Mémoire
Une mémoire signée.
Les autres agents retiennent en écoutant aux portes. Aghata compile sa mémoire à partir du travail réellement terminé, vous montre chaque candidate avant de l’apprendre et garde chaque entrée reliée à l’exécution qui l’a produite. Vous pouvez tout lire.
La thèse
Si vous ne pouvez pas lire ce que votre IA a appris, vous ne la contrôlez pas.
D’où ça vient
Apprise du travail terminé. Relue avant de compter.
La mémoire est compilée, pas journalisée. Quand une session se termine, des candidates sont extraites de ce qui s’est réellement passé — puis elles gagnent leur place.
Une session s’achève ; des candidates émergent
Le travail terminé — pas les transcriptions de chat — est distillé en mémoires candidates : faits, préférences et procédures utiles la prochaine fois. Une exécution ratée ne produit rien.
Les candidates passent une barre
Chaque candidate est confrontée à ce qui est déjà su : les quasi-doublons renforcent l’entrée existante au lieu de la multiplier, les plus faibles sont ajournées ou rejetées, et le mode revue vous montre ce qui est en attente avant l’apprentissage.
Le travail suivant démarre plus chaud
Les sessions rappellent les entrées pertinentes avec leur confiance et leur statut de vérification, et affichent une pastille « N mémoires utilisées » qui ouvre directement le wiki — vous savez toujours ce qui a nourri le travail.
Wiki et graphe
Une base de connaissances qu’on ouvre. Un graphe qu’on interroge.
La mémoire a deux visages lisibles : un wiki d’entrées qu’on modifie comme des documents, et un graphe de provenance qui répond à « pourquoi croit-elle cela ? ».
Des entrées lisibles. Chaque mémoire est un texte que vous ouvrez : ce qu’elle dit, sa confiance, si vous l’avez vérifiée, et chaque session qui l’a produite ou renforcée.
Trois types d’arêtes. Renforce, contredit, dérive de. La structure du graphe est explicite et auditable — les relations sont enregistrées quand elles arrivent, pas inventées à l’affichage.
L’inféré est marqué comme inféré. La similarité suggérée par le modèle se dessine autrement que la provenance auditée. Jamais vous ne prendrez une supposition pour une preuve.
Remontez la preuve. Choisissez une entrée et suivez le plus court chemin jusqu’à la tâche, la source, l’enregistrement ou l’approbation qui l’a causée. Une croyance a une adresse.
Mode revue. Les candidates en attente s’affichent à côté de l’existant — vous voyez ce qu’Aghata s’apprête à apprendre, en contexte, avant qu’elle l’apprenne.
Les conflits se signalent seuls. Quand une candidate contredit une entrée existante, elle est mise de côté comme conflit à trancher — pas moyennée en silence.
Gouvernance
Un bureau d’auditeur, pas une boîte noire.
La mémoire arrive avec les outils d’un service d’archives : des files qui font remonter ce qui demande attention, et des verbes qui gardent l’histoire au lieu de la détruire.
L’Auditeur sait où regarder
Candidates en attente. Conflits. Entrées non vérifiées que l’agent continue d’utiliser. Entrées qui s’effacent avec le temps. Promotions automatiques récentes à contrôler. L’attention va où elle compte, pas dans une liste sans fin.
Modifier, vérifier, fusionner, scinder, trancher, archiver, restaurer
Corriger le registre est une opération de plein droit. Fusionner réunit les preuves ; modifier remet la vérification à zéro ; archiver remplace au lieu d’effacer.
Rien n’est jamais effacé en silence
Chaque changement de chaque mémoire atterrit dans un registre en ajout seul, avec l’auteur noté — humain ou système. L’histoire de ce que votre agent a cru, et quand, est elle aussi conservée.
La mémoire d’équipe est un acte explicite
Toute mémoire naît personnelle. La promouvoir en Mémoire d’équipe est délibéré, les modifications de vos collègues arrivent comme propositions à relire, et les entrées d’espace sont signalées chaque fois que le modèle s’en sert.
La catégorie
Trois choses qu’on appelle « mémoire d’IA ».
Le mot porte beaucoup de choses dans l’industrie en ce moment. Voici la différence, côté mécanique.
| Rappel vectoriel | Mémoire de chat | Mémoire Aghata | |
|---|---|---|---|
| D’où ça vient | Des documents qui ont été indexés | De ce que vous avez dit en conversation | D’un travail réellement terminé, distillé |
| Peut-on la lire ? | Pas vraiment — ce sont des vecteurs | Une liste dans les réglages, au mieux | Un wiki et un graphe, entrée par entrée |
| Ce qui entre | Tout l’index, le bon comme le mauvais | Ce que le modèle a jugé notable | Des candidates qui passent la revue et une barre de confiance |
| Quand c’est faux | Réindexer et espérer | Supprimer la ligne, perdre l’histoire | Modifier, fusionner ou trancher — histoire gardée |
| Pourquoi elle croit cela | Similarité cosinus | Aucune réponse | Un chemin de provenance vers l’exécution, la source ou l’approbation |
Questions
Ce qu’on nous demande sur la mémoire.
En quoi est-ce différent de la mémoire de ChatGPT ?+
Les produits de chat retiennent en écoutant vos conversations, et vous découvrez le plus souvent par hasard ce qu’ils ont gardé. Aghata compile sa mémoire à partir du travail terminé — des sessions qui ont réellement tourné — et chaque candidate passe par une revue avant d’être apprise. Le résultat est un wiki qu’on ouvre, pas une impression qu’on ne peut pas inspecter.
Puis-je voir tout ce qu’elle sait ?+
Oui — c’est tout l’intérêt. La mémoire est un wiki lisible et un graphe parcourable. Chaque entrée montre son texte, sa confiance, si vous l’avez vérifiée, et les sessions qui l’ont produite et renforcée. Il n’y a pas de réserve cachée derrière celle qu’on voit.
Et si elle a appris quelque chose de faux ?+
Ouvrez l’entrée et modifiez-la, archivez-la ou fusionnez-la — ou tranchez le conflit quand deux mémoires se contredisent. Rien n’est effacé en silence : les corrections remplacent, et l’historique complet de chaque changement reste dans un registre en ajout seul, avec l’auteur noté.
Apprend-elle de ses échecs ?+
Non. Seul le travail terminé, dans un état final, est éligible, et chaque candidate franchit une barre de confiance propre à son type avant d’être promue. Une exécution qui a dérapé ne devient pas un conseil.
Comment fonctionne la mémoire d’équipe ?+
Tout naît personnel. Une mémoire ne devient Mémoire d’équipe que par promotion explicite, et les modifications de vos collègues sur les entrées partagées arrivent comme propositions à relire. Les mémoires d’espace sont signalées quand le modèle s’en sert, et elles ne fuitent jamais vers les fils temporaires ou invités.
Chapitres d’un système
Tables
Vos données opérationnelles reçoivent la même discipline : propositions, provenance, audit.
Mode ordinateur
Les sessions dont la mémoire est tirée — plans lisibles, pauses typées, artefacts conservés.
Boîte de réception
Des objectifs par e-mail qui s’appuient sur ce que votre agent sait déjà du fil.
Donnez l’objectif. Gardez le contrôle.
Commencez gratuitement dans le produit, ou parlons de l’usage qu’en ferait votre équipe.