--- title: "La technologie HDK" author: "Jakub Ćwirlej" id: hdk-tech language: fr url: "https://jakubcwirlej.com/fr/articles/hdk-tech.md" page: "https://jakubcwirlej.com/fr/apps/" translations: pl: "https://jakubcwirlej.com/pl/articles/hdk-tech.md" en: "https://jakubcwirlej.com/articles/hdk-tech.md" nl: "https://jakubcwirlej.com/nl/articles/hdk-tech.md" updated: 2026-10-14 words: 859 summary: "L'auteur présente HDK, une bibliothèque Python gratuite (CC BY-NC 4.0) détachée d'OrsonAI, qui rend détectable toute manipulation des enregistrements de conversations avec des modèles de langage. Elle hache chaque événement avec ses ancêtres, ajoute un compteur « canari » lié à un secret et ancre des racines de Merkle sur le Hedera Consensus Service." summary_type: editorial --- # La technologie HDK Jakub Ćwirlej · langue du texte: FR · 859 mots ## Résumé (éditorial) L'auteur présente HDK, une bibliothèque Python gratuite (CC BY-NC 4.0) détachée d'OrsonAI, qui rend détectable toute manipulation des enregistrements de conversations avec des modèles de langage. Elle hache chaque événement avec ses ancêtres, ajoute un compteur « canari » lié à un secret et ancre des racines de Merkle sur le Hedera Consensus Service. ## Points clés (éditorial) - Modifier quoi que ce soit, à n'importe quel niveau, d'un mot d'une requête à un document entier, change les empreintes de tous les événements descendants. - Par défaut, HDK ancre une racine de Merkle sur Hedera tous les 1 000 événements ; un ancrage coûte 0,0001 dollar, soit 0,0000001 dollar par interaction. - Dans les mesures décrites dans l'article, sur une infrastructure cloud x86 standard, le surcoût est inférieur à une milliseconde par événement. - Le texte relie HDK aux exigences de tenue de registres et de transparence des articles 12 et 13 de l'AI Act européen. - Limites indiquées : le canari ne détecte pas la copie passive au niveau de l'infrastructure, et les contrôles aléatoires seuls ne repèrent pas une modification unique et chirurgicale. ## Texte intégral (les mots de l'auteur) 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 ResearchGate](https://www.researchgate.net/publication/400762996) - [Télécharger la bibliothèque HDK gratuite](https://jakubcwirlej.com/files/hdk/hdk-audit-0.1.3.zip) - [HDK sur Hugging Face](https://huggingface.co/JakCwi/hdk-audit) --- Jakub Ćwirlej — Journaliste qui construit avec l'IA · sur le site: https://jakubcwirlej.com/fr/apps/ Contexte complet: https://jakubcwirlej.com/context/fr.md · https://jakubcwirlej.com/llms.txt