Une IA, cinq couches, un million d’appareils
Les données remontent sous forme de signal respectueux de la vie privée, jamais de contenu brut. Chaque couche a une responsabilité distincte et une frontière de confiance distincte, du substrat physique au plan de supervision immuable.
Le système à cinq couches
Le plan de supervision immuable. Il vérifie les fondations de niveau zéro à chaque étape, guette l’émergence de capacités et le contournement des objectifs, et tient la dernière porte de publication ainsi que le coupe-circuit. Il ne peut pas être modifié par le système qu’il supervise.
La boucle de recherche automatisée plus la publication champion-challenger. Les expériences bon marché trouvent la recette ; les recettes validées déclenchent les runs coûteux. Un challenger n’est promu que sur marge, significativité et zéro régression de sûreté.
Le modèle global : un cœur en mixture of experts avec routeur, récupération et mémoire à long terme, usage d’outils, orchestration d’agents et têtes spécialisées. Entraîné sur le palier GPU et distillé dans les IA personnelles.
Un modèle compact sur appareil, propre à chaque utilisateur. Il apprend votre contexte en local, sert l’inférence privée, personnalise, et ne fait remonter qu’un signal appris respectueux de la vie privée.
Un runtime abstrait du matériel sur téléphones, PC, Mac et nœuds GPU. Calcul mesuré et vérifié. Les données brutes de l’utilisateur naissent et meurent ici : c’est la frontière dure de la vie privée.
Elle fait tout elle-même
En interne, Hylon est un système, comme toute IA forte. Pour vous et pour le réseau, il se présente comme un assistant autonome, sans dépendance dure envers aucun fournisseur externe.
Cœur en mixture of experts
Un routage épars entre experts, pour que le modèle gagne en capacité sans payer chaque token : la forme standard d’un modèle fort.
Récupération et mémoire
La mémoire à long terme et la récupération donnent au modèle un contexte durable, au-delà d’un simple prompt.
Outils et agents
Le modèle appelle des outils et orchestre des agents multi-étapes : il fait le travail en entier au lieu de répondre depuis une boîte.
Têtes spécialisées
Des têtes propres à chaque domaine, pour les tâches de la brèche où Hylon vise la première place prouvable.
Votre contexte reste sur votre appareil
L’IA personnelle apprend de vos messages, de vos fichiers et de vos habitudes, en local. Les données brutes ne quittent jamais l’appareil. Ce que le réseau apprend, c’est du signal, pas des données : des mises à jour de modèle respectueuses de la vie privée, partagées par apprentissage fédéré avec confidentialité différentielle et agrégation sécurisée, de sorte qu’aucun individu ne peut être reconstruit.
Nous traitons la vie privée comme une garantie d’ingénierie et une posture juridique documentée, avec des défenses évaluées contre l’inférence d’appartenance et l’inversion de modèle. Nous ne prétendons pas être au-dessus des lois. Nous sommes défendables dans leur cadre.
Deux paliers, du travail vérifié uniquement
Décentralisé par la géographie et la propriété, sans prétendre que les téléphones entraînent des modèles. Le problème de bande passante a été résolu par l’entraînement à faible communication ; la montagne, c’est le calcul agrégé.
Entraînement sur clusters GPU
Des GPU de classe datacenter, un cœur détenu par la DAO plus des opérateurs en staking, coordonnés sur internet grâce à un entraînement à faible communication qui divise les besoins réseau par plusieurs ordres de grandeur. La bande passante est résolue ; la mémoire et le calcul agrégé sont les vraies limites.
Des appareils qui font ce qu’ils savent faire
La cible : un million de téléphones, PC et Mac qui servent l’inférence, personnalisent sur l’appareil, notent le signal de renforcement et contribuent des données. La bêta des nœuds démarre avec des travaux vérifiés de benchmark et de vérification. Toujours vérifié, jamais récompensé pour de la simple disponibilité.
Payer la production réelle, pas la disponibilité
Inférence
Le hachage sensible à la localité des activations vérifie qu’un nœud a réellement exécuté le modèle, pour une fraction du coût d’une réexécution.
Entraînement
Une notation économique et statistique sur des lots tenus à l’écart, plus de la redondance, attrape les contributions malhonnêtes ou de mauvaise qualité.
Haute assurance
Des environnements d’exécution de confiance attestent les charges sensibles quand un client exige une garantie matérielle.
Elle s’améliore et se publie elle-même, dans des garde-fous
Une boucle de recherche automatisée propose des recettes, mène des expériences peu coûteuses et entraîne le candidat suivant. Quand un challenger bat de façon prouvable le modèle en production sur une suite de tests figée et passe tous les contrôles de sûreté, il est promu automatiquement en nouvelle version nommée, déployé du mode shadow au déploiement complet avec rollback automatique, le tout consigné on-chain.
Les fondations de niveau zéro ne peuvent pas être auto-modifiées, et un conseil de sûreté tient la dernière porte de publication ainsi qu’un coupe-circuit. L’ambition est maximale ; le rayon d’impact est borné.
Lire le livre blanc technique complet
Chaque mécanisme de cette page est spécifié en profondeur, schémas à l’appui, dans le livre blanc Hylon.