Animesis est un système de mémoire à gouvernance intégrée pour la collaboration à long terme avec l’IA. Une fois Animesis connecté, les outils d’IA compatibles peuvent continuer à utiliser le contexte de vos projets, vos préférences et les décisions déjà enregistrées. Voici 15 questions sur la mémoire, l’utilisation et la bêta.
Que vous ouvriez une nouvelle conversation avec la même IA ou passiez à une autre IA compatible, le contexte enregistré dans Animesis reste utilisable.
Avec une IA compatible avec Animesis, vous pouvez continuer à utiliser le contexte du projet, les préférences et les décisions confirmées déjà enregistrés, même dans une nouvelle conversation.
Ces informations sont conservées sur votre appareil. Vous pouvez les consulter et les corriger à tout moment. Reprenez là où vous en étiez.
Les IA compatibles peuvent se connecter à la même mémoire Animesis. La présentation souhaitée des rapports, l’avancement du projet et les exigences confirmées y sont enregistrés : inutile de tout expliquer séparément à chaque IA.
Les connexions possibles et les outils compatibles sont présentés dans Premiers pas. Chaque IA peut comprendre et exprimer un même contexte différemment.
Lorsque vous passez à une autre IA compatible avec Animesis, connectez-la à votre mémoire existante. Elle pourra continuer à utiliser le contexte du projet, les préférences et les décisions déjà enregistrés, sans que vous ayez à les réexpliquer.
La nouvelle IA peut avoir des capacités et un style différents, tout en utilisant le contexte enregistré. Consultez Premiers pas pour connaître les outils compatibles et les étapes de connexion.
Le stockage et la récupération servent à enregistrer des informations et à les retrouver au besoin. La gouvernance de la mémoire précise aussi qui peut écrire ou modifier, dans quelles conditions, comment conserver les anciens éléments après une modification et qui fixe les règles.
Animesis s’intéresse à ce qui a été retenu, mais aussi à qui décide, à ce qui a changé et à la raison du changement. Vous pouvez corriger la mémoire tout en conservant les anciens éléments et les motifs des modifications. Stockage, récupération et gouvernance peuvent coexister. Découvrir les bases de recherche de la gouvernance de la mémoire.
L’exportation conserve le texte original des conversations, mais cela ne signifie pas que la nouvelle IA en a compris le contexte. Il reste à identifier dans ces échanges les décisions finales et les idées qui ont changé.
Animesis enregistre et exporte une mémoire organisée, avec les préférences, les décisions et leur contexte. Ces informations donnent à l’IA suivante des éléments pour comprendre le projet, au-delà du texte original des conversations.
Consultez et corrigez la mémoire en conservant les motifs des changements ; sachez quelles informations sont transmises à qui lors de leur utilisation.
Oui. Dans Animesis, vous pouvez consulter tout le contenu de la mémoire, le corriger, choisir les éléments qui restent utilisés ou les exporter.
Une correction ajoute une nouvelle entrée sans écraser directement le contenu original. Vous pouvez ainsi retrouver le raisonnement initial et comprendre pourquoi il a changé.
La mémoire est conservée sur votre appareil. Lorsqu’elle est utilisée, les éléments concernés sont transmis au fournisseur d’IA auquel vous vous êtes connecté ; ceux qui ne sont pas utilisés ne sont pas envoyés.
Le cloud d’Animesis prend les décisions de gouvernance. Il reçoit uniquement des informations comme la catégorie et l’importance, sans recevoir ni stocker le contenu original de la mémoire. Consultez Vos données pour l’explication complète.
Après plusieurs mois de travail, les préférences, décisions et étapes d’avancement déjà enregistrées restent utilisables. Si le projet évolue, vous pouvez mettre la mémoire à jour en conservant les motifs des changements, pour distinguer les décisions initiales des ajustements ultérieurs.
Au quotidien, les préférences et décisions importantes sont repérées et enregistrées. Vous pouvez aussi demander explicitement « retiens ceci », puis consulter et ajuster la mémoire existante.
Vous pouvez enregistrer ces exigences comme des règles que les IA connectées à Animesis pourront réutiliser dans la suite du travail. « Commence par la conclusion » ou « ne dépasse pas ce budget » n’ont pas besoin d’être réexpliqués à chaque fois.
Si une exigence change, vous pouvez la corriger. Les anciens éléments et les motifs du changement restent conservés. La mémoire garde les règles, mais aussi les raisons de leur évolution.
Elle peut conserver le contexte, les préférences et les décisions déjà enregistrés, ainsi que les raisons de leurs changements. Les capacités et le style du modèle peuvent évoluer sans qu’il faille reconstituer ces acquis.
Animesis rend la mémoire indépendante du modèle. Vous pouvez passer à une IA compatible et continuer à utiliser la même mémoire.
Découvrez ce qu’est Animesis, les outils actuellement compatibles, ainsi que les informations sur la bêta et la recherche.
Animesis est un système de mémoire à gouvernance intégrée pour la collaboration à long terme avec l’IA. La mémoire est conservée sur votre appareil et les IA compatibles avec Animesis peuvent continuer à l’utiliser. Vous pouvez la consulter, la corriger, l’exporter et choisir les éléments qui restent utilisés.
La mémoire intégrée à une IA est gérée par sa plateforme et ne suit pas forcément lorsque vous changez d’outil. Animesis s’utilise avec votre IA habituelle : les IA connectées peuvent utiliser une mémoire que vous maîtrisez. Découvrir la mémoire Animesis.
Le client Animesis prend actuellement en charge macOS ; l’adaptation pour Windows est en cours. Le protocole standard MCP permet de connecter des outils d’IA de bureau compatibles, notamment OpenClaw, Claude, Claude Code et Codex.
Les IA utilisées dans un navigateur ne peuvent pas encore se connecter. La mémoire partagée entre plusieurs utilisateurs et la gestion des autorisations d’équipe sont en développement. Les étapes d’installation et de connexion sont décrites dans Premiers pas.
Le cloud d’Animesis ne reçoit ni ne stocke le contenu original de votre mémoire. Celui-ci reste sur votre appareil ; le cloud ne reçoit que des informations comme la catégorie et l’importance, pour les décisions de gouvernance.
Lors de l’utilisation de la mémoire, les éléments employés sont transmis au fournisseur d’IA auquel vous vous êtes connecté. Pour le stockage local, l’utilisation et l’exportation, consultez Vos données.
La bêta est actuellement accessible sur invitation. Remplissez d’abord la demande d’accès à la bêta. Nous organisons les invitations selon les cas d’usage et vous contactons par e-mail. Une fois l’invitation reçue, suivez les instructions pour créer un compte, télécharger et installer.
L’utilisation est gratuite pendant la bêta. Les tarifs de la version finale seront précisés avant la fin de cette période. Après réception d’une invitation, consultez Premiers pas pour l’installation et la connexion.
La rubrique Fonctionnement en pratique du site de la marque présente l’accumulation de mémoire et son utilisation réelle. La rubrique Architecture et données de fonctionnement du site de recherche présente notamment la durée de fonctionnement et les changements de modèle. Pour approfondir les idées de recherche, poursuivez avec Origines et article.
L’article « Memory as Ontology: A Constitutional Memory Architecture for Persistent Digital Citizens », rédigé par Zhenghui Li (RVHE Group), a été publié sur arXiv le 5 mars 2026. Lire la prépublication ↗.
Mise à jour le 13 septembre 2026. D’autres questions ? Écrivez-nous à hello@animesis.ai.