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EDIT (7 avril, 22h) : Depuis la publication de cet article, plusieurs analyses techniques indépendantes ont sérieusement remis en question ce projet. Aimar Haddadi a découvert que le code aurait été écrit par un développeur tiers nommé Lu (DTL), pas par Milla Jovovich, et que l’historique git a été squashé pour masquer l’attribution.

Thin Signal a démonté la méthodologie des benchmarks : le score de 96.6% mesure en réalité les performances de ChromaDB (la base vectorielle utilisée), pas celles de l’architecture "palace", et il compare du Recall@5 avec des scores de QA accuracy d’autres systèmes, ce qui revient à comparer des pommes et des oranges.

Enfin, une analyse de code complète a révélé que la compression AAAK est lossy (84.2% de retrieval contre 96.6% en brut, soit 12 points de perte), que la détection de contradictions mentionnée dans le README n’existe tout simplement pas dans le code, et que le "+34% d’amélioration" annoncé est du filtrage métadata standard, pas une innovation.

Bref, le marketing est frauduleux, même si certaines briques techniques (100% local, coût de démarrage léger, métaphore spatiale) restent intéressantes.

Milla Jovovich a un compte GitHub !! Oui, l’actrice des films Resident Evil, celle qui découpe des zombies depuis 2002 et qui a également incarné Leeloo dans un film qui est cher à mon cœur a mis en ligne son premier repo. Ça s’appelle MemPalace , et c’est un système de mémoire pour IA, qui annonce un score de 96.6% sur LongMemEval. Même si, comme expliqué dans l’édit ci-dessus, ce score est à relativiser fortement.

Un petit pip install mempalace et ça tourne en local sur votre machine, sous licence MIT, en Python pur. Le projet est attribué à Milla et Ben Sigman, même si l’attribution réelle du code fait débat (voir édit). Et c’est bien la vraie Milla qui en fait la promo, hein... vidéo sur sa page Facebook à l’appui.Votre navigateur ne supporte pas la lecture de vidéos HTML5. Voici un <a href="/mempalace-milla-jovovich-ia-memoire/mempalace-milla-jovovich-ia-memoire-1.mp4">lien vers la vidéo</a>.

Ce n’est pas si rare que des célébrités mettent les mains dans le code. Lyndsey Scott, mannequin chez Calvin Klein et Victoria’s Secret, est aussi développeuse iOS et se classe dans le top 2% des contributeurs sur Stack Overflow. Justine Bateman (Family Ties) est retournée à UCLA à 46 ans pour décrocher un diplôme en informatique. Jimmy Fallon avait commencé par étudier l’informatique au College of Saint Rose avant de bifurquer vers la comédie. Alexandre Astier, le créateur de Kaamelott, code en Python et s’est développé un outil NLP maison pour l’aider à écrire le scénario du deuxième film. Et Karlie Kloss, le top model, a appris Ruby et fondé "Kode with Klossy" pour enseigner la programmation aux jeunes filles.

Côté musique, Will.i.am a monté sa boîte tech i.am+ et pris des cours de programmation. Mayim Bialik (The Big Bang Theory) a appris à coder pendant son doctorat en neurosciences à UCLA pour analyser ses données d’IRM, et milite depuis pour l’enseignement du code aux enfants. Chris Bosh rêvait de devenir informaticien avant que la NBA ne le rattrape à Georgia Tech, et reste ambassadeur de code.org. Même Ashton Kutcher, qui avait commencé des études d’ingénierie, est devenu ambassadeur de Hour of Code.

En creusant le projet (avant la controverse), on comprend la logique : plutôt que de laisser l’IA décider toute seule ce qu’elle retient (genre votre pote sous beuh qui oublie la moitié de vos conversations), le système stocke tout et organise après. Le concept s’inspire des palais de mémoire, cette technique mnémotechnique de la Grèce antique, adaptée ici aux LLM.

Vos conversations sont rangées en ailes (projets, personnes), en salles (idées), et en couloirs typés : faits, événements, découvertes, préférences. Deux salles identiques dans des ailes différentes créent automatiquement des "tunnels", des connexions inter-domaines. Sur le papier, c’est séduisant. En pratique, l’analyse de code montre que ce graphe est construit à la volée par scan de métadonnées, sans pondération sémantique ni connexions apprises.

La compression AAAK est l’idée la plus originale du projet. Un contexte de 1000 tokens tient en environ 120 tokens dans ce format. Du coup, au démarrage, votre IA charge à peine 170 tokens pour retrouver le contexte. Sauf que les tests indépendants montrent que le ratio réel est autour de 4x (pas 30x comme annoncé), que la compression est lossy (elle perd des infos critiques : noms, délais, raisonnements), et que la qualité de recherche chute de 96.6% à 84.2% quand on l’active. La méthode de décodage ? Un simple string split. Pas de reconstruction du texte original possible.

Ce qui reste vrai : tout tourne sur votre machine. ChromaDB pour le vectoriel, SQLite pour le graphe de connaissances, zéro dépendance cloud, zéro appel API pour l’extraction (tout est fait en regex et mots-clés, sans LLM). Y’a même 19 outils MCP pour brancher le système directement dans Claude, ChatGPT ou Cursor. Et le coût de démarrage de 170 tokens est effectivement parmi les plus bas du marché.

Par contre, le README annonce une détection de contradictions (si quelqu’un dit "Bob a fini la migration" alors que c’était Alice dans les logs, le système corrigerait). L’audit de code révèle que cette feature n’existe pas. Le système bloque les triples identiques dans le knowledge graph, point. Pas de détection d’incohérences.

Au final, le projet est très jeune (2 jours d’existence au moment de sa publication), le marketing est au minimum trompeur, et plusieurs claims du README sont contredites par le code lui-même. La métaphore spatiale "palace" reste une idée originale qu’aucun autre système de mémoire IA n’utilise, et le choix 100% local sans LLM est un vrai parti pris technique. Mais entre ce que le projet dit faire et ce qu’il fait vraiment, y’a un fossé.

Bref, le concept est intéressant, la réalité beaucoup moins. Gardez votre esprit critique.

Cet article peut contenir des images générées à l’aide de l’IA - J’apporte le plus grand soin à chaque article, toutefois, si vous repérez une boulette, faites-moi signe !

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