Aeonys · laboratoire d’intelligence locale depuis 2024
Construire une intelligence qui ne recommence pas à zéro.
Un modèle d’IA sait produire une réponse. Le défi d’Aeonys est de construire ce qui demeure entre deux réponses : une histoire, des connaissances révisables, une identité de fonctionnement et la capacité d’apprendre de ses résultats.
Après deux années de développement, Aeonys est déjà une plateforme locale utilisable, dotée de plusieurs moteurs d’IA, d’une interface complète, d’une mémoire structurée et de mécanismes cognitifs expérimentaux. L’ambition dépasse le chatbot : faire émerger, étape par étape, une intelligence plus continue, plus autonome et vérifiable.
État du projet · 4 novembre 2026
Une plateforme réelle. Bien plus qu’une fenêtre de dialogue.
Aeonys n’est plus une idée sur le papier. Le système réunit déjà l’environnement d’utilisation, l’infrastructure locale et les premières fondations d’une cognition persistante. Chaque composant répond à une difficulté concrète : dialoguer, se souvenir, distinguer les utilisateurs, maîtriser les changements et prolonger l’activité au-delà d’un échange.
Interface personnalisable, avatar animé, conversation, audio, accès local et distant, avec une expérience adaptée à l’ordinateur et au téléphone.
Les moteurs locaux Ollama et Hugging Face/TextGen peuvent être sélectionnés ou remplacés, en modes exclusif ou coexistence, sans définir à eux seuls l’identité d’Aeonys.
Comptes, rôles et permissions séparés — propriétaire, administrateur, utilisateur et invité — pour personnaliser l’accès et encadrer les données de chacun.
Chronologie des événements, préférences, souvenirs contextualisés, provenance des informations et mécanismes de révision. Le rappel dans les échanges réels continue d’être consolidé.
Gestion des tours, règles de décision, journaux, états persistants et garde-fous. Le modèle propose ou formule ; le logiciel conserve la maîtrise des opérations sensibles.
Suivi de continuité, hypothèses, vérifications différées et propositions de révision testés dans des circuits isolés, avant toute autorité sur la mémoire ou le comportement.
Plateforme fonctionnelle · mémoire et runtime éprouvés par composants · recherche cognitive en progression
Depuis 2024 · construction progressive
Deux années de développement, une direction cohérente.
Le projet n’a pas progressé en empilant simplement des fonctions autour d’un modèle. Son architecture s’est transformée pour donner une place propre à la mémoire, à l’identité, à la vérification et à la continuité cognitive.
Construction du noyau, orchestration des réponses et premiers échanges avec des modèles exécutés sur une machine personnelle.
Développement de la mémoire, de composants d’attention et de cohérence, de l’avatar, de la voix et des premiers outils de suivi des interactions.
Réorganisation autour de modules distincts : modèles, profils, identité, mémoire, exécution, politiques de contrôle et outils de validation.
Memory Fabric, runtime gouverné, journal cognitif, fils de continuité, hypothèses encadrées, évaluations reproductibles et premiers essais de réutilisation de méthodes.
Le principe architectural
Le modèle peut changer. Aeonys doit rester.
Un LLM constitue le moteur de génération, pas la totalité du système. Aeonys s’organise autour de couches qui possèdent leur propre état et leurs propres règles. C’est ce découplage qui rend possible une mémoire indépendante des modèles, une trace des décisions et des expérimentations sans modifier silencieusement le comportement de l’application.
Ces responsabilités correspondent à des briques développées. Leur fonctionnement intégral et permanent en situation réelle reste un objectif d’intégration : les circuits expérimentaux ne sont pas tous actifs à chaque échange.
Mémoire · identité · connaissance
Une histoire à construire, pas seulement des messages à stocker.
La mémoire est l’un des chantiers les plus importants d’Aeonys. Le but n’est pas de conserver davantage de texte, mais d’organiser ce qui a été vécu, ce qui a été déclaré, ce qui peut être tenu pour fiable et ce qui doit rester incertain.
Événements, interactions et changements d’état peuvent être conservés indépendamment du modèle utilisé pour répondre.
Les informations sont rattachées à une personne, à une situation et, lorsque possible, à leur origine. Un souvenir ne vaut pas une vérité universelle.
Des composants examinent provenance, incohérences, corrections et évolution dans le temps plutôt que d’écraser immédiatement une ancienne version.
Tests de rappel, isolation des profils, règles d’admission et possibilités de retour arrière limitent les effets d’une information erronée ou mal attribuée.
Les mécanismes de mémoire, de rappel et de révision disposent de validations dédiées ; leur convergence dans une expérience quotidienne totalement fiable reste en cours.
Ingénierie et résultats mesurables
Des briques construites, testées et confrontées au réel.
Un projet cognitif n’avance pas à coups de déclarations. Aeonys s’appuie sur des protocoles de validation, des tests Windows et des essais reproductibles. Ces résultats attestent la solidité de composants précis ; ils ne sont pas des « scores d’intelligence ».
Un résultat récent, parmi d’autres
Une erreur a conduit à une méthode contrôlée, conservée puis réutilisée.
Lors de l’expérience de novembre, une première proposition a échoué (6/91) puis une révision a été admise (91/91). Sur un nouveau cas, Aeonys a retrouvé la méthode après redémarrage et l’a appliquée sans nouvel appel au modèle. La preuve porte sur la persistance et la réutilisation dans un domaine limité : elle ne démontre pas encore un gain par rapport à un solveur direct ni une capacité d’apprentissage général.
Les prochains défis
Relier ces capacités pour obtenir une continuité vivante.
Le chantier central n’est plus seulement de créer de nouveaux modules. Il consiste à faire coopérer, durablement et sans perte de contrôle, ce qui existe déjà : le dialogue, la mémoire, le journal cognitif, l’évaluation et les décisions futures.
Fiabiliser les interactions de bout en bout, y compris les redémarrages, la mémoire mobilisée pendant la conversation et les transitions entre moteurs.
Mesurer le transfert d’une méthode à d’autres problèmes et vérifier qu’elle apporte davantage qu’une solution plus simple.
Faire évoluer les mécanismes d’hypothèses, de vérification différée et de suivi des erreurs vers une attention plus autonome et traçable.
Réduire la latence, améliorer la qualité vocale et fluidifier l’interaction sans sacrifier la stabilité ni la maîtrise locale du système.
Vision à long terme · étapes vérifiables
Vers une intelligence locale qui apprend de son histoire.
L’ambition finale d’Aeonys est un système capable de poursuivre un fil intellectuel, de construire et réviser ses représentations, d’évaluer ses décisions et de demander des évolutions sous contrôle humain. Les jalons ci-dessous séparent les acquis des capacités encore recherchées.
Ce qui rend Aeonys singulier
La recherche ne porte pas sur un modèle plus puissant, mais sur l’architecture qui pourrait lui donner une continuité : mémoire indépendante, identité persistante, erreurs exploitables et progrès contrôlés. Aeonys n’est pas une IAG ni une conscience démontrée aujourd’hui. C’est un système concret, construit pour explorer sérieusement cette direction.