Ton quotidien.LIA garde le fil.Tu gardes la main.

Trois registres répondent à trois questions différentes et ne sont jamais mélangés : ce que l’assistant a fait, avec le résultat et ta confirmation ; ce qu’il a consulté pour te répondre ; et ce qu’il a entrepris de lui-même. Une consultation note la capacité utilisée, « ton agenda », jamais ce qui a été cherché. Une action est inscrite avant d’avoir lieu et close uniquement sur un résultat explicite : rien n’est présenté comme fait au seul motif qu’aucune erreur n’est remontée. L’assistant s’en sert aussi pour te répondre : à « qu’as-tu fait cette semaine ? », il compte au lieu de se souvenir. Les trois registres t’appartiennent, se lisent dans l’application, s’exportent en entier avec le total exact en tête, et disparaissent avec ton compte.

Un contact, un e-mail, un événement, un fichier, un lieu : chacun porte le même nom partout, avec un vocabulaire commun de trente et un termes plutôt qu’un vocabulaire par intégration. C’est ce qui permet à une question de traverser les sources : la personne d’un e-mail est la même que celle de l’agenda et de tes notes. Les liens entre ces éléments ont un type et un sens déclarés, si bien que l’assistant raisonne sur des relations au lieu de deviner à partir de noms qui se ressemblent. Et le vocabulaire qu’apporte une nouvelle capacité est vérifié au démarrage, jamais découvert à l’usage.

Une application par store, qui se connecte à n’importe quel serveur auto-hébergé : la WebView charge l’adresse de ton serveur avec la même session, par cookie httpOnly, que le web. Sur Android, l’application parle à ton propre projet Firebase au moment de l’exécution. Sur iOS, elle est réveillée par un relais sans état dont l’identifiant est lui-même le jeton scellé de l’appareil : rien n’est stocké, rien n’est lisible en chemin. Le partage et les notifications ouvrent des pages web existantes au lieu de dupliquer l’interface.

Tout ce que l’assistant garde déclare ce que c’est : une conversation, un cache, quelque chose d’appris, quelque chose en cours. Chaque opération lit cette déclaration au lieu de deviner d’après un nom. Effacer une conversation efface donc une conversation : ce que LIA a appris sur toi reste, et ce dont la nature est incertaine est conservé et compté plutôt que supprimé sur une simple supposition. La règle vaut dans l’autre sens : seuls « Tout oublier » et la suppression du compte retirent ce qui a été appris.

Trente formats de compte rendu sont livrés avec LIA, du relevé de décisions à la synthèse d’une page, et tu peux ajouter les tiens. Le bon format est choisi d’après le signal le plus explicite disponible : ce que tu as demandé, puis les réglages de la réunion, puis tes préférences. À défaut, un modèle lit un extrait, et il s’abstient plutôt que de deviner quand il n’est pas assez sûr. Ce qui a décidé du choix est noté sur la réunion. Une longue transcription est réécrite section par section, si bien qu’une réunion de deux heures n’est jamais tronquée pour tenir dans une seule réponse.

Tu choisis le mode dans l’en-tête du chat. Pour une demande structurée, le mode Pipeline prépare un plan, vérifie sa cohérence, puis exécute en parallèle les étapes indépendantes : c’est rapide, contrôlé et prévisible. Pour une question ouverte, le mode ReAct explore, lit les résultats et adapte la suite. Pour rester fiable, il vérifie que les résultats répondent bien à la question, peut changer de source face à un obstacle, et dit ce qu’il n’a pas trouvé en précisant ce qu’il a tenté. Dans les deux modes, les confirmations dépendent des actions prévues. En ReAct, ton rythme d’échange peut privilégier le cache si tu échanges souvent (le tour suivant réutilise le début du précédent, pendant une heure au plus quand tu attends la réponse, chez les fournisseurs qui le permettent), ou la sélection des outils si tu échanges ponctuellement. Le tour se termine sur le résultat et ses limites, sans annoncer un travail qui ne sera pas fait.

OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Perplexity et n’importe quel modèle local avec Ollama. Chaque rôle (aiguillage, planification, réponse, vision, indexation) se configure séparément, si bien qu’un modèle économique traite les étapes mécaniques et un modèle puissant rédige la réponse. Ce que chaque modèle sait vraiment faire est lu dans un catalogue tenu à jour, plutôt que supposé, et la profondeur de raisonnement demandée est traduite dans le langage propre à chaque fournisseur.

LIA retient quelles formes de plan ont marché pour quel type de demande et les réutilise, avec un score bayésien qui monte à chaque succès et baisse avec le temps : une vieille habitude ne pèse jamais plus qu’un échec récent. L’effet est concret plutôt que magique : moins d’appels aux modèles, des réponses plus rapides et un comportement plus stable sur ce que tu demandes souvent. Rien n’est partagé entre comptes : cet apprentissage est le tien, et il disparaît avec tes données.

Dans tes espaces de connaissances, la pertinence se décide sur le sens plutôt que sur les mots, avec un seul seuil de similarité multilingue, recalibré sur les six langues. La correspondance exacte garde un rôle utile, faire passer devant une occurrence mot pour mot quand deux résultats sont presque à égalité, mais comme un bonus limité, jamais comme arbitre : donner autant de poids aux deux signaux écarterait une bonne réponse sur trois dès que la question n’est pas dans la langue des documents. Les écritures sans espaces sont découpées par paires de caractères, sinon une phrase chinoise entière ne compterait que pour un mot.

La réponse en cours diffuse au fil de l’exécution le routage, la planification, les outils et le texte. Si la connexion coupe, la génération continue sur le serveur, et ce qu’elle a produit t’est rejoué dès que tu te reconnectes. À côté de cela, chaque changement enregistré dans une conversation envoie un signal sans contenu : le navigateur relit l’historique authentifié et ajoute les nouvelles lignes, sans remplacer les pages déjà chargées ni déplacer ta lecture. À la reconnexion, les signaux manqués sont rattrapés.

Un fournisseur publie parfois une catégorie sans chiffre : l’indice français de qualité de l’air annonce « Moyen » sans valeur, alors que l’indice universel de Google fonctionne à l’envers de l’échelle américaine (100 y veut dire excellent). La carte météo et la fiche d’un lieu partagent donc un seul affichage, qui suit deux règles : la catégorie affichée est toujours celle que publie la source, jamais une déduction tirée d’un chiffre, et un chiffre n’est jamais présenté avec le libellé d’une autre échelle. Mieux vaut un signal absent qu’un signal faux.

Les calculs, les dates et les devises ne sont jamais laissés à l’intuition d’un modèle. Un calcul est analysé puis évalué en décimal exact, jamais exécuté comme du code, et LIA signale quand le résultat a dû être arrondi. Une durée se compte entre deux instants absolus : une nuit de changement d’heure dure 23 ou 25 heures, comme dans la vraie vie. Une conversion utilise le taux de référence de la Banque centrale européenne et en donne la date. Chaque limite qu’un outil applique est écrite dans la description que lit le modèle : ce qui est refusé avait été annoncé.

Un administrateur peut activer chaque usage de JEV séparément, avec des diagnostics optionnels et limités. Le modèle aide à choisir, mais les droits, les règles de compatibilité et les confirmations restent dans le code. En cas de doute, LIA revient aux protections déterministes, et les tentatives payantes sont comptées, tout comme leurs solutions de repli.

FastAPI, Next.js, React, TailwindCSS, PostgreSQL, Redis. TypeScript strict côté frontend, Python asynchrone côté backend. Une PWA installable : six manifestes traduits, partage depuis le système vers le chat, page hors ligne et mise en cache intelligente des fichiers, les réponses de l’API n’étant jamais mises en cache. Les réglages se cherchent au clavier, dans les six langues, sans tenir compte des majuscules, des accents ni des apostrophes typographiques. Le design system est un contrat vérifié par des tests : chaque paire de couleurs est contrôlée sur cinq thèmes, en clair et en sombre, avec un ton par statut et une forme par niveau d’action.

Une skill est un petit programme que LIA peut écrire pour toi, puis exécuter dans un bac à sable. Elle répond par du texte, une image ou une mini-interface intégrée à la conversation, isolée de la page et accordée à ton thème et à ta langue, et elle peut lancer ses propres commandes dans une copie jetable de son dossier pour te rendre des fichiers. Qu’elle soit déposée par toi, proposée par le chat ou choisie dans une bibliothèque publique, chaque skill suit le même chemin : validation stricte, tailles plafonnées, et une installation qui réussit entièrement ou ne laisse rien. Une skill écrite ailleurs reste tenue à l’écart de tes connecteurs.

Les confirmations se placent au niveau des outils, selon l’action prévue. Une ambiguïté peut être levée par une question, un brouillon retouché avant validation, et plusieurs opérations regroupées pour une seule approbation quand leur périmètre le permet. Ce qui est proposé et ce qui a été fait restent distincts, et tous deux laissent une trace.

LIA peut appeler et être appelée : ta parole est transcrite, la réponse construite, puis le texte redevient une voix, dans la même conversation que le chat. Elle a accès aux mêmes capacités, ton agenda, tes contacts, tes rappels, et une action qui demanderait une confirmation est demandée à voix haute plutôt qu’exécutée en silence. Un appel laisse dans tes registres la même trace qu’un échange écrit : ce qui se fait à la voix n’échappe pas plus aux comptes que ce qui s’écrit.