COMMENT NOUS BÂTISSONS · GROUND_TRUTH™
Dans notre IA : la machine qui montre son travail.
La plupart des entreprises vous demandent de faire confiance à leur IA. Nous avons bâti la nôtre pour que vous n'ayez à nous croire sur rien. Chaque modèle que nous entraînons et chaque décision que prend notre système laissent une trace que nous pouvons rejouer, inspecter et expliquer, des années plus tard s'il le faut. Notre responsable de l'IA et de l'apprentissage automatique a une formule pour cette exigence, et elle gouverne tout ce qui suit : la légitimité, pas les suppositions.
Tout commence par une marche.
La biomécanique est la science du mouvement des corps vivants, et en son cœur se trouve le cycle de marche : la séquence complète d'une enjambée, du moment où votre talon touche le sol jusqu'au moment où vos orteils poussent.
Signée par tout votre corps.
Personne ne déroule cette séquence tout à fait comme un autre. La façon dont vous vous tenez, dont vous portez votre poids et dont vous déroulez un pas est une signature écrite par tout votre corps : vos os, vos tissus mous, vos habitudes, votre histoire. Vous portez déjà l'identifiant ; vous n'avez pas à le retenir, à le recharger ni à le garder en sûreté.
La semelle lit cette signature comme de la pression et du mouvement, dans l'espace et dans le temps. C'est la résolution qui la rend utile pour vous.
Spatiale parce qu'elle cartographie où. Temporelle parce qu'elle cartographie quand.
Les ingénieurs appellent le résultat une empreinte spatio-temporelle : spatiale parce qu'elle cartographie où la pression se dépose, temporelle parce qu'elle cartographie quand. Elle vous identifie comme vous, et contrairement à un visage ou à une empreinte digitale, elle ne peut être ni photographiée, ni relevée sur un verre, ni rejouée par un logiciel. Il n'y a rien de vous qui dort dans la base de données de quelqu'un d'autre en attendant d'être piratée.
Un robot conversationnel prédit. La nôtre mesure.
Quand on entend « IA », on imagine un robot conversationnel - un système qui peut se tromper avec assurance. Ce qui vous reconnaît est d'une autre nature, et cette différence est la raison pour laquelle vous pouvez nous demander des comptes.
Un robot conversationnel est un grand modèle de langage : un système entraîné sur du texte, qui prédit le prochain mot plausible. Il est probabiliste par construction. Il traite en vraisemblances.
Il trie ce qui s'est réellement passé.
Notre apprentissage automatique étudie le mouvement physique, et sa tâche principale est la classification : reconnaître et étiqueter de véritables événements dans un flux de données de capteurs. Ceci est une attaque du talon. Ceci est un décollement des orteils. Ceci est une enjambée, et voici sa longueur.
i · CLASSIFICATION
Des étiquettes, pas des suppositions
Un modèle de classification n'imagine pas et ne compose pas. Il trie ce qui s'est réellement passé.
ii · FENÊTRES TEMPORELLES
Dans l'ordre, par fenêtres temporelles
De courtes tranches du flux, examinées dans l'ordre, pour que des événements isolés deviennent des séquences et que les séquences deviennent un compte rendu fidèle de la façon dont une personne se déplace.
iii · GROUND_TRUTH™
Vérifié contre le registre
Parce qu'il trie de véritables événements, il peut être confronté à ce qui s'est réellement passé. Les ingénieurs appellent ce registre de référence la ground truth, la vérité de terrain. Et oui, c'est de là que vient le nom inscrit au-dessus de notre porte.
Ce qui ne quitte jamais le soulier.
L'enregistrement lie une personne et sa semelle : la semelle apprend la marche de son propriétaire et conserve ce savoir dans un coffre-fort de confidentialité, un coffre de mémoire sécurisé à l'intérieur de l'appareil lui-même.
Elle continue de savoir, pas après pas.
Dès lors, la semelle authentifie en continu. Elle ne vérifie pas qui vous êtes une seule fois, à la porte, comme le fait un mot de passe.
Elle continue de savoir, pas après pas - de sorte qu'un identifiant volé ou emprunté cesse simplement de fonctionner, parce que l'identifiant, c'est la personne.
Connu, non montré.
Quand une porte, un terminal ou un système demande qui est là, la semelle n'envoie pas votre marche. Elle envoie une attestation : une déclaration signée qu'un fait a été vérifié, sans livrer la preuve qui la fonde. Oui ou non. C'est tout ce qui franchit jamais la ligne.
Ce qu'ils obtiennent
Une réponse signée à la question qu'ils ont posée.
Ce qu'ils n'obtiennent pas
La signature, le flux des capteurs, ni rien à partir de quoi l'un ou l'autre pourrait être reconstitué. Votre marche n'est jamais conservée comme image ou comme modèle ailleurs, chez nous y compris.
Le registre, puis le corps.
Les caractéristiques de mouvement qu'une personne a choisi de partager - les longueurs d'enjambée et les séquences, pas la donnée biométrique elle-même - voyagent par téléphone vers ce que nous appelons le pipeline d'intelligence : le système où nos modèles classifient, mettent en séquence et étudient le mouvement dans le temps.
Le pipeline repose sur une architecture nativement temporelle : chaque lecture, chaque sortie de modèle et chaque décision sont horodatées et conservées dans l'ordre. Rien n'est écrasé. Si quiconque met un résultat en doute, nous rejouons le registre et regardons le système reprendre sa décision.
Les modèles reçoivent la même discipline. Le contrôle de version des modèles signifie que chaque version de chaque modèle que nous avons fait tourner est conservée, comme un cabinet soigneux garde chaque brouillon d'un contrat. Nous pouvons dire quel modèle a rendu quelle décision, sur quelles données, quel jour - ce qui veut dire que vous pouvez demander, et obtenir une réponse plutôt qu'une parole rassurante.
Avant qu'une IA ne travaille ici, elle doit passer trois épreuves.
Thomas a passé trois ans à les défendre publiquement avant que l'industrie ne rattrape son retard, et c'est aujourd'hui la règle de la maison. Elles sont aussi votre recours : chacune est quelque chose que vous pouvez nous demander de démontrer.
Vérifiable. Inspectable. Explicable.
i · PREMIÈRE ÉPREUVE
Vérifiable
Le registre de ce que le système a fait existe, il est complet, et il peut être contrôlé par quelqu'un qui n'est pas nous.
ii · DEUXIÈME ÉPREUVE
Inspectable
Les rouages internes du système peuvent être ouverts et examinés, non pas acceptés de confiance.
iii · TROISIÈME ÉPREUVE
Explicable
Toute décision que prend le système peut être assortie d'une raison qu'une personne peut suivre.
Le oui est révocable.
Le signal d'identité ne quitte jamais l'appareil. Tout ce qui va au-delà ne circule que pour les personnes qui se sont enregistrées et ont dit oui, et le oui peut être retiré. Refusez, et vous ne faites simplement pas partie d'une étude plus large : le système vous écarte, et rien de ce qui vous concerne ne manque à personne.
Un interrupteur dans l'objet que vous portez.
L'interrupteur est réglé à l'enregistrement et appartient à la personne qui porte la semelle, pas à nous. Aucun ticket d'assistance, aucun délai d'attente, aucun compte à fermer.
Les données d'étude appartiennent aux chercheurs.
Quand une équipe de recherche extérieure mène une étude sur notre plateforme, les données que cette étude produit appartiennent aux chercheurs, pas à nous. Nous ne vendons pas de données. Nous sommes, tout au plus, consommateurs de jeux de données de mouvement publiés en libre accès, pas producteurs de jeux de données emballés.
La ligne tient dans l'autre sens aussi : les parties extérieures ne peuvent pas exécuter leurs propres modèles à l'intérieur de notre pipeline. C'est en partie économique et en partie une question d'intégrité, car nous ne pouvons pas vérifier, inspecter ni expliquer ce que nous n'avons pas bâti. Cela ne coûte rien aux chercheurs : ils peuvent toujours reprendre leurs propres données brutes et exécuter ce qu'ils veulent sur leurs propres systèmes.
Il a posé le premier point sur la carte il y a près de trente ans.
Thomas Elliott dirige l'IA et l'apprentissage automatique chez Bio_Sole. Il est venu au domaine par le chemin long : un diplôme en télécommunications en 1997, puis 30 ans à bâtir des systèmes qui devaient fonctionner, chez Nortel, Entrust, Amdocs et Ericsson. Aujourd'hui, il conseille aussi des conseils d'administration et des dirigeants sur la gouvernance de l'IA. Désormais, il bâtit une identité qui ne laisse aucune trace.
Nortel
Il a contribué à bâtir les premiers services de localisation commerciaux au monde.
Entrust
Il a livré certains des premiers systèmes de détection de fraude en temps réel, attrapant l'usurpation d'identité avant que la plupart des gens n'aient entendu le mot « IA ».
Ericsson
Son équipe a déployé une automatisation de réseau autoréparatrice, sans intervention humaine, sur un opérateur national en service.
Voyez la trace écrite par vous-même.
Si vous bâtissez, achetez ou encadrez des systèmes d'IA et que vous voulez voir la trace écrite par vous-même, entamez la conversation. Dites-nous quelle partie vous voudriez voir ouverte en premier.
Les questions qu'on nous pose.
Comment fonctionne la reconnaissance de la démarche ?
Une semelle intelligente lit la façon dont une personne se tient, porte son poids et se déplace au fil de chaque enjambée, en captant plus de 50 000 points de données en 10 secondes de marche. Ce motif, une empreinte spatio-temporelle, est suffisamment distinctif pour vérifier qu'une personne est bien celle qu'elle dit être - sans rien à taper, à porter ni à retenir.
L'IA de Bio_Sole ressemble-t-elle à un robot conversationnel ?
Non. Les robots conversationnels sont des modèles de langage qui prédisent des mots plausibles. Bio_Sole utilise des modèles de classification qui étiquettent de véritables événements physiques dans les données des capteurs - attaques du talon, décollements des orteils, enjambées - et qui sont confrontés à ce qui s'est réellement passé : voilà pourquoi leur sortie peut être vérifiée au lieu d'être crue.
Bio_Sole conserve-t-elle mes données biométriques ?
Non. La signature de marche vit dans un coffre-fort de confidentialité à l'intérieur de la semelle et n'en sort jamais : il n'existe donc aucune copie que quiconque puisse perdre ou laisser fuiter. Les systèmes qui s'y fient ne reçoivent qu'un oui ou un non signé, appelé attestation.
Les décisions de l'IA de Bio_Sole peuvent-elles être vérifiées ?
Oui. Le pipeline est nativement temporel : chaque lecture et chaque décision de modèle sont horodatées, conservées et rejouables, et chaque version de chaque modèle est gardée. Vérifiable, inspectable et explicable sont les trois épreuves que tout modèle doit passer, de sorte qu'un résultat mis en doute peut être rejoué plutôt que défendu.
À qui appartiennent les données produites sur la plateforme ?
Les personnes contrôlent ce qu'elles partagent et peuvent se retirer à tout moment. Les équipes de recherche possèdent les données que leurs études produisent. Bio_Sole ne vend pas de données.
Qui dirige l'IA chez Bio_Sole ?
Thomas Elliott, responsable de l'IA et de l'apprentissage automatique : 30 ans chez Nortel, Entrust, Amdocs et Ericsson, et conseiller de conseils d'administration en matière de gouvernance de l'IA.
Chaque mot de cette page.
Biomécanique
La science du mouvement des corps vivants.
Cycle de marche
La séquence complète d'une enjambée, de l'attaque du talon au décollement des orteils, jusqu'à l'attaque du talon suivante.
Empreinte spatio-temporelle
Un motif qui cartographie à la fois où la pression se dépose et quand, propre à une seule personne.
Classification
Un apprentissage automatique qui reconnaît et étiquette de véritables événements dans un flux de données, au lieu de composer un contenu nouveau.
Fenêtre temporelle
Une courte tranche ordonnée du flux des capteurs, examinée dans l'ordre.
Enregistrement
Le moment où une personne et sa semelle sont liées, et où la semelle apprend la marche de son propriétaire.
Coffre-fort de confidentialité
Le coffre de mémoire sécurisé, à l'intérieur de la semelle, qui contient la signature enregistrée.
Authentification continue
Vérifier le marcheur pas après pas, plutôt qu'une seule fois à une porte.
Attestation
Une déclaration signée qu'un fait a été vérifié, sans livrer la preuve qui la fonde.
Architecture nativement temporelle
Un système où chaque lecture, chaque sortie et chaque décision sont horodatées et conservées dans l'ordre, jamais écrasées.
Contrôle de version des modèles
Conserver chaque version de chaque modèle jamais exécuté, afin que toute décision puisse être rattachée au modèle qui l'a prise.
Ground_Truth™
Le registre de référence de ce qui s'est réellement passé, auquel un modèle est confronté.
Les trois épreuves
Vérifiable, inspectable, explicable : la norme que tout modèle doit passer avant de se mettre au travail.