On nous parle d'agents IA à toutes les sauces depuis deeeees mois mais au final, on se retrouve la plupart du temps avec des outils "stateless" qui perdent le fil dès qu'une session se termine. Heureusement, le projet Personal AI Infrastructure (ou PAI pour les intimes) de Daniel Miessler propose justement de régler ce problème en classant les systèmes IA en 3 niveaux.

Le niveau 1, c'est le chatbot de base type ChatGPT... vous posez une question, il répond, il oublie tout. Le niveau 2, c'est l'agent (genre Claude Code ou Cursor) qui peut exécuter des trucs mais qui ne vous connait pas vraiment. Et le niveau 3, c'est PAI, une infrastructure complète qui observe, planifie, exécute et surtout... apprend de vous.

git clone https://github.com/danielmiessler/PAI.git
cd PAI/Releases/v2.5
cp -r .claude ~/
cd ~/.claude && bun run INSTALL.ts

Vous rêvez d’exploiter la puissance des grands modèles de langage pour interagir avec vos documents, mais vous ne voulez pas que vos données quittent votre ordinateur ? Et bien j’ai ce qu’il vous faut !

Admettons que vous avez une tonne de documents sur votre disque dur, des PDFs, des fichiers Word, des présentations PowerPoint, des feuilles de calcul Excel et même des fichiers Markdown… Vous aimeriez pouvoir obtenir des réponses à vos questions à partir de leur contenu, avoir des résumés, générer de nouvelles idées à partir de ces informations… Bref, avoir un genre d’assistant intelligent qui pourrait comprendre et manipuler toutes ces données. Et bien c’est exactement ce que propose Dot !

Au cœur de son fonctionnement, on trouve un modèle de langage pré-entraîné, en l’occurrence une version de Mistral 7B au moment où j’écris ces lignes, qui tourne en local et permet de faire ce qu’on appelle du « Retrieval Augmented Generation » ou RAG.

En gros, ça veut dire que l’IA ne se contente pas de générer du texte à partir de ce qu’elle a appris, mais qu’elle va aussi chercher des informations pertinentes dans une base de connaissances locale. Vous sélectionnez un dossier contenant les documents que vous voulez indexer, Dot va les analyser, les découper en morceaux, calculer des embeddings et construire un index permettant de retrouver rapidement les passages les plus pertinents pour une requête donnée.

Et ensuite, vous pouvez discuter avec Dot comme vous le feriez avec un assistant IA classique. Vous lui posez une question, et il utiliser ses connaissances générales pour formuler une réponse, mais aussi aller piocher dans votre base documentaire pour l’enrichir avec des informations spécifiques. Du coup, ça booste d’un cran la pertinence et la qualité des réponses obtenues !

Bien sûr, comme Dot tourne exclusivement en local, vous n’avez pas à vous inquiéter pour la confidentialité de vos données puisque rien ne quitte jamais votre machine. C’est un gros avantage par rapport aux solutions cloud qui vont envoyer vos documents sur des serveurs distants. Et si vous avez besoin d’un coup de main pour des tâches qui ne nécessitent pas forcément d’accéder à vos documents, Dot intègre un mode « Big Dot ». Vous basculez dessus en un clic, et vous vous retrouvez avec un assistant IA généraliste, capable de tenir des conversations sur n’importe quel sujet, d’aider à la rédaction, de faire du brainstorming, etc. C’est comme avoir un ChatGPT en local sous la main à tout moment.

Si ça vous dit de tester, c’est gratuit, open source, dispo sous macOS, Windows, Linux et disponible ici : https://dotapp.uk/