’app Santé, les apps installées, la localisation, Temps d’écran et des signaux de l’appareil.

Comment fonctionne le classifieur de famille ?

L’essentiel du graphe, ce sont des données copiées ou déduites par des règles simples. La partie apprentissage automatique est plus intéressante : deux classifieurs XGBoost décident qui fait partie de la famille à partir de 144 variables, surtout comportementales (qui écrit à qui, qui apparaît avec qui sur les photos). Les modèles s’appellent EntityTagging_Family et EntityTagging_FamilyAndFriends et tournent en local via CoreML.

La table des relations compte 17 colonnes, mais selon les auteurs, seules deux d’entre elles reposent sur un modèle réellement livré. S’y ajoutent des modèles d’embeddings qui regroupent les fiches concernant une même personne. Si Apple Intelligence est activé, le modèle de langage d’Apple sur l’appareil lit aussi les messages pour associer un nom et une relation à un visage.

D’après les auteurs, le graphe est une réserve dans laquelle les modèles de langage doivent puiser du contexte (avec la mention « allegedly », c’est-à-dire « prétendument »). Comment les autres services l’utilisent exactement, ce n’est pas tout à fait clair pour eux.

Apple Intelligence et confidentialité : où est le problème ?

Les données sont censées rester sur le Mac, et l’analyse n’affirme pas qu’elles partent chez Apple. Les problèmes sont ailleurs.

D’abord, l’absence de documentation. À part la page man et un article d’Apple de 2023 sur la construction de graphes de connaissances, rien ne décrit ce que le système collecte ni comment il déduit les liens de parenté.

Ensuite, la suppression. Quand on supprime un contact, le graphe ne le reconstruit pas, mais les lignes retirées passent dans expired_stable_graph avec leur niveau de confiance et leurs sources. Les auteurs estimaient qu’elles y restaient environ 48 heures, mais ils ont trouvé des enregistrements bien plus anciens. La table des scores évaluait encore deux personnes que le graphe avait déjà supprimées.

Enfin, l’absence de contrôle. Selon l’analyse, il n’existe pas de moyen général de corriger une déduction erronée, et les auteurs n’indiquent pas comment désactiver le tout.

Les auteurs décrivent aussi un scénario hypothétique : quelqu’un qui accède à ces bases peut y lire la composition du foyer, l’âge approximatif d’un enfant, sa crèche avec les numéros de téléphone, ou même le fait que l’on utilise un gestionnaire de mots de passe. Ils le développent dans un second article.

Est-ce nouveau ?

Le graphe lui-même n’est pas un secret récent. Nic Lydon l’avait déjà décrit dans « I Built a Personal Knowledge Graph. Apple Had Already Built One on My Laptop. », que citent les auteurs. Ce qui est nouveau, ce sont les détails : les classifieurs de famille, le nombre de bases et de relations, et le comportement lors de la suppression des données. L’analyse ne contient aucune réponse d’Apple.

Cela montre bien la direction que prennent les assistants IA. Pour qu’un modèle puisse répondre à « rappelle-moi l’anniversaire de ma sœur », il faut que quelque chose sache qui est notre sœur. On retrouve un dilemme similaire avec Claude Personal Finance, sauf que là, c’est nous qui décidons de ce que l’on connecte.

Comment voir ce que votre Mac sait de vous ?

Les auteurs ont publié iKnow, un tableau de bord local sous licence Apache 2.0 qui lit ces bases sans rien y modifier. Il suffit de Python 3 (sans paquets supplémentaires) et d’accorder l’Accès complet au disque à l’app de terminal :

git clone https://github.com/8rank/iKnow.git
cd iKnow
python3 server.py

On ouvre ensuite le lien http://127.0.0.1:8765/?token=… affiché par le serveur. L’auteur a testé l’outil sur macOS 26.6.2, 26.7.1 et 27.0.1 (sur macOS 27, toutes les pages ne fonctionnent pas forcément).

Le dépôt contient aussi des instructions pour son propre agent IA. Les auteurs déconseillent les modèles dans le cloud, et c’est logique : envoyer une telle base à une API externe va à l’encontre du but de l’exercice. Mieux vaut un modèle qui tourne en local (plus de détails dans le guide pour faire tourner une IA en local).

FAQ

Apple Intelligence envoie-t-il ce graphe à Apple ?

Selon l’analyse, les données sont censées rester sur le Mac. Les auteurs n’affirment pas que le graphe est envoyé, mais ils soulignent que d’autres services du système peuvent l’utiliser, sans qu’on sache exactement lesquels.

Peut-on désactiver le graphe de connaissances dans macOS ?

L’analyse ne donne aucun moyen de désactiver le graphe. Les auteurs signalent seulement que les lignes retirées de la table expired_stable_graph doivent être supprimées à la main.

Où macOS stocke-t-il le graphe de connaissances ?

Dans le dossier ~/Library/IntelligencePlatform, réparti sur 51 bases SQLite. Le fichier principal est graph.db, et les scores de relations familiales se trouvent dans entityTagging.db.