Vos agents oublient tout à chaque session, vos outils vivent en silos et vos données partent chez un tiers. GuardMemory installe sous eux une mémoire unique, persistante et gouvernée — vault Markdown PARA+ versionné Git, RAG hybride BM25 + BGE-M3 sous 350 ms, 79 outils MCP natifs (23 modules) et une gouvernance qui bloque mécaniquement les régressions. Sur votre matériel. Sous votre contrôle.
Lecture honnête : ces mentions qualifient l'architecture du produit (localisation des données, traçabilité, cloisonnement, réversibilité), et non des certificats détenus par l'éditeur. GuardMemory est conçu pour être déployé à l'intérieur d'un périmètre déjà certifié — le vôtre ou celui de votre hébergeur. Le détail claim par claim figure en section Conformité.
Un LLM n'est pas un collaborateur tant qu'il n'a pas de mémoire, pas de règles et pas de lieu où la vérité est écrite. GuardMemory ne vend pas une IA de plus : il vend la couche qui manque sous toutes celles que vous utilisez déjà.
Le marché vous propose des assistants. Chacun avec son abonnement, son silo, son historique inaccessible et ses conditions de traitement. GuardMemory inverse la relation : la connaissance de l'entreprise reste chez vous, en fichiers Markdown lisibles à l'œil nu et versionnés Git ; les modèles, eux, deviennent interchangeables — locaux ou cloud, choisis requête par requête par un routeur 3 tiers. Vous pouvez changer de fournisseur d'IA un lundi matin sans perdre une ligne de mémoire.
GuardMemory est une infrastructure de mémoire et de gouvernance. Elle ne concurrence aucun de vos assistants : elle leur donne un endroit où se souvenir, et des règles auxquelles se tenir.
Elles ne se règlent pas en changeant de modèle. Elles se règlent en changeant de socle.
Claude Code, Cursor, Agy, Codex repartent de zéro à chaque session. Ils oublient les décisions d'architecture, rejouent des bugs déjà corrigés et saturent leur fenêtre de contexte à force de tout relire.
Mémoire persistante structurée en memory/<domaine>.md, cycle imposé prep → work → close,
mémoire court terme / long terme et rappel ciblé au lieu de relecture intégrale.
Un IDE pour coder, un terminal pour opérer, un chat web pour chercher, un wiki pour documenter. Quatre silos, quatre historiques, aucune synchronisation d'état — et personne ne sait où est la version qui fait foi.
Un serveur MCP universel de 79 outils natifs (23 modules fonctionnels), en stdio et HTTP,
qui raccorde 100 % de vos agents CLI et GUI à la même source de vérité.
Les mémoires SaaS exposent secrets industriels, dossiers patients et pièces d'instruction à des juridictions étrangères — tout en facturant au siège occupé, avec des ruptures de quota au pire moment.
Fichiers 100 % locaux, chiffrement au repos, masquage DLP avant tout appel externe, routeur LLM 3 tiers avec exécution NPU/GPU locale et Mode Rat : audit de code nocturne gratuit.
À plusieurs agents, chacun écrase le travail du précédent, ignore les décisions passées et fabrique des conflits de merge que plus personne ne sait arbitrer. La régression devient le mode de fonctionnement normal.
Gouvernance exécutable GDEC / GREG : injection pré-vol des décisions, règles anti-régression et 10 gates mécaniques qui bloquent l'action fautive au lieu de la déplorer après coup.
GuardMemory sépare strictement ce qui sait, ce qui accède et ce qui calcule. C'est ce découplage qui rend l'ensemble portable du Mac mini au cluster DGX — sans réécrire une ligne.
Aucun agent à remplacer, aucune migration d'outillage. GuardMemory se branche sous l'existant.
Un contrat unique — stdio ou HTTP — qui expose la mémoire, les tags, le RAG, les tâches et les verrous.
Toute écriture passe par les gates : ce qui viole une décision est refusé, pas signalé.
Aucune base propriétaire. Vos connaissances sont des fichiers texte que vous pouvez lire, diffuser, sauvegarder et emporter — même si GuardMemory disparaît demain. L'index et l'inférence vivent à côté, jamais à la place.
Vos données restent lisibles sans GuardMemory. Zéro export à négocier, zéro format captif.
Le même code, du poste solo au cluster en baie. Un palier n'est pas un produit différent.
Chaque décision, chaque source, chaque écriture est datée et versionnée dans Git.
Une recherche purement vectorielle rate les identifiants exacts ; une recherche purement lexicale rate le sens. GuardMemory exécute les deux en parallèle puis les réconcilie par Reciprocal Rank Fusion. Et quand deux sources se contredisent, la divergence est exposée — jamais moyennée en douce.
Répartition indicative du budget cible ; les valeurs mesurées varient selon le volume du vault et le matériel d'inférence.
Chaque promesse commerciale ci-dessous porte l'identifiant de la spécification qui la teste. Rien n'est du vocabulaire marketing sans contrepartie technique.
Stockage en fichiers Markdown ouverts, organisés en PARA+ (Inbox, Projets, Ressources, Zettelkasten, Journal, memory). Commit et historisation automatiques. Aucune base propriétaire, aucune migration à prévoir pour en sortir.
BM25 lexical et vecteurs denses BGE-M3 exécutés en parallèle puis fusionnés par RRF. En fédéré, chaque résultat porte son manifest de provenance et toute divergence entre vaults est explicitement remontée.
Un contrat unique stdio / HTTP, compatible Claude Code, Cursor, Agy, Codex, OpenCode,
Claude Desktop et Zcode. Mémoire bitemporale, STM, RAG, BDD, consensus multi-agent, tâches et verrous exposés nativement à tous vos agents.
Les décisions d'architecture (GDEC) sont injectées avant l'action ; les règles anti-régression (GREG) sont vérifiées pendant. Dix gates mécaniques transforment la doctrine en contrainte réellement opposable à l'agent.
Chaque requête est routée selon sa complexité : NPU/GPU local d'abord, modèle intermédiaire ensuite, modèle frontière en dernier recours. Suivi des quotas API à 3 niveaux. La nuit, le Mode Rat audite le code sur le matériel local — à coût marginal nul.
Hub d'administration temps réel : état des vaults, quotas, métriques d'usage, graphe de connaissances, Kanban des tâches et exécution continue des 18 health checks système.
Ce n'est pas quatre produits, mais un seul socle logiciel décliné selon votre échelle. On ne change pas d'outil en grandissant : on change d'infrastructure sous le même outil.
all ou core).Mac mini M4 Pro / Mac Studio (64–128 Go unifiés), tour PC RTX 4080/4090, ou laptop workstation RTX Mobile 12–16 Go.
Serveur Linux existant, VM d'équipe, ou nœud compact type Jetson Orin NX mutualisé (bge-m3 + Qwen 4 Coder / DeepSeek-R1 Distill 14B).
:8010 (bge-m3), Code 32B sur :8001 (Qwen 4 Coder / DeepSeek-Coder), Raisonnement sur :8002 (DeepSeek-R1 / GLM-5.3 / Qwen 4 72B).Tour DGX Station (160 à 320 Go de VRAM unifiée NVLink), OS durci pré-packagé, Git interne embarqué.
Baie datacenter, cluster distribué TensorRT-LLM / vLLM pour modèles MoE géants (DeepSeek-V3/V4, GLM-5.3, Qwen 4 Max), orchestration K3s/Slurm, support 24/7.
Le palier Solo / Pro est livré avec des structures de vault, des tags et des rituels pré-configurés par profession. Pas de page blanche : la méthode est déjà là.
Dossiers par client et par juridiction, chronologies de procédure, moteur de recherche sur les pièces — et un mode strictement local pour le secret professionnel.
Séparation nette des données patients et du savoir médical, journalisation des accès, exécution locale : rien ne transite par un fournisseur tiers.
Décisions d'architecture, registre des régressions, indexation du code par projet, Mode Rat nocturne et gates Git dès le premier commit.
Missions, livrables, veille sectorielle et mémoire de comptes rendus — avec plafonds de tokens et masquage DLP sur les données clients.
Le logiciel GuardMemory est entièrement découplé du matériel. Ce guide ne concerne que les professionnels qui retiennent le mode 100 % souverain local et veulent faire tourner confortablement les modèles souverains de pointe 2026 — Qwen 4 Coder (14B & 32B) pour le code, DeepSeek-R1 Distill (14B & 32B) pour le raisonnement logique, jusqu'à GLM-5.3 ou DeepSeek-V3 MoE quantifiés sur Mac Studio 128 Go ou station multi-GPU. En mode cloud ou hybride, un ordinateur de bureau standard suffit.
| Famille & Modèle | Statut d'Exécution | Licence / Poids | Spécialité & Cas d'Usage de Prédilection | Tailles Clés | VRAM / Configuration Recommandée |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen Coder & Chat Alibaba Cloud |
● 100 % Local Ollama / vLLM / MLX |
Apache 2.0 / Open-Weights | Roi du Code & Agents MCP. Compréhension multi-fichiers, refactoring lourd, génération de tests BDD et exécution autonome d'outils. | 7B · 14B · 32B · 72B |
16 Go (14B Q4) à 64 Go unifiée (32B/72B) — Mac Studio / RTX 4080/4090 |
| DeepSeek (R1 & V3) DeepSeek AI |
● 100 % Local (Distills) + Hybride / Cluster (671B) |
MIT / Open-Weights | Champion du Raisonnement Pur. Chaîne de pensée (CoT) native, résolution de problèmes logiques complexes, synthèse juridique et audit d'architecture. | Distill 14B · 32B · 70B · 671B MoE |
Distills 14B/32B sur 16–32 Go VRAM. MoE 671B complet sur Appliance DGX Station (160–320 Go). |
| Mistral AI Mistral AI (France / UE) |
● 100 % Local + Cloud souverain (La Plateforme) |
Apache 2.0 / Mistral Research | Frugalité & Souveraineté Européenne. Français irréprochable, faible empreinte mémoire, vitesse d'inférence très élevée. Codestral 22B excelle en développement. | NeMo 12B · Small 24B · Codestral 22B |
12 à 24 Go VRAM — Tour PC RTX 4080 ou Laptop Workstation Mobile |
| Meta Llama (3.3 & 3.1) Meta |
● 100 % Local Ollama / vLLM / MLX |
Llama 3.3 Community License | Le Standard de l'Industrie. Llama 3.3 70B offre les performances de l'ancien 405B dans une empreinte réduite. Très polyvalent pour le RAG généraliste et l'analyse de documents. | 8B · 70B |
8B sur laptop/NPU (8 Go). 70B quantifié sur Mac Studio 64/128 Go ou multi-GPU RTX (48 Go VRAM). |
| GLM Series (Zhipu / Z.ai) Tsinghua / Zhipu AI |
● 100 % Local (GLM-5 / 5.2 / Flash) ● Hybride API-first (GLM-5.3 Flagship) |
MIT (GLM-5/5.2/Flash) · API Z.ai | Multimodalité Rapide & Contexte Massif. GLM-5.3-Flash & GLM-5/5.2 tournent 100 % en local sous licence libre MIT. Le flagship GLM-5.3 est accessible en délestage sécurisé OmniRoute. | GLM-4-9B · GLM-5.3-Flash · GLM-5.3 (API) |
GLM-5.3-Flash & 9B dès 12–16 Go VRAM. GLM-5.3 Flagship via passerelle API chiffrée. |
| Grands Modèles Propriétaires Anthropic · OpenAI · Google |
○ Débrayage Cloud Uniquement Orchestré via OmniRoute |
Propriétaire (SaaS API) | Délestage Ponctuel Haute Intensité. Pour les synthèses nécessitant des contextes colossaux (jusqu'à 1M de tokens) ou des benchmarks extrêmes, sans jamais sacrifier le vault local. | Claude 3.7 Sonnet · GPT-4o · Gemini 1.5 Pro |
Zéro VRAM locale requise. Appels chiffrés point-à-point avec masquage de données sensibles. |
Pas de salle blanche climatisée. Pas d'ingénieur MLOps à recruter. Pas de projet à dix-huit mois. GuardMemory Server transforme la NVIDIA DGX Station de bureau en appliance d'entreprise pré-packagée : OS durci, vLLM multi-modèles, OmniRoute, Git interne et DSHGM Web. Vous branchez la prise et le câble réseau — l'entreprise dispose de son propre calcul d'inférence souverain.
https://ia.votre-entreprise.local.La question posée au comité de direction n'est pas « quelle IA est la meilleure », mais « que possédons-nous au bout de trois ans ? »
Colonne SaaS : 60 collaborateurs × 30 € HT / mois / siège × 36 mois = 64 800 € HT à fonds perdus, hors dépassement de quotas de tokens,
hors administration, hors intégration et hors hausses tarifaires annuelles.
Colonne GMS : L'investissement dans une Appliance DGX Station (ou sa location financière dès ~1 200 € HT / mois) couplée à la licence logicielle GuardMemory
constitue un actif d'entreprise immobilisé et amortissable.
Le point de bascule économique s'établit typiquement entre le 14ᵉ et le 18ᵉ mois : au-delà, le coût marginal par requête est de 0 €,
les plafonds de tokens sont totalement levés pour l'ensemble des collaborateurs, et la valeur immatérielle de votre patrimoine indexé reste votre entière propriété.
Un chiffrage nominatif détaillé avec simulation ROI est établi lors de l'étude de cadrage.
C'est là que la plupart des architectures cassent : on repart de zéro à chaque changement d'échelle. GuardMemory conserve le même schéma de données, le même contrat MCP et le même format de vault du poste solo au cluster. Voici les deux transitions sensibles, et ce qui les rend praticables.
Conséquence pour un comité d'investissement : le palier d'entrée n'engage pas la cible. Vous pouvez démarrer en Solo/Pro sur une poignée de postes et arbitrer le passage en GMS ou GMSE une fois l'usage démontré — sans avoir à réécrire ni à réimporter le patrimoine constitué entre-temps.
Le risque : migrer les dépôts Git de l'équipe et réindexer intégralement les vaults historiques — l'étape où beaucoup de projets s'arrêtent faute de fenêtre d'interruption acceptable.
guardmemory-migrate-vault. L'appliance importe les dépôts
bare existants tels quels et reconstruit les bases vectorielles rag.db sur ses Tensor Cores, en quelques minutes.Le risque : passer d'une machine unique à un cluster distribué — haute disponibilité, réplication des bases, provisioning d'identités SCIM, exigences d'audit.
Le risque : le verrouillage fournisseur — l'argument qui bloque le plus de dossiers en commission d'achat.
Le même noyau logiciel, quatre profils de déploiement.
| Caractéristique | 01 · Solo / Pro | 02 · MultiUser | 03 · Server GMS | 04 · ServerEntreprise |
|---|---|---|---|---|
| Profil cible | Indépendant, profession libérale, artisan | Équipes et agences, 3 à 15 personnes | PME 20 à 100 salariés, sans MLOps | Grands comptes, GHT, banques — 250 + |
| Emplacement du calcul | Mac mini/Studio, tour RTX ou laptop RTX | Serveur Linux existant, VM ou Jetson Orin NX | Sous le bureau — DGX Station 220 V | Baie datacenter — SAN NVMe-oF, InfiniBand |
| Choix du provider LLM | Totalement libre : local (Qwen 4 Coder 14B/32B, DeepSeek-R1 Distill) ou cloud (DeepSeek, GLM-5.3, Claude, GPT) | Mutualisé via OmniRoute : bge-m3 + Qwen 4 / DeepSeek-R1 14B | 100 % local vLLM : bge-m3 (:8010) + Qwen 4 Coder 32B (:8001) + DeepSeek-R1 / GLM-5.3 (:8002) | Cluster distribué : MoE géants (DeepSeek-V3/V4, GLM-5.3, Qwen 4 Max), TensorRT-LLM |
| Interface d'accès | Cursor, VS Code, Obsidian, CLI, Claude Code | Éditeurs connectés + interface DSHGM | DSHGM Web — navigateur, sans client lourd | Portail d'entreprise unifié avec SSO |
| Cloisonnement des données | Vault individuel chiffré au repos | RAG fédéré isolé (F-ADV-08) + manifest de provenance | Bases vectorielles étanches par vault, RBAC serveur | Multi-tenancy strict, DLP, HSM / KMS |
| Ingestion du patrimoine | Manuelle, glisser-déposer, capture CLI | Synchronisation Git d'équipe | Auto-digest nocturne NAS / SMB | Connecteurs SI continus (SharePoint, ERP, bases métier) |
| Identité & authentification | Compte local du système d'exploitation | Jetons Bearer SHA-256 par membre | RBAC serveur intégré | Active Directory / Keycloak / SAML v2 / SCIM |
| Gouvernance & conformité | GDEC / GREG + Gitleaks local | Sas de promotion anti-secrets, verrous coordonnés | 18 health checks continus, journal d'appliance | Audit trail immuable exporté SIEM (Splunk / Elastic) |
| Disponibilité | Poste unique | Nœud unique, sauvegarde Git | Appliance unique + sauvegarde interne | HA multi-nœuds, PRA multi-sites, 24/7 |
| Spécialisation métier | Packs métier pré-configurés | Vaults d'équipe thématiques | Corpus d'entreprise indexé en continu | Fine-tuning LoRA hebdomadaire sur corpus interne |
Le noyau — vault Markdown PARA+, RAG hybride, 79 outils MCP natifs (23 modules), gouvernance GDEC/GREG — est identique sur les quatre paliers. Seuls l'échelle, l'isolation et l'intégration au SI varient.
Un dossier de conformité se gagne sur la précision, pas sur les logos. Voici la lecture exacte, claim par claim, de chaque mention portée sur ce document.
Minimisation native : les données ne quittent pas le périmètre choisi. Localisation, durée de conservation et droit à l'effacement sont pilotés par vous, sur votre stockage. Aucun sous-traitant imposé en mode local.
GuardMemory se déploie à l'intérieur d'un périmètre HDS existant — le vôtre ou celui de votre hébergeur certifié. Le produit n'est pas lui-même un hébergeur : il n'introduit aucun flux sortant en mode local.
L'architecture est conçue pour un déploiement en environnement qualifié SecNumCloud (on-premise ou cloud de confiance). Nous ne revendiquons aucune qualification ANSSI détenue en propre : la qualification porte sur l'hébergeur.
Journalisation, gestion des accès, séparation des environnements, traçabilité des changements par Git signé : les mesures techniques attendues sont outillées. La certification, elle, s'obtient au niveau de votre SMSI.
Chaque réponse porte son manifest de provenance ; chaque décision et chaque règle sont versionnées et datées. Les obligations de documentation et de journalisation trouvent une matière factuelle, non reconstituée après coup.
En mode 100 % local, aucune donnée n'est confiée à un fournisseur soumis à une juridiction extraterritoriale : il n'y a rien à réquisitionner ailleurs que chez vous. En mode hybride, le DLP masque avant tout appel externe.
Pas de démonstration sur des données de synthèse. Nous cadrons un périmètre restreint, nous indexons votre patrimoine existant et nous mesurons — avec des critères d'acceptation écrits avant de commencer.
Cadrage : périmètre, corpus, contraintes de conformité, critères d'acceptation formalisés.
Déploiement du palier retenu, indexation du patrimoine, raccordement des agents existants.
Mesure contradictoire, restitution chiffrée et décision : généraliser, ajuster le palier, ou s'arrêter.