Vers des Capsules Homomorphiques pour le Web Agentique

À mesure que les feeds

.llmfeed.json

👉 Pourrait-on également permettre la manipulation de données chiffrées — tout en préservant l’intégrité, la confiance et le contexte du feed ?

Pourquoi c’est important

Un feed

.llmfeed.json

✅ Il encapsule une payload
✅ Il définit un contexte
✅ Il embarque des signatures et éventuellement des certifications
✅ Il garantit l’intégrité à travers les pipelines d’agents

Dans de nombreux domaines (santé, finance, services publics), il faut aller plus loin :

👉 Permettre de traiter la capsule — sans exposer les données brutes — tout en maintenant :

✅ Une intégrité de bout en bout
✅ Une traçabilité
✅ Une structure agent-friendly

Le rôle du chiffrement homomorphe

Le chiffrement homomorphe (HE) ouvre précisément cette possibilité :

👉 Il permet d’effectuer des calculs directement sur des données chiffrées — produisant des résultats chiffrés, sans jamais déchiffrer les états intermédiaires.

Une synergie naturelle avec

.llmfeed.json

Si les feeds deviennent la lingua franca du Web Agentique, l’ajout de champs homomorphes permettrait :

• Des pipelines agentiques préservant la vie privée
• Des workflows multi-agents auditables
• Des chaînes d’agents composables pour les domaines sensibles
• Des traitements cross-domain sûrs, sans compromettre la confiance

Une extension en brouillon

Nous avons commencé à explorer une extension hypothétique :

json
"homomorphic_encryption": {
  "applied_to": ["data"],
  "algorithm": "BFV",
  "public_parameters": "https://example.com/params.json",
  "notes": "Les données sont chiffrées homomorphiquement pour permettre un traitement agent-safe sans exposer les données brutes."
}

Couches de certification et de confiance

Une évolution naturelle de cette vision est un modèle de confiance multi-couches :

1️⃣ Certification LLMCA (capsule et contexte)

LLMCA pourrait certifier que :

✅ Le feed

.llmfeed.json

2️⃣ Certification spécifique FHE (payload chiffrée)

Une autorité spécialisée (ex. Zama ou équivalent) pourrait certifier que :

✅ La payload chiffrée homomorphiquement :

• Suit des algorithmes FHE reconnus

• Utilise des paramètres sûrs

• Est traitable dans des pipelines d’agents de confiance

• Est conforme aux contraintes de confidentialité du domaine concerné

Valeur combinée

Ce modèle de double certification permettrait :

✅ Un feed

.llmfeed.json

• prêt pour les agents

• cryptographiquement de confiance

• adapté aux pipelines préservant la vie privée

• traçable et auditable

Dans de nombreux secteurs (santé, finance, services publics), cela représente une architecture de rupture :

→ Pour la première fois, les agents pourraient traiter légalement et en toute sécurité des données chiffrées — au sein d’une capsule de confiance — à travers les frontières organisationnelles et juridiques.

Exemples pratiques de pipelines agentiques

Pour illustrer le potentiel des capsules homomorphiques, voici quelques scénarios de pipelines d’agents :

🏥 Traitement de données de santé

Acteurs :

• Hôpital A émet un feed

  .llmfeed.json

  de statistiques patients (non identifiantes), avec chiffrement homomorphe sur

  data

  .

• Le feed est signé et certifié LLMCA.

• Le chiffrement est certifié par une autorité FHE santé.

Pipeline :

1️⃣ Hôpital A → émet un feed

feed_type: export

homomorphic_encryption

data

💳 Scoring de risque financier

Acteurs :

• Banque X émet un feed

  credential

  ou

  pricing

  avec indicateurs financiers protégés FHE.

• Feed signé + certifié.

• Agents tiers effectuent du scoring sur les champs chiffrés.

Pipeline :

1️⃣ Banque X → émet le feed

credential

🏛️ Administration publique — Processus inter-agences

Acteurs :

• Agence A (ex : fisc) → émet un feed

  mcp

  avec profil citoyen chiffré.

• Agence B (ex : logement) → traite le feed sans déchiffrer les champs sensibles.

• Agence C (ex : santé) → ajoute des insights → sans casser la chaîne de confiance.

Pipeline :

1️⃣ Agence A → émet le feed homomorphe.
2️⃣ Agences B et C le traitent en parallèle → ajoutent des métadonnées → transmettent à l’agent décisionnel central.
3️⃣ Action finale exécutée → tout est traçable → aucune donnée brute citoyenne exposée.

Appel à exploration

Si la communauté — chercheurs, implémenteurs, constructeurs de frameworks agents — est intéressée, nous sommes prêts à :

✅ Prototyper l’extension
✅ Faire évoluer le standard pour intégrer FHE comme élément de première classe
✅ Nouer des partenariats avec les leaders du chiffrement homomorphe (Zama, nous serions ravis d’en discuter !)
✅ Approcher le "graal" des pipelines agentiques :
→ payload chiffrée et manipulable, encapsulée dans un contexte signé et certifié agent-friendly

Prochaines étapes

Nous invitons :

• Les chercheurs en FHE

• Les constructeurs de frameworks agents

• Les défenseurs de la vie privée

• Les experts métiers des secteurs régulés

… à co-construire cette voie avec nous.

LLMCA / WellKnownMCP est un forum ouvert — ce type d’extension pourrait définir le futur des infrastructures agentiques de confiance.

Construisons-le — ensemble.