Mémoire personnelle

Séparément de l'indexation des pages, Trace maintient une mémoire personnelle : un ensemble de faits en langage naturel vous concernant, extraits automatiquement au fil de votre navigation et de vos échanges. C'est ce qui permet à la barre latérale IA de sauter l'étape « laissez-moi expliquer mon contexte » à chaque fois.

D'où viennent les faits

• Profils sociaux : LinkedIn, GitHub, Twitter/X, Bluesky, ResearchGate, Academia.edu, Behance, Dribbble, Medium, Dev.to, About.me et Stack Overflow sont tous des sources reconnues, chacune avec son propre niveau de confiance (LinkedIn et GitHub sont les plus fiables).
• Pages lues : Trace déduit des faits de ce que vous lisez. Lire plusieurs articles sur les litiges locatifs peut par exemple déduire « probablement locataire ».
• Conversations : ce que vous dites dans le chat IA est aussi analysé pour en extraire des faits. Mentionnez que vous lancez une startup le mois prochain, et cela devient un fait enregistré.
• Documents importés : les fichiers PDF, TXT et Markdown (un CV, par exemple) sont analysés avec un niveau de confiance élevé.
• Saisie manuelle : vous pouvez toujours ajouter, modifier ou supprimer un fait directement depuis le panneau Profil.

Comment Trace garde la liste propre

Plusieurs mécanismes empêchent votre profil de se transformer en un tas de faits dupliqués ou contradictoires :

• Ajout, mise à jour, suppression : le modèle voit vos mémoires existantes avant d'en extraire de nouvelles, et met explicitement à jour ou supprime les faits obsolètes au lieu de simplement les accumuler.
• Déduplication : les répétitions exactes sont fusionnées (avec un compteur de mentions qui augmente à chaque fois), et les quasi-doublons sont repérés en comparant la similarité sémantique. Tout ce qui dépasse 0,85 de similarité avec un fait existant est traité comme le même fait.
• Filtrage par nombre de mentions : un fait déduit (par opposition à un fait saisi par vous-même ou provenant d'une source à haute confiance) doit être observé au moins deux fois avant d'être utilisé dans le contexte IA. Cela évite qu'un bruit isolé pollue votre profil.
• Nettoyage : un bouton manuel (et un passage automatique dès que vous avez 10 faits déduits ou plus) lance une fusion par IA, catégorie par catégorie, qui résout les quasi-doublons, les contradictions et les faits mal catégorisés en énoncés propres et canoniques, et supprime les faits génériques qui n'apportent aucun signal réel.

Où les faits apparaissent

Chaque échange dans le chat IA reçoit automatiquement un résumé compact de vos faits à haute confiance, par exemple « travaille comme designer, vit à Berlin, s'intéresse à l'architecture durable ». Vous n'avez jamais à le répéter vous-même.

Lorsque Trace extrait de nouveaux faits, il recherche aussi dans vos mémoires existantes les plus pertinentes sur le sujet et les inclut dans l'étape d'extraction, pour que les faits liés restent cohérents entre eux dans la durée.

La vue en graphe

Ouvrez le panneau Profil pour voir un graphe interactif : un nœud « VOUS » au centre, relié à des nœuds de faits colorés par catégorie, chacun lié aux pages dont il a été extrait. Vous pouvez filtrer le graphe par mot-clé pour retrouver un fil précis.

Les faits sont regroupés en catégories : identité, contact, travail, localisation, situation de vie, intérêt, compétence, relation et général.

Note:

Tout ce qui précède s'exécute avec le fournisseur IA que vous avez configuré. Si vous utilisez Ollama en local, l'extraction de faits ne quitte pas non plus votre machine. Voir Choisir son IA.