South Portland, Maine (Newsworthy.ai) Mardi 3 février 2026 @ 7:32 AM Heure de l'Est —

Alors que les systèmes d'IA contrôlent de plus en plus des décisions de vie ou de mort – des véhicules autonomes aux diagnostics médicaux en passant par les marchés financiers – une vulnérabilité critique menace de compromettre leur promesse : ces systèmes échouent systématiquement sur les cas marginaux rares qui provoquent des conséquences catastrophiques.

VectorCertain LLC a annoncé aujourd'hui la disponibilité commerciale de son Modèle Micro-Récursif avec Système de Fusion en Cascade (MRM-CFS), une architecture révolutionnaire qui change fondamentalement ce qui est possible en matière de sécurité de l'IA pour les applications critiques. En déployant des ensembles de modèles ultra-compacts – aussi petits que 71 octets chacun – VectorCertain permet une couverture de sécurité dans les queues statistiques où se produisent des événements rares mais catastrophiques, et où les systèmes d'IA traditionnels échouent systématiquement.

« C'est un moment transistor pour la sécurité de l'IA », a déclaré Joseph Conroy, Fondateur et PDG de VectorCertain. « Tout comme les transistors ont tout amélioré en étant petits, rapides, à faible consommation et empilables – le MRM-CFS permet un nouveau paradigme pour l'IA critique. Nous n'améliorons pas les architectures d'IA existantes. Nous en permettons de totalement nouvelles. »

Les systèmes d'IA traditionnels fonctionnent bien sur les scénarios courants qui dominent les données d'entraînement. Mais les applications critiques n'échouent pas sur les scénarios courants. Elles échouent sur les cas marginaux : le piéton qui traverse au crépuscule, le krach éclair déclenché par des liquidations en cascade, l'exploit zero-day qui contourne les signatures connues.

Cette limitation a été articulée par Ilya Sutskever, co-fondateur d'OpenAI :

« Tous les modèles pré-entraînés sont à peu près les mêmes car ils se pré-entraînent sur les mêmes données. Les erreurs sont fortement corrélées. » — Ilya Sutskever (2025)

L'analyse de VectorCertain quantifie ceci : les ensembles d'IA commerciaux présentent une corrélation croisée dépassant 81 %, ce qui signifie qu'ils échouent sur les mêmes cas marginaux simultanément. Un fort accord entre des modèles corrélés crée une illusion de consensus tout en offrant une couverture de sécurité minimale là où elle compte le plus.

« Lorsque cinq modèles sont d'accord et qu'ils s'appuient tous sur des données d'entraînement similaires, vous n'avez pas cinq opinions indépendantes – vous avez une opinion exprimée cinq fois », a déclaré Conroy. « Ce n'est pas de la sécurité. C'est un faux consensus qui s'effondre précisément quand vous en avez le plus besoin. »

L'architecture MRM-CFS de VectorCertain résout ceci grâce à quatre innovations interconnectées :

1. Modèles Micro-Récursifs (71 Octets) — Chaque modèle est conçu spécifiquement pour détecter une catégorie spécifique d'événement de queue avec une précision extrême. À 71 octets, les MRM sont plus de 1 milliard de fois plus petits que GPT-4 – tout en atteignant une précision >99 % sur leurs catégories d'événements cibles.

2. Fusion de Capteurs Chevaucheuse — Pour les systèmes multi-capteurs, les ensembles MRM utilisent des schémas de fusion chevauchants où les groupes de capteurs adjacents sont croisés, garantissant qu'aucune défaillance d'un seul capteur ne crée un angle mort dans la couverture de sécurité.

3. Pipeline de Classification à Deux Étapes — Une étape Classificateur détecte si un événement de queue se produit ; une étape Quantificateur détermine la gravité. Un désaccord entre les étapes déclenche une escalade de gouvernance.

4. Système de Fusion en Cascade — Agrège les sorties d'ensemble en utilisant un consensus pondéré qui préserve les opinions minoritaires. Lorsque les modèles sont en désaccord, le système fait remonter l'incertitude aux couches de gouvernance plutôt que de simplement voter.

VectorCertain a validé son architecture sur des systèmes de perception multi-caméras représentatifs d'applications d'aide à la conduite avancée et de véhicules autonomes. Le système traite les entrées de 8 caméras avec des champs de vision chevauchants, détectant 6 catégories d'événements de queue incluant l'intrusion de piétons, le franchissement de ligne et l'évitement d'obstacles. L'ensemble complet de 256 modèles occupe environ 20 Ko de mémoire, atteint une latence d'inférence inférieure à 1 milliseconde par image, et offre une précision >99,2 % sur les événements de queue dans des données de test non vues – avec seulement 0,2 % de perte de précision de la pleine précision à la quantification INT8.

« L'ensemble évolue linéairement avec les catégories d'événements », a noté Conroy. « Si vous devez détecter 12 événements de queue au lieu de 6, vous déployez 512 modèles. L'architecture est infiniment composable – exactement comme les transistors. »

Un avantage critique du MRM-CFS est le déploiement sur du matériel qui ne peut pas exécuter les modèles d'apprentissage profond modernes. Des millions de systèmes embarqués – unités de commande électronique automobiles, dispositifs médicaux, contrôleurs industriels, systèmes de trading financier – fonctionnent sur des processeurs 8 bits et 16 bits avec des kilooctets de mémoire disponible. Ces systèmes sont exclus des avancées en sécurité de l'IA qui nécessitent des gigaoctets de RAM et une accélération GPU.

Les modèles de 71 octets de VectorCertain changent complètement cette équation. L'IA traditionnelle ne peut pas fonctionner sur des processeurs 8 bits, ne peut pas tenir dans 16 Ko de RAM, ne peut pas fonctionner sans GPU, et échoue souvent à répondre aux exigences de latence inférieure à 10 ms. Le MRM-CFS permet un déploiement complet d'ensemble de 256 modèles dans toutes ces contraintes – atteignant une latence sub-milliseconde avec une surcharge de puissance et thermique négligeable.

« Il existe des plateformes de calcul héritées déployées aujourd'hui qui représentent des centaines de milliards de dollars de valeur installée », a déclaré Conroy. « Ces systèmes ont besoin de capacités de sécurité de l'IA mais ne peuvent pas être mis à niveau pour exécuter des modèles conventionnels. Le MRM-CFS est la seule architecture qui peut les rencontrer là où ils sont – et potentiellement débloquer cette valeur sans remplacement matériel. »

La comparaison avec les transistors va au-delà de la métaphore. VectorCertain développe une intégration matérielle qui redéfinira la sécurité de l'IA au niveau du silicium :

Phase 1 : Intégration Processeur — Déploiement logiciel sur les accélérateurs d'IA existants.

Phase 2 : Intégration Jeu de Puces — Les poids MRM intégrés directement dans le cache L ou les tables de routage FPGA pour une latence quasi nulle.

Phase 3 : Architecture Smart Gate — La fonctionnalité MRM remplaçant la logique transistor traditionnelle au niveau de la porte. Contrairement aux transistors passifs qui commutent en fonction de la tension, la « Smart Gate » de VectorCertain classe activement les entrées et reconfigure les circuits en aval – créant des fonctions de verrouillage intelligentes dans le silicium.

« Lorsque votre modèle tient dans 71 octets, vous pouvez le cuire directement dans les tables de routage », a expliqué Conroy. « Le transistor était passif. La Smart Gate est active. C'est le changement de paradigme. »

Cette approche s'appuie sur des fondations éprouvées. L'équipe technique de VectorCertain inclut une expérience de l'analyseur de gaz toxiques ENVAIR2000 d'Envatec (1996), qui utilisait une architecture similaire de classification-quantification à deux étapes avec contrôle FPGA et amplificateurs à gain programmable pour atteindre des limites de détection en parties par billion – incluant la première discrimination électrochimique entre Cl₂ et ClO₂ de l'industrie.

« Ce que nous avons démontré en 1996 avec des capteurs électrochimiques – une classification qui reconfigurait le matériel avant quantification – nous l'apportons maintenant à la sécurité de l'IA au niveau du silicium », a déclaré Conroy. « Le transistor était passif. La Smart Gate est active. C'est le changement de paradigme. »

L'architecture micro-empreinte permet une autre percée : une tolérance aux pannes prouvable mathématiquement.

Les vrais capteurs tombent en panne – les caméras s'embuent, les radars sont bloqués, les lidars accumulent de la glace. Les systèmes traditionnels font face à un choix impossible : une simple redondance crée des angles morts lorsque les capteurs tombent en panne, tandis qu'une réplication complète dépasse les contraintes de mémoire embarquée.

L'architecture combinatoire de VectorCertain résout ceci. Là où les cadres conventionnels nécessitent 640 Ko pour un ensemble de 256 modèles, le MRM-CFS déploie la même capacité dans 20 Ko – un avantage mémoire de 32× qui permet à chaque capteur de participer à plusieurs groupes de classificateurs chevauchants.

Le résultat : lorsqu'un capteur tombe en panne, les groupes restants maintiennent la couverture. La confiance se dégrade gracieusement plutôt que d'échouer de manière catastrophique.

« Nous pouvons prouver mathématiquement qu'il n'y a pas d'angles morts après une défaillance d'un seul capteur », a déclaré Conroy. « C'est la différence entre espérer que votre système est sûr et savoir qu'il répond aux exigences de certification. »

Le lancement de VectorCertain coïncide avec une pression réglementaire sans précédent :

• Automobile : Le programme AV STEP de la NHTSA établit la première voie de certification fédérale exigeant une documentation de cas de sécurité. L'ISO 26262 ASIL-D exige une couverture des défauts de 99 %+.

• Services Financiers : Les pénalités de la SEC pour les manquements à la conformité de l'IA ont dépassé 2 milliards de dollars depuis 2021.

• Santé : La FDA a autorisé plus de 1 250 dispositifs médicaux activés par l'IA sous des cadres exigeant des pistes d'audit.

• Énergie : Les normes NERC entraînent des pénalités allant jusqu'à 1,25 million de dollars par jour pour l'IA affectant les opérations du réseau.

Le Système de Sécurité & Gouvernance de VectorCertain fournit les pistes d'audit et les mécanismes de supervision humaine que ces réglementations exigent.

Alors que les véhicules autonomes représentent une application visible, le MRM-CFS s'applique partout où les décisions d'IA entraînent des conséquences graves :

• Diagnostics Médicaux : Détecter des conditions rares en imagerie où les données d'entraînement sont intrinsèquement rares

• Trading Financier : Identifier les précurseurs de krachs éclairs et les schémas de manipulation de marché

• Cybersécurité : Reconnaître les exploits zero-day et les nouvelles variantes de ransomware

• Sécurité Industrielle : Prédire les défaillances d'équipement avant des événements catastrophiques

• Aviation : Vérifier les décisions de contrôle de vol dans des scénarios de cas marginaux

• Réseau Électrique : Détecter les schémas de défaillance en cascade en temps réel

• Fabrication Pharmaceutique : Assurer la qualité des lots dans des conditions marginales

• Robotique Chirurgicale : Valider les décisions de contrôle dans des situations anatomiques inattendues

« Nous avons identifié plus de 47 domaines d'application distincts où le MRM-CFS apporte une valeur unique », a déclaré Conroy. « Le marché adressable combiné dépasse 500 milliards de dollars d'ici 2030. Et cela avant de considérer la base installée de systèmes hérités qui peuvent enfin participer aux avancées de la sécurité de l'IA. »

La comparaison avec les transistors n'est pas une hyperbole. Les parallèles sont frappants dans toutes les dimensions. Là où les transistors sont passés des tubes à vide à l'échelle microscopique, le MRM passe de milliards de paramètres à 71 octets. Là où les transistors ont réduit la consommation d'énergie de watts à milliwatts, le MRM passe de kilowatts GPU à microwatts. Là où les transistors ont accéléré la commutation de millisecondes à nanosecondes, le MRM atteint une inférence sub-milliseconde contre des secondes pour les grands modèles de langage.

Là où les transistors ont permis la composabilité en milliards de circuits, le MRM permet des ensembles de 256+ modèles avec fusion latérale et longitudinale. Là où les transistors sont passés de composants discrets à des circuits intégrés, le MRM évolue du logiciel à l'intégration jeu de puces vers le silicium Smart Gate. Et là où les transistors ont permis la tolérance aux pannes via des circuits redondants, le MRM permet une redondance combinatoire avec des garanties d'absence d'angles morts prouvables mathématiquement.

« Les transistors n'ont pas seulement rendu les radios plus petites », a réfléchi Conroy. « Ils ont rendu les ordinateurs possibles, puis les ordinateurs personnels, puis les smartphones, puis tout. Le MRM-CFS ne rend pas seulement l'IA plus sûre – il rend la sécurité de l'IA possible dans des applications où elle était auparavant impossible. Et avec notre feuille de route Smart Gate, nous ne nous déployons pas seulement sur le silicium – nous devenons le silicium. C'est le changement de paradigme. »

VectorCertain estime que 1 777 milliards de dollars de pertes auraient pu être évitées sur 25 ans si le MRM-CFS avait été disponible – à travers les pertes de trading, les incidents de véhicules autonomes, les erreurs médicales et les violations de cybersécurité où les événements de queue ont vaincu l'IA conventionnelle.

Joseph Conroy apporte plus de 30 ans d'expérience dans le développement et la commercialisation de systèmes d'IA :

• Envatec (1996-2000) : A fondé une entreprise d'IA desservant Boeing (optimisation des aubes de turbine), l'industrie manufacturière et les sciences du vivant ; a développé l'analyseur de gaz toxiques ENVAIR2000 utilisant une architecture de fusion classification-quantification à deux étapes avec contrôle FPGA

• EnvaPower (2001-2008) : A fondé une entreprise de solutions d'IA ; a développé la prévision de charge NE-ISO atteignant une réduction d'erreur de 51 % sur 14 millions de clients ; sortie réussie à huit chiffres

• Programme Pilote PEMS de l'EPA : Ressource technique pour le pilote national de l'EPA validant la Surveillance Prédictive des Émissions – maintenant codifiée comme méthodologie de conformité fédérale acceptée

• Auteur : La Crise de l'Agent IA : Comment Éviter le Taux d'Échec Actuel de 70 % et Atteindre 90 % de Succès (2025) – Un cadre basé sur la recherche s'appuyant sur les travaux de Carnegie Mellon démontrant comment les systèmes d'IA intégrés atteignent 97 % de succès de communication et 702 % de ROI, abordant les mêmes modes de défaillance que le MRM-CFS résout au niveau architectural

L'architecture MRM-CFS de VectorCertain est disponible pour licence d'entreprise. Visitez www.vectorcertain.com et rejoignez la liste d'attente.

VectorCertain LLC est une société du Delaware dont le siège est dans le Maine, assurant que les systèmes d'IA atteignent une certitude mathématique dans des environnements critiques. Visitez www.vectorcertain.com.

Contact Médias : Joseph Conroy, Fondateur & PDG | www.vectorcertain.com

Déclarations prospectives. Les spécifications techniques reflètent les performances du prototype validé.

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