Jakub Ćwirlej
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ViaSanto

  1. Chapitre IIApps

  2. ViaSanto

    ViaSanto est une application de prière née d'une observation simple, tirée de la vie quotidienne: aujourd'hui, les smartphones nous détournent sans cesse de l'essentiel. Plutôt que de lutter contre cela, j'ai décidé de faire du téléphone un allié de la prière. Beaucoup de gens veulent prier régulièrement, mais la hâte l'emporte: un chapelet commencé dans le tram s'interrompt et se perd facilement, et une neuvaine s'abandonne après un seul jour manqué. Beaucoup d'autres – à cause de la maladie, de l'âge, de l'émigration ou du travail – prient seuls et n'ont personne avec qui partager leurs intentions. ViaSanto permet de prier discrètement en chemin, suit la progression et chaque jour d'une neuvaine, et réunit ceux qui prient seuls dans une communauté qui prie pour leurs intentions.

    ViaSanto

  3. L'application s'articule autour d'un chapelet virtuel et interactif sur l'écran du téléphone. ViaSanto guide pas à pas à travers les dévotions choisies, suit la progression et rappelle les intentions. Une gamification douce soutient l'habitude: la persévérance débloque de nouveaux motifs de perles, soigneusement dessinés. L'espace communautaire compte tout autant – des groupes où l'on peut partager ses intentions et se soutenir mutuellement dans la prière.

  4. Voyez comment ça marche

    Le téléphone à côté de ce texte fait tourner la véritable application. Cliquez sur son écran pour en prendre le contrôle.

    • Trouvez le premier grain qui n'a pas encore été prié (juste au-dessus de ceux qui ont un halo doré) – maintenez-le enfoncé: le texte de la prière défile dans l'encadré en haut de l'écran, et une barre indique la progression.
    • Pour changer l'apparence du chapelet, ouvrez la collection (l'icône du livre dans la barre du bas): choisissez « Różańce » (Chapelets) et un autre modèle – l'application prend ses couleurs, tout comme le cadre de ce texte.
    • Dans l'encadré, cliquez sur « Czytanie na dziś » (Lecture du jour) pour ouvrir les lectures du jour.

  5. L'application est écrite en Flutter: une seule base de code fonctionne nativement sur iOS et Android ainsi que dans le navigateur. La logique, les données et leur sécurité sont gérées par un backend Supabase (PostgreSQL) auto-hébergé sur des serveurs européens. J'ai tout conçu pour la fiabilité: ViaSanto fonctionne aussi hors ligne – il enregistre la progression sur l'appareil et la synchronise avec le serveur dès que la connexion revient.

  6. OrsonAI

    OrsonAI est un éditeur de texte rédactionnel doté d'un assistant IA intégré, que j'ai conçu pour les journalistes – aussi bien les pigistes que les rédactions, auxquelles il doit apporter un soutien complet. Il est né de mon propre travail: l'écriture, la recherche et la vérification se font aujourd'hui en même temps et, en pratique, cela veut dire passer sans cesse d'un document au navigateur et aux notes. Ici, tout se passe dans une seule fenêtre. On peut soumettre un passage sélectionné au chat sans recopier tout le contexte, les transcriptions des entretiens enregistrés arrivent dans l'éditeur, et des modes distincts aident à rédiger à partir de notes, à chercher des informations, à vérifier un texte avant publication – des faits aux risques juridiques – et à analyser des documents et des enregistrements. Avant qu'une requête ne parte vers un modèle d'IA sur des serveurs externes, le texte peut être anonymisé, afin que les noms des interlocuteurs et les autres données personnelles ne quittent pas la rédaction. L'assistant aide le journaliste, mais ne fait pas le travail à sa place. L'application n'est pas commercialisée pour le moment, mais elle fonctionne et on peut l'essayer en mode invité. Si des rédactions s'y intéressent, je n'exclus pas d'en poursuivre le développement.

    OrsonAI

  7. L'essentiel de mon travail est allé à la couche de confiance. Chaque interaction avec l'IA est hachée – tout le chemin, du projet au document et à la conversation, jusqu'à la requête et à la réponse – et un processus en arrière-plan vérifie chaque minute les hachages collectés et les ancre tous les 1 000 événements dans le Hedera Consensus Service. Sur cette base, le système peut décerner à un texte un certificat de paternité humaine: il évalue la part humaine et la qualité du texte et, si le texte franchit les seuils, inscrit son hachage dans le registre public Hedera Hashgraph. Toute modification ultérieure annule le certificat, et l'authenticité se vérifie en comparant l'empreinte SHA-256 du document à l'inscription dans le registre. J'ai extrait le mécanisme d'audit en une bibliothèque ouverte distincte, HDK, sous licence CC BY-NC 4.0 depuis la version 0.1.3 (une bibliothèque gratuite, alpha, avec ancrage Hedera optionnel; les versions antérieures restent sous Apache 2.0). Le backend, c'est Python et FastAPI sur Google Cloud dans une région européenne; le texte est traité principalement par les modèles Gemini, Mistral sert de fournisseur de secours et les modèles d'OpenAI travaillent sur la transcription.

    HDK sur Hugging Face

  8. Orson Rec

    Orson Rec est une application web d'enregistrement d'entretiens que l'on peut installer sur l'écran d'accueil du téléphone. Je l'ai faite pour les reporters de terrain, pour leur épargner des heures de réécoute et de retranscription. À un moment important de la conversation, on appuie sur CUT – le fragment enregistré part aussitôt en reconnaissance vocale, si bien que la transcription, avec ses timecodes, s'affiche à l'écran fragment par fragment pendant l'entretien. On peut marquer les passages clés avec des repères IN et OUT et garder ses questions préparées sous les yeux dans le prompteur. Le mode VO permet d'enregistrer une voix off à partir d'un texte préparé dans l'éditeur OrsonAI, et l'éditeur audio intégré de couper l'enregistrement. Le fichier s'exporte en WAV, MP3 ou AAC, et la transcription passe dans l'éditeur en un clic. L'enregistrement lui-même se fait sur le téléphone, mais la transcription demande une connexion internet.

    Orson Rec

  9. EnsuiteAI

La technologie HDK

HDK (Hedera Detection Key) est une petite bibliothèque Python gratuite que j’ai détachée d’OrsonAI pour en faire un outil ouvert et autonome. Depuis la version 0.1.3, elle est sous licence CC BY-NC 4.0 (les versions antérieures, publiées sous Apache 2.0, le restent). Le fichier à télécharger est une bibliothèque gratuite (alpha 0.1.3) avec ancrage Hedera optionnel (installation depuis le fichier téléchargé : pip install ./hdk-audit-0.1.3.zip). Elle a fonctionné un temps dans une application de démonstration, en ancrant ses enregistrements sur Hedera ; l’application n’est pas passée en production, HDK n’est donc pas utilisée en production aujourd’hui. Elle s’intercale entre une application et l’API d’un modèle de langage et enregistre chaque interaction de telle sorte qu’une manipulation ultérieure devienne détectable. Elle ne modifie ni les requêtes ni les réponses : elle y ajoute une preuve cryptographique de ce qui a été demandé, de ce qui a été renvoyé, à quel moment et par quel modèle.

Le problème

Les entreprises et les rédactions s’appuient de plus en plus sur des textes générés par l’IA, sans disposer d’une preuve vérifiable de ce que le modèle a réellement produit. Les journaux d’application sont stockés dans des bases contrôlées par l’opérateur : on peut les modifier ou les supprimer, et personne à l’extérieur ne peut vérifier que cela n’a pas été fait. Même lorsque des chaînes de hachage existent, une modification n’est repérée qu’en comparant les enregistrements à la main – rien ne fait qu’un accès non autorisé se révèle de lui-même au moment où il se produit.

Une généalogie hiérarchique des empreintes

HDK calcule l’empreinte SHA-256 de chaque événement en y incluant les empreintes de tous ses ancêtres : projet, document, conversation, requête et réponse. L’empreinte d’une réponse contient donc tout le chemin jusqu’au projet. Il suffit de changer quoi que ce soit, à n’importe quel niveau – un mot d’une requête, un document – pour que les empreintes de tous les descendants changent aussi. Pour chaque projet, HDK calcule une racine de Merkle : une seule empreinte qui représente l’état de tout le projet à un instant donné.

Le canari

La deuxième couche est un « canari » : une valeur secrète de 256 bits et un compteur qui augmente à chaque lecture. Leur empreinte (l’engagement) est intégrée à chaque enregistrement et consignée à intervalles réguliers. Si quelqu’un lit des données via la couche intermédiaire sans mettre à jour le compteur, le compteur ne correspond plus ; s’il le met à jour sans connaître le secret, c’est l’engagement qui ne correspond plus. Dans les deux cas, la vérification échoue. L’idée transpose à une infrastructure classique un principe issu de mon travail antérieur, conceptuel, sur la détection des brèches dans le confinement de l’IA.

L’ancrage sur Hedera

Régulièrement – par défaut tous les 1 000 nouveaux événements – HDK publie la racine de Merkle sur le Hedera Consensus Service, un registre public qui y ajoute un horodatage de consensus et un numéro de séquence. Seules des empreintes quittent le système de l’utilisateur ; les contenus, les identités et les requêtes restent privés (« données privées, preuve publique »). Chacun peut ensuite vérifier l’enregistrement de manière indépendante, par exemple sur hashscan.io (les ancrages d’OrsonAI de février à mai 2026 : sujet 0.0.10278996 sur le réseau principal de Hedera). Comme les chaînes d’ancêtres des nouveaux événements remontent jusque dans la plage de l’ancrage précédent, chaque ancrage confirme implicitement tous les précédents : plus le système fonctionne longtemps, plus il est difficile de réécrire l’historique sans que cela se voie.

Surcoût et prix

Dans les mesures décrites dans l’article, sur une infrastructure cloud x86 standard, HDK ajoute moins d’une milliseconde par événement. Un ancrage coûte 0,0001 dollar ; avec l’intervalle par défaut de 1 000 événements, l’ancrage revient donc à 0,0000001 dollar par interaction – environ 0,0001 % du prix d’un appel typique à un modèle (0,01 à 0,10 dollar). Ancrer chaque événement, pour le niveau de sécurité le plus élevé, coûte 0,0001 dollar par événement.

Pourquoi c’est important : l’AI Act

L’AI Act européen impose aux systèmes d’IA à haut risque la tenue de registres (article 12) et la transparence (article 13). HDK fournit une piste d’audit qu’un tiers peut vérifier sans accéder à aucun contenu privé. Dans OrsonAI, ce mécanisme était la base du certificat de paternité humaine d’un texte.

Les limites

Les garanties de HDK sont calculatoires – elles reposent sur la robustesse de SHA-256 et sur l’ancrage externe – et non absolues. Le canari fonctionne au niveau de l’application : il détecte les accès passant par la couche intermédiaire HDK, mais pas la copie passive des données au niveau du système d’exploitation ou de l’infrastructure, car des bits copiés ne laissent aucune trace. Une copie ne permet pas pour autant de falsifier l’historique : modifier n’importe quel événement passé rompt la généalogie, et les ancrages sur Hedera conservent l’état d’origine. Les contrôles d’intégrité aléatoires repèrent les modifications massives, mais pas une modification unique et chirurgicale – contre celle-ci, la protection vient de la généalogie et de l’ancrage. La sécurité suppose qu’au moins une des trois couches reste intacte : les données côté utilisateur, l’enregistrement ancré sur Hedera ou le matériel secret. Prochaines étapes : la vérification formelle des propriétés de la chaîne d’empreintes (Coq/Lean), la fédération de systèmes sur des sujets HCS partagés et des certificats de provenance des contenus à divulgation sélective.

Lire l’article sur ResearchGateHDK sur Hugging Face