Notes sur la mémoire des LLM, le RAG, le NLP pour la darija et l'entrepreneuriat tech au Maroc.
2026-09-12
8 min
La mémoire vectorielle plate ne peut pas répondre aux questions relationnelles comme « comment évolue ma relation avec X ? ». La couche d'entités d'iRemember : résolution d'alias multilingue, profils évolutifs, chronologies de sentiment et confidentialité par construction.
2026-09-05
Le résumé naïf détruit exactement ce que les utilisateurs redemandent plus tard. La stratégie d'iRemember : séparation épisodes/faits, compression progressive sous condition de couverture, préservation des ancres temporelles et évaluation par questions sondes.
2026-08-29
9 min
Anatomie de la pipeline d'extraction d'iRemember : pourquoi LangGraph, comment un message devient un candidat-mémoire structuré, la déduplication, le traitement asynchrone et les choix de schéma qui rendent la récupération possible.
2026-08-22
11 min
Tout ce qu'il faut pour construire une mémoire de production pour agents LLM : les quatre opérations mémoire, le score de récupération hybride, le contrôle d'écriture, la compression d'historique, la modélisation des personnes et la comparaison réelle des benchmarks 2026.
2026-07-12
6 min
Les fenêtres de contexte s'agrandissent, mais elles oublient toujours. Pourquoi la mémoire persistante et structurée — pas un contexte plus long — rend les assistants LLM réellement utiles.
2026-05-03
5 min
L'isolation par tenant ressemble à une décision de base de données. C'est en réalité une discipline applicative globale. Retours d'expérience sur un ERP multitenant.
2026-02-18
7 min
La darija casse toutes les hypothèses des pipelines NLP standards : orthographe non normalisée, alternance de langues en pleine phrase, et presque aucune donnée annotée. Notes de terrain.