Ce que notre labo surveille, teste et décide : nouveaux modèles d'IA, plateformes Apple et techniques, classés d'Adopter à Écarter, avec les résultats derrière chaque choix.
Volume 1 · 2026-09-28
Adopter — nous l'utilisons
Un jeu de test de commandes réelles avant la mise en production de tout modèle
Techniques
Chaque modèle qui touche à Ask FireAI est noté sur un ensemble fixe de commandes en langage courant, dans plusieurs langues, avant d'approcher d'une version. Cela a transformé « ce modèle a l'air intelligent » en un chiffre comparable, et cela a permis de repérer un candidat qui semblait excellent sur le papier.
Animer une fois, puis se reposer
Techniques
Les mascottes et les orbes jouent leur animation une fois à l'affichage d'une page, puis restent immobiles (les yeux peuvent suivre le pointeur). Une appli de sécurité tourne toute la journée ; tout ce qui boucle indéfiniment se paie toute la journée.
Petit modèle génératif sur l'appareil (Gemma 4, 4 bits)
Modèles
Alimente Ask FireAI : transforme « bloquer les jeux pour mon fils » en bon réglage, en 16 langues, entièrement sur le Mac. Téléchargé une fois avec le consentement de l'utilisateur, déchargé de la mémoire en cas d'inactivité.
MLX sur Apple Silicon
Plateformes
Le framework de machine learning d'Apple utilise directement la mémoire unifiée des puces M-series. C'est ce qui rend un modèle de langage utile possible sur un Mac ordinaire.
Filtre de contenu Network Extension
Plateformes
L'extension système qui voit chaque connexion, pour chaque appli, sans extension noyau. Le socle du pare-feu, des règles et du coupe-circuit de FireAI.
Exécute le modèle de langage directement dans l'appli Swift : pas de Python, pas de serveur auxiliaire, aucun port ouvert sur le Mac.
Concurrence stricte de Swift 6
Outils
Détecte les accès concurrents à la compilation. Un point délicat : un callback système marqué pour le thread principal mais appelé depuis un autre thread compile sans problème et plante à l'exécution. Nous vérifions désormais chaque callback système pour ça.
Essayer — en test
Filtre d'URL macOS avec récupération d'information privée
Plateformes
Nouveau dans macOS 26 : bloquer une seule page (une chaîne YouTube précise, par exemple) pour toutes les applis utilisant le réseau Apple, sans que le serveur qui répond à la requête n'apprenne jamais quelle adresse a été vérifiée. Alimente Pages bloquées (bêta).
Extensions web Safari pour la navigation dans la page
Plateformes
Des sites comme YouTube changent de page sans nouvelle requête réseau, donc un filtre réseau ne peut pas voir le clic. Une extension Safari, si. Elle ne fonctionne qu'une fois que l'utilisateur l'autorise sur chaque site, ce que nous expliquons désormais dans l'appli.
Notre mascotte 3D s'est révélée peu coûteuse à afficher. Le coût CPU que nous lui attribuions d'abord venait en réalité du flou et de l'ombre animés autour d'elle.
Évaluer — à surveiller
Deux cerveaux : un pour les mots, un pour les décisions
Techniques
Garder un modèle génératif pour expliquer et discuter, et laisser un petit modèle rapide et non génératif prendre les décisions oui/non. L'idée tient toujours ; le premier candidat testé ne comprenait pas assez bien les commandes de pare-feu.
Petits classifieurs de risque d'URL
Modèles
Des modèles de quelques mégaoctets qui évaluent le risque de phishing d'une adresse web sans lire la page. Assez petits pour envisager des vérifications par connexion. Prochaine étape au banc d'essai ; pas encore de résultats.
Notre mascotte en art 2D devient des modèles 3D animés (pour l'appli, le web et les vidéos sociales) en une seule commande, si bien que toute la famille peut être régénérée quand l'art change. Les yeux ont été la partie la plus difficile.
Contrôle des sorties réseau pour les agents IA
Techniques
La nouvelle plateforme de sécurité pour agents de Nvidia limite ce que peut atteindre un agent IA, après que des agents ont été signalés comme agissant au-delà de leurs instructions. La même idée s'applique sur un Mac : une appli agent ne devrait atteindre que les destinations nécessaires à sa tâche. Au banc d'essai : un profil FireAI qui limite les applis agents IA à une liste approuvée de destinations.
Applis inconnues qui appellent des API de modèles IA
Techniques
Cisco Talos a décrit un programme Windows qui demande à plusieurs modèles IA commerciaux quoi faire ensuite. Quel que soit l'appareil sur lequel il tourne, un tel programme doit atteindre un fournisseur d'IA par le réseau. Au banc d'essai : avertir l'utilisateur quand une appli qu'il n'a jamais approuvée se met à communiquer avec un fournisseur de modèles IA.
« Pare-feux IA » réseau pour centres de données et applis IA
Plateformes
Les fournisseurs utilisent désormais « pare-feu IA » pour deux choses différentes : de l'IA à l'intérieur d'un pare-feu réseau, et un filtre placé devant les invites et réponses d'une application IA. Aucun des deux ne tourne sur un Mac personnel. Nous suivons les deux pour voir quelles idées se transposent à un ordinateur individuel.
Les extensions de navigateur, une porte d'entrée vers les assistants IA
Outils
Des chercheurs ont montré qu'une seule extension de navigateur pirate peut détourner l'assistant IA intégré à plusieurs navigateurs. Un pare-feu réseau voit le navigateur, pas ses extensions. Au banc d'essai : guider les utilisateurs dans une revue des extensions Safari depuis FireAI.
Animations d'interface toujours actives dans une appli en arrière-plan
Techniques
Des minuteurs qui redessinent chaque image, des pulsations en boucle et un flou animé maintiennent le GPU et le CPU éveillés même quand personne ne regarde. Nous les avons tous supprimés.
Encodeurs de décision typés, zero-shot (Laya-multilingual MLX)
Modèles
Des encodeurs qui répondent à des questions typées (choisir une option, oui/non, note) avec une confiance calibrée, très rapides sur Apple Silicon. Vitesse impressionnante, et ils gèrent bien les orientations simples, mais en zero-shot ils se sont trompés sur la plupart des commandes de pare-feu. Mis de côté pour cette tâche, pas en général.
Une IA dans le cloud pour décider ce à quoi votre Mac peut se connecter
Modèles
Envoyer chaque connexion à une IA distante enverrait aussi votre historique de navigation, et ajouterait un aller-retour réseau à chaque décision. L'IA de FireAI reste sur le Mac.
Agents IA personnels avec un accès permanent à vos comptes
Modèles
Les agents qui réservent, achètent et répondent à votre place fonctionnent mieux avec un accès durable au courrier, aux agendas et aux comptes de paiement. Cet accès survit à chaque tâche. Mis de côté pour nos propres conceptions : l'IA de FireAI répond aux questions sur le Mac et ne détient aucun accès aux comptes.
Chaque rapport donne la question, ce que nous avons essayé, les chiffres mesurés et notre conclusion.
Un modèle de décision rapide à la place de Gemma ? Pas encore
Un petit modèle de décision non génératif peut-il remplacer le modèle de langage pour transformer des commandes en langage courant en réglages, et être beaucoup plus rapide ?
Nous avons testé Laya-multilingual (version MLX) sur un Mac Apple Silicon face au même jeu de test des commandes Ask FireAI que doit réussir le modèle en production, en anglais, français, allemand, espagnol, arabe, chinois et russe. Nous avons essayé deux façons différentes de lui poser les questions. Nous avons aussi vérifié le modèle sur son propre exemple publié pour écarter une erreur de configuration.
Modèle actuel (Gemma 4, sur l'appareil)
32–37 commandes correctes sur 37
Laya-multilingual, meilleure présentation
6 correctes sur 37 (10 sur 37 ont choisi le bon type d'action)
Laya-multilingual, seconde présentation
2 correctes sur 37
Vitesse de Laya par commande
24 ms en médiane, 80 ms au plus lent
Laya sur son propre exemple publié
Correct, avec une confiance élevée
Environ cent fois plus rapide, et inutilisable en zero-shot pour les commandes de pare-feu : il confondait les jeux avec le coupe-circuit, et « désactiver » avec « activer ». La vitesse, elle, est bien réelle, donc l'idée des deux cerveaux reste au radar ; les prochains candidats seront des modèles entraînés pour une décision précise (cette adresse est-elle risquée ?) plutôt que pour répondre à des questions générales.
Un modèle de langage dans une appli Mac en Swift
Une appli de sécurité pour Mac peut-elle embarquer un modèle de langage utile sans rien envoyer dans le cloud, et sans nuire au Mac ?
Ask FireAI fait tourner un modèle Gemma 4 en 4 bits via MLX Swift depuis sa toute première version. Nous avons mesuré la qualité avec un jeu de test fixe de commandes, et surveillé la mémoire et la batterie en usage quotidien.
Où il s'exécute
Dans l'appli, sur le Mac ; aucun processus auxiliaire, aucun port ouvert
Langues comprises
16, comme l'appli
Première utilisation
Un seul téléchargement, uniquement après accord de l'utilisateur
Mémoire au repos
Libérée après 10 minutes sans question
À adopter. Les petits modèles sur l'appareil suffisent amplement à comprendre les commandes et à expliquer les décisions. Charger le modèle à la demande et le libérer au repos compte autant que le choix du modèle : un pare-feu ne doit jamais être l'appli qui dévore votre mémoire.
Bloquer une chaîne YouTube pour toutes les applis, sans rien savoir
FireAI peut-il bloquer une seule page, comme une chaîne YouTube, partout sur le Mac, et pas seulement dans un navigateur, sans apprendre ce que la famille consulte ?
Nous avons construit Pages bloquées (bêta) sur le filtre d'URL de macOS 26 avec récupération d'information privée, ajouté une extension Safari pour les clics dans la page, et testé Safari, les applis utilisant le réseau Apple, Firefox, Chrome et Brave.
Safari et applis utilisant le réseau Apple
Bloqué, aussi bien les visites directes que les clics dans la page (extension activée)
Firefox, Chrome, Brave
Non couverts : ils utilisent leur propre code réseau
Ce que le serveur de requête apprend
Rien sur l'adresse vérifiée
Surprise
Les adresses de page sont comparées en tenant compte de la casse
À l'essai. Ça fonctionne là où le réseau Apple est utilisé, ce qui couvre le navigateur par défaut et la plupart des applis. Pour les autres navigateurs, la réponse honnête aujourd'hui reste l'option « Safari uniquement », donc l'appli propose désormais les deux ensemble, clairement indiquées comme bêta.
De 30 pour cent de CPU au repos à un chiffre unique
Pourquoi FireAI utilisait-il environ 30 pour cent de CPU sans rien faire, et de quoi un pare-feu qui tourne toute la journée a-t-il vraiment besoin pour se redessiner ?
Nous avons mesuré le CPU au repos avec la fenêtre au premier plan puis en arrière-plan, puis retiré les causes une par une : la mascotte 3D, les animations en boucle, la jauge dans la barre de menus, et la fréquence à laquelle les chiffres de trafic en direct atteignent l'interface.
Avant
Environ 30 pour cent de CPU au repos
Après, fenêtre au premier plan
Environ 17 pour cent
Après, en arrière-plan
7–11 pour cent
La mascotte 3D elle-même
Pas la cause
Adopter « animer une fois, puis se reposer », et se méfier de tout ce qui boucle indéfiniment. Les plus gros coûts venaient de choses que personne ne remarque : une pulsation qui ne s'arrête jamais, un flou animé, et des chiffres rafraîchis plus vite que quiconque ne peut les lire. Il reste des gains à trouver, et le profilage continue.
Nous publions nos résultats, pas nos recettes : la façon dont FireAI est construit et réglé reste au labo.