Produits phares / Swisper Memory
Mémoire humaine
pour les agents IA.
La plupart des systèmes IA oublient tout entre les sessions. Ils posent les mêmes questions à répétition, ignorent les conversations passées et traitent les clients récurrents comme des inconnus.
Swisper Memory est un système de mémoire cognitive qui reflète la façon dont les humains se souviennent vraiment : il connaît votre contexte, retient vos préférences et apprend de chaque interaction.
"Dans cinq ans, tout le monde aura un compagnon IA qui les connaît profondément — ce qu'ils voient, entendent, préfèrent et ressentent."
Six capacités mémoire
Chaque capacité correspond à une opération technique concrète. Pas de magie boîte noire — déterministe, auditable, contrôlable.
Rappel ciblé
Récupère les faits par signification, entité ou plage temporelle — limité à ce dont l'agent a réellement besoin.
Désambiguïsation des entités
Quand un utilisateur dit « Ma réunion avec Sarah », Memory sait quelle Sarah est visée à partir de l'historique de conversation.
Stockage de faits avec gestion automatique des entités
« Souviens-toi de ça » comme opération unique. Extrait les faits de la conversation, crée des fiches personnes si nécessaire, relie tout automatiquement.
Détection de conflits de faits
Quand de nouvelles informations contredisent des faits stockés, Memory signale le conflit plutôt que d'écraser silencieusement.
Oubli & Renforcement
Les faits répétément pertinents sont renforcés. Les faits inutilisés s'estompent progressivement. La mémoire reste focalisée sur ce qui compte maintenant.
Rétractation mémoire
« Oublie que j'aime les sushis » — suppression douce sur demande. Auditable, réversible, conforme RGPD.
Contrôlé par l'agent, pas imposé par le pipeline
Les systèmes de mémoire traditionnels fonctionnent comme des pipelines fixes — charger les faits, résoudre les entités, désambiguïser chaque message, que l'agent en ait besoin ou non.
Pourquoi c'est important pour votre entreprise
La mémoire est ce qui rend la 50e interaction exponentiellement plus précieuse que la première.
40 %
Les entreprises excellant dans la personnalisation IA génèrent 40 % de revenus en plus que les performances moyennes.
25 %
Une augmentation de 5 % de la fidélisation client peut entraîner des augmentations de profit de 25 %.
82 %
82 % des consommateurs affirment que les expériences personnalisées influencent leur choix de marque dans au moins la moitié des situations d'achat.
Pour la banque, cela signifie une IA de conseiller en patrimoine qui se souvient de la composition du portefeuille, des préférences de risque et des structures familiales.
Pour les consommateurs, cela signifie un assistant shopping qui connaît le style, les achats passés, la taille et les préférences d'un client.
Confiance par le contrôle
La mémoire ne crée de la valeur que lorsque les utilisateurs font confiance à la gestion de leurs données. Swisper Memory donne aux entreprises et aux utilisateurs finaux le contrôle total :
Rétractation mémoire
Les utilisateurs peuvent demander « oublie ça » à tout moment. La suppression douce est auditable, réversible et conforme au RGPD (Article 17).
Transparence des conflits
Quand des faits se contredisent, l'agent expose le conflit à l'utilisateur plutôt que d'écraser silencieusement. Aucune décision cachée.
Stockage chiffré PGP
Les faits sont chiffrés au repos. Pas un chiffrement au niveau des métadonnées — chiffrement PGP au niveau des faits avec gestion des clés souveraine européenne.
Consentement à la désambiguïsation
Quand le système est incertain sur une entité, il demande. Pas d'hypothèses, pas de suppositions silencieuses — l'utilisateur reste dans la boucle.
Sous le capot
Pour les évaluateurs techniques et les équipes d'intégration :
Récupération sémantique :
Récupère par signification, pas par correspondance de mots-clés. La recherche de similarité vectorielle sur des embeddings à 2000 dimensions trouve des faits pertinents sans mots exacts.
Modèle de contexte à deux niveaux :
Faits principaux préchargés pour un contexte d'accueil instantané, plus rappel ciblé à la demande pour les tâches complexes.
Désambiguïsation bloquante + non bloquante :
Les ambiguïtés critiques mettent la conversation en pause et demandent à l'utilisateur. Les non-critiques sont gérées comme des questions de suivi.
Graphe de personnes :
Modèle d'entité complet avec noms d'affichage, alias, rôles, adresses électroniques et affiliations d'entreprise.
Conception d'outils sans état :
Chaque opération mémoire est indépendante — aucun état de session caché entre les appels. Entièrement traçable et auditable via Swisper Prism.