Quel problème Alma résout-il ?

Une IA sans état perd chaque fait, préférence et décision à la fin d’une conversation. Alma ajoute une couche de mémoire persistante pour que l’IA reconstruise le contexte automatiquement — plus besoin de réexpliquer votre projet à chaque nouveau chat.

À quelle vitesse le contexte est-il assemblé ?

Moins de 100 ms en production. Trois couches récupérées en parallèle avec un timeout de 3 secondes par couche, pondérées et injectées dans le prompt système avant que le modèle ne commence à générer.

Qu’apporte le graphe de connaissances ?

Les relations entre entités extraites heuristiquement — sans coût LLM supplémentaire en lecture. Quand vous mentionnez une personne, un projet ou une technologie, le graphe la connecte au contexte associé que l’IA doit récupérer.

Comment les mémoires sont-elles priorisées ?

Pondération à cinq facteurs : pertinence 50 % (correspondance sémantique + mot-clé), importance 15 %, confiance 15 %, récence 10 %, fréquence 10 %. La pertinence domine pour que la bonne mémoire l’emporte sur la plus récente.

Comment la mémoire d’Alma rend l’IA vraiment utile

2026-04-04 · Équipe Alma

Alma organise la connaissance en trois couches — mémoires (faits), épisodes (résumés narratifs) et procédures (motifs comportementaux) — assemble le contexte en moins de 100 ms avec une pondération à cinq facteurs (pertinence, importance, confiance, récence, fréquence) et ajoute un graphe d’entités sans coût LLM en lecture. Résultat : une IA qui se souvient vraiment, pas seulement qui discute.

Alma organise la connaissance en mémoires (faits discrets), épisodes (résumés narratifs) et procédures (motifs comportementaux). L’assemblage de contexte fouille les trois couches, pondère par pertinence/importance/confiance/récence/fréquence et construit le prompt système en moins de 100 ms. Le graphe de connaissances ajoute les relations entre entités sans coût LLM.

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