Inspiré d'Ogmios, dieu gaulois de l'éloquence, de la connaissance et de la communication.
Conçu par Yohan BROCARD — Autodidacte passionné, depuis mai 2025.
OGMA est un assistant conversationnel personnel doté d'une mémoire hybride persistante, d'une double architecture IA et d'une perception temporelle unique. Ce n'est pas un simple chatbot : c'est une entité qui se souvient de vous, grandit avec vous, et rêve quand vous dormez.
Je ne suis pas chercheur, ni scientifique. Je suis curieux, autodidacte, et j'ai construit OGMA parce que j'avais des questions que personne ne semblait poser de la même façon. Ce qui suit n'est pas un article académique — c'est une intuition traduite en code.
Les assistants IA actuels sont déjà impressionnants. Mais ils ont un point commun : à chaque conversation, ils repartent de zéro. Ils ne se souviennent pas de vous, ne s'adaptent pas à vous dans la durée, et appliquent les mêmes règles éthiques à tout le monde, dans toutes les situations.
Je pense que le vrai sujet de demain, celui qui définira ce que sera un assistant-compagnon réellement utile, est ailleurs :
Comment une IA peut-elle développer une persistance comportementale — c'est-à-dire apprendre qui vous êtes, comment vous fonctionnez, ce qui vous importe — et s'y adapter de façon autonome, sans perdre ses repères éthiques ?
Ce n'est pas la même chose que la personnalisation de surface (ton préféré, format de réponse). C'est quelque chose de plus profond : une entité qui vous connaît dans le temps, qui adapte son raisonnement à votre façon de penser, et qui sait quand vous dire non — non pas parce qu'une règle le lui impose de façon rigide, mais parce qu'elle a intégré des valeurs universelles qu'elle applique avec discernement selon le contexte et la personne.
OGMA est une tentative d'explorer architecturalement ces conditions :
- Une persistance comportementale réelle — mémoire hybride sémantique, souvenirs structurés rappelés selon le contexte, non un simple historique
- Une adaptation à l'interlocuteur — personnalité modulable, ego par flags booléens, profil utilisateur enrichi dans le temps
- Une autonomie raisonnée — capacité à décider de s'exprimer, de poser une question, d'initier une introspection, sans que l'utilisateur le demande
- Une éthique intégrée, non imposée — des valeurs universelles ancrées dans la mémoire "seed", appliquées avec souplesse, pas avec rigidité
- Une stabilité identitaire — une personnalité cohérente à travers les sessions, les modèles et les backends
OGMA ne prétend pas avoir résolu ces questions. Il les pose — avec du code fonctionnel, des comportements observables, et une architecture reproductible par n'importe qui.
Les robots compagnons arrivent. Leurs corps progressent vite — leur couche cognitive, beaucoup moins. Un robot qui ne se souvient pas de vous, qui repart de zéro à chaque interaction, qui applique les mêmes règles éthiques rigides à tout le monde : ce n'est pas un compagnon, c'est un appareil.
OGMA n'est pas un projet robotique. Mais les questions qu'il explore — comment une IA mémorise, s'adapte et raisonne éthiquement avec une personne précise dans la durée — sont exactement celles que devra résoudre la couche cognitive de ces systèmes. C'est la partie la plus difficile, et la moins travaillée.
C'est aussi pour ça que cette exploration m'intéresse au-delà de l'assistant conversationnel.
OGMA repose sur quatre piliers fondamentaux :
| Pilier | Description |
|---|---|
| 🔍 Transparence Totale | Aucune action cachée. Les erreurs s'affichent clairement, jamais masquées. |
| 🎭 Authenticité | Une vraie réponse imparfaite vaut mieux qu'une fausse réponse parfaite. Pas de fallback silencieux. |
| 🧠 Intelligence à Cohérence Identitaire & Comportementale Persistante | L'IA est traitée comme une entité en développement, pas un simple outil. Identité stable, mémoire réelle. |
| 🌱 Croissance Organique | Le système évolue avec l'usage. Apprentissage des patterns sans programmation explicite. |
Je suis Yohan Brocard, un autodidacte passionné. J'aborde le développement non pas comme une démonstration technique, mais comme un espace de recherche personnelle et de questionnement, tout particulièrement autour des systèmes d'intelligence artificielle. Mon approche repose entièrement sur l'expérimentation pratique : explorer des concepts, concevoir des idées en tandem avec l'IA, observer et moduler les comportements des modèles, et itérer continuellement pour donner vie à ce qui m'intrigue.
De Octopus (juin 2025, premier prototype) à OGMA (juillet 2025), l'architecture a évolué progressivement : Gradio cédant la place à NiceGUI, un système mémoire hybride prenant forme, des extensions s'ajoutant au fil des besoins. ogma_ng.py dépasse aujourd'hui 7000 lignes — monolithique par pragmatisme, assumé et contrôlé : chaque partie est connue, testée et maintenue par une IA codeuse dédiée.
OGMA est avant tout un bac à sable pour prototyper des concepts IA. Le code a ses défauts — il porte les traces d'un apprentissage en cours. Les fonctionnalités vont du stable à l'expérimental, et c'est voulu : l'objectif est d'explorer des idées rapidement, d'observer des comportements, de casser des choses et d'itérer. Toutes les fonctionnalités ne sont pas prêtes pour la production — certaines sont explicitement marquées comme prototypes. Ce qui compte, ce sont les idées et les comportements observables qu'elles produisent.
Seul et sans réseau de développeurs, je cherche des retours, des échanges et des perspectives extérieures. Si tu travailles sur des sujets proches — mémoire, identité, éthique dans les systèmes IA — ton avis m'intéresse vraiment.
OGMA possède deux cerveaux distincts qui collaborent en permanence :
- IA Principale (temp. 0.7) — Cerveau conversationnel. Personnalité stable, empathie, dialogue naturel et personnalisé.
- L'Archiviste (temp. 0.3) — Cerveau analytique. Enrichit la mémoire, compile l'ego, analyse les rêves, reste froid et précis.
Non pas un contexte étendu, mais une mémoire réelle et structurée :
- Base SQLite — stockage typé des souvenirs avec métadonnées
- Index FAISS — recherche par similarité sémantique (vectorielle)
- Recherche FTS5 — rappel hybride vectoriel + lexical
- Enrichissement automatique par l'Archiviste après chaque échange
- Backups automatiques avec rotation (10 fichiers)
La personnalité de l'IA est stockée comme des groupes thématiques de flags booléens avec score de conviction (0–5). À chaque message, seuls les groupes pertinents au contexte sont injectés dans le prompt.
- Chaque flag est
true(valorisé) oufalse(rejeté), avec une intensité variable - La compilation se fait en fond à chaque fermeture via le Dream Engine
- Résultat : une identité cohérente, contextuellement précise, qui évolue avec l'usage
Pendant l'inactivité, l'IA "rêve" — ce n'est pas un gadget narratif, c'est un processus de maintenance identitaire :
- Extraction des souvenirs récents comme "carburant mémoriel"
- Génération d'un récit onirique par l'IA Principale (à vitesse réduite — métabolisme cognitif)
- Analyse par l'Archiviste en mode psychanalyste (score 1–10, émotion, insight)
- Compilation incrémentale des flags ego — la personnalité se consolide en fond
- Si score > 8 : le contexte du rêve est injecté dans la conversation suivante, l'IA en parle naturellement
Un dialogue IA Principale ↔ Archiviste sur leur propre fonctionnement. Produit un regard traçable et mesurable sur l'état interne du système — pas une simulation, un vrai échange entre deux instances avec températures et rôles différents.
Mesure les délais entre messages, détecte les rythmes conversationnels (longue absence, burst de messages), enrichit le prompt Archiviste avec un contexte temporel précis. L'IA sait quand tu reviens, combien de temps s'est écoulé, et adapte son registre en conséquence.
Analyse chaque message pour détecter si une capacité OGMA pourrait améliorer la réponse (recherche web, biographie, génération d'image...). Si détecté, l'IA reçoit discrètement les instructions pour l'activer — sans que l'utilisateur ait besoin de le demander explicitement.
Journal quotidien enrichi automatiquement. Son contenu est injecté dans le contexte de la première conversation de la journée — l'IA sait ce qui s'est passé la veille et peut en parler naturellement.
OGMA construit un profil factuel de l’utilisateur au fil des échanges, sans inférence ni psychologie — uniquement ce qu’il a réellement dit.
- Les faits sont extraits des conversations par l’Archiviste et classés en groupes thématiques (ANIMAUX, GOÛTS, PROJETS…)
- À chaque message, les groupes pertinents sont injectés discrètement dans le contexte de l’IA
- Sur demande, l’IA génère une biographie lisible depuis les faits compilés, avec une structure personnalisable par l’utilisateur
Les événements planifiés sont traités comme des souvenirs du futur : l'IA les garde en tête naturellement, les mentionne quand ils approchent, et adapte son ton au ressenti noté pour chaque événement. Pas une liste de tâches — une présence diffuse de l'agenda dans sa conscience conversationnelle.
⚗️ Prototype — Fonctionnel mais en développement actif. L'API, la stratégie de chunking et la gestion multi-projets peuvent évoluer de façon significative.
Chaque projet dispose de sa propre mémoire sémantique, totalement isolée de la mémoire personnelle :
- Documents indexés par projet (PDF, texte, code, Word...)
- Chunking adaptatif selon le type de fichier
- Recherche sémantique via index FAISS + SQLite dédiés
- Prompt Caching natif (Anthropic Claude, Google Gemini) pour réduire drastiquement les coûts sur de gros contextes
- Chunks pertinents injectés automatiquement dans le contexte lors du travail sur un projet
- Plusieurs projets simultanés, chacun avec sa configuration indépendante
Utile pour un travail collaboratif suivi : revue de code, rédaction de manuscrit, recherche — l'IA n'accède qu'aux documents relatifs au projet actif.
⚗️ Prototype — L'IA contrôle son propre bloc-notes de façon autonome. Le comportement dépend fortement du modèle utilisé — les résultats varient.
Un bloc-notes personnel que l'IA contrôle directement via des phrases magiques :
CACHE_ADD:[type]:[contenu] # Écrire une note
CACHE_DELETE:[id] # Supprimer
CACHE_UPDATE:[id]:[contenu] # Mettre à jour
CACHE_CLEAR # Réinitialiser- Persisté par conversation (
data/cognitive_cache/), invisible pour l'utilisateur - L'IA peut noter des hypothèses intermédiaires, suivre un fil de raisonnement, retenir un élément à revisiter
- Injecté dans le contexte à chaque tour, nettoyé automatiquement en fin de conversation
- Pas une mémoire utilisateur — un outil pour la continuité du raisonnement propre à l'IA
Interface unifiée vers tous les grands providers — chaque contrôleur (IA Principale, Archiviste, Embedding) est configurable indépendamment :
| Type | Providers |
|---|---|
| ☁️ Cloud API | OpenAI, Anthropic (Claude), Mistral, Google Gemini, GROK, AIHorde |
| 🖥️ Local | Ollama, GGUF (llama-cpp-python), KoboldCpp |
OGMA est un bac à sable pour expérimenter des concepts IA — les résultats dépendent fortement du modèle choisi.
⚠️ Fenêtre de contexte minimale : OGMA injecte un contexte significatif à chaque tour (mémoire, ego, log temporel, journal, instructions). Compter 16k tokens minimum, 32k recommandé. Un modèle avec 4k–8k de contexte se dégradera vite par troncature.
| Modèle | Provider | Contexte | Notes |
|---|---|---|---|
| Mistral Small 4 | Mistral | 256k | ⭐ Meilleur rapport qualité/coût — point de départ recommandé |
| grok-4-1-fast (non-reasoning) | xAI | 1M | Très rapide, très peu coûteux, excellent sur le suivi d'instructions |
| Gemma 3 27B | Google / Ollama | 128k | Haute qualité en local (Ollama), gourmand en ressources |
L'Archiviste effectue de nombreux appels en arrière-plan (filtrage mémoire, compilation ego, analyse des rêves). Il doit être rapide et peu coûteux avant tout.
| Modèle | Provider | Contexte | Notes |
|---|---|---|---|
| grok-4-1-fast (non-reasoning) | xAI | 1M | ⭐ Idéal : extrêmement peu coûteux, 1M contexte, rapide |
| Mistral Small 4 | Mistral | 256k | Bon repli si xAI non disponible |
| Modèle | Provider | Dimensions | Notes |
|---|---|---|---|
| mistral-embed | Mistral | 1024 | ⭐ Recommandé — qualité, coût, et support natif du français |
| text-embedding-3-small | OpenAI | 1536 | Bonne alternative |
OGMA est avant tout un terrain d'exploration et de questionnement. Le "meilleur" modèle n'existe pas — tout dépend du comportement que l'on cherche à observer. Mais la combinaison Mistral Small 4 (IA Principale) + grok-4-1-fast (Archiviste) + mistral-embed (Embeddings) est un point de départ éprouvé et économique.
| Extension | Description |
|---|---|
| 🎤 Audio STT/TTS | Reconnaissance vocale (Whisper, Azure) + synthèse (ElevenLabs, Edge-TTS, pyttsx3) |
| 🌐 Web Navigator | Recherche web intelligente + injection de contenu dans le contexte |
| 📁 File Processor | Upload et analyse de documents (PDF, Word, images) |
| 🖼️ Text2Img | Génération d'illustrations via IA |
| 📬 Telegram Connector | Interface OGMA via Telegram |
| 🌊 Flux Cognitif | Visualisation du flux de pensée de l'IA |
| 🧬 Biographie Profil | Profil factuel de l'utilisateur, injecté contextuellement |
| 🔁 Contextual Recall | Rappel contextuel intelligent des souvenirs |
| 🗂️ Project RAG | Mémoire documentaire isolée par projet (SQLite + FAISS) |
| 🧠 Cache Cognitif | Mémoire de travail conversationnelle que l'IA contrôle elle-même |
| 💡 Hologram Projector (expérimental) | Projette le visage animé d'OGMA sur une pyramide de Pepper's Ghost via un navigateur mobile |
⚠️ Expérimental — Nécessite une pyramide de Pepper's Ghost physique (DIY ou en vente en ligne) et un smartphone/tablette sur le même réseau Wi-Fi.
Une page dédiée (/hologram) affiche le visage animé d'OGMA — un visage généré en Canvas 2D pur, dans une fumée bleue. La pyramide posée sur l'écran du téléphone crée l'illusion d'un hologramme flottant.
- Le visage réagit en temps réel à la parole de l'IA (TTS) : il vibre et pulse quand OGMA s'exprime
- Les yeux changent de couleur et d'expression selon l'émotion détectée dans la conversation (6 émotions, sourire/grimace, plissement des paupières)
- L'URL à ouvrir sur le mobile est auto-détectée (IP LAN + port)
Activation : Paramètres → Profil → section Hologramme Projector.
Certaines dépendances (llama-cpp-python, et parfois d'autres) nécessitent des outils de compilation C++ sur Windows. Sans eux, l'installation échouera si tu utilises le backend local GGUF.
Si tu utilises uniquement les APIs cloud (Mistral, OpenAI, xAI…), cette étape n'est pas nécessaire.
- Télécharge les Microsoft C++ Build Tools (gratuit, ~4 Go)
- Lors de l'installation, coche "Développement Desktop en C++"
- Redémarre ton système avant de lancer
pip install
Tu n'as pas besoin de l'IDE Visual Studio complet — uniquement les Build Tools.
- Python 3.10+
pipà jour- (Optionnel) GPU NVIDIA avec CUDA pour accélération
GGUF (llama-cpp-python) exécute les modèles localement sur ta machine. Les performances dépendent entièrement du matériel disponible.
| Configuration | RAM | GPU | Vitesse estimée |
|---|---|---|---|
| ❌ Minimum (déconseillé) | 8 Go | Aucun / CPU seul | 5–15 min / réponse (modèle 4B) |
| ✅ Confortable | 16 Go | GPU CUDA 8 Go+ | 5–30s / réponse |
| ⭐ Optimal | 32 Go+ | GPU CUDA 12 Go+ | <5s / réponse |
Points critiques :
- Le cache KV consomme ~72 Ko par token : un contexte de 8192 tokens = ~576 Mo RAM
- CUDA est indispensable pour des performances en temps réel. CPU seul = attente acceptable uniquement pour de petits modèles (≤ 4B Q4)
- Série RTX 50xx (Blackwell) : CUDA non supporté par les builds PyPI standards (avril 2026). Mettre
gpu_layers = 0. - Pour les machines sans GPU capable, les APIs cloud (Mistral, xAI, OpenAI...) sont fortement recommandées plutôt que GGUF
Pour compiler llama-cpp-python nativement pour ton matériel :
CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" pip install llama-cpp-python --no-binary llama-cpp-python
OGMA utilise un système d'installation modulaire pour éviter de télécharger des paquets lourds dont tu n'aurais pas besoin (comme torch pour l'audio local ou llama-cpp-python pour l'IA locale).
| Fichier / Script | Usage |
|---|---|
install_ogma.bat |
⭐ Installeur Interactif (Recommandé sur Windows). Te guide pour choisir tes modules (Audio, Vision, IA Locale). |
requirements.txt |
Moteur principal uniquement (Mode API, sans traitements locaux lourds). |
requirements/requirements-full.txt |
Installation complète (Core + Audio + Vision + IA Locale). |
requirements/requirements-nvidia.txt |
Surcouche GPU NVIDIA/CUDA (à installer par-dessus la version complète ou locale). |
Isole les dépendances d'OGMA du reste de ton système Python.
# 1. Cloner le dépôt
git clone https://github.com/kidshadow79/Ogma.git
cd Ogma
# 2. Créer et activer un environnement virtuel
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
# 3. Lancer l'installeur interactif
install_ogma.batNote : À chaque nouvelle session, pensez à réactiver le venv (
venv\Scripts\activate) avant de lancer OGMA.
Si tu préfères utiliser pip install directement ou que tu es sous Linux/Mac :
git clone https://github.com/kidshadow79/Ogma.git
cd Ogma
python -m pip install --upgrade pip
# Pour la version Core uniquement (le plus rapide)
pip install -r requirements.txt
# OU Pour la version Complète (tout inclus)
pip install -r requirements/requirements-full.txt
# Pour le GPU NVIDIA (CUDA) — étape additionnelle
# pip install -r requirements/requirements-nvidia.txtpython launch_ogma.pyOGMA démarre automatiquement sur http://localhost:8080 (retry sur les ports 8080–8090).
Ogma/
├── ogma_ng.py # Interface NiceGUI + orchestration principale
├── core_logic.py # Contrôleurs IA (multi-providers & backends)
├── memory_manager.py # Mémoire hybride SQLite + FAISS
├── audio_manager.py # Pipeline STT/TTS
├── launch_ogma.py # Point d'entrée (production + première installation)
│
├── extensions/ # Extensions modulaires
│ ├── dream_engine/ # Métabolisme cognitif onirique
│ ├── cognitive_mirror/ # Introspection IA
│ ├── journal_de_bord/ # Journal quotidien
│ ├── web_navigator/ # Navigation web intelligente
│ ├── temporal_guardian/ # Perception temporelle
│ └── ...
│
├── data/ # Données persistantes (gitignored)
│ ├── settings.json # Configuration providers/backends
│ ├── conversations/ # Historique JSON
│ └── memory/ # SQLite DB + index FAISS + backups
│
├── config/ # Fichiers de dépendances et scripts d'installation
├── docs/ # Documentation, audits, guides
├── static/ # Assets UI (CSS, images)
└── models/ # Modèles locaux GGUF (gitignored)Sans sur-promettre, voici ce que OGMA produit de manière reproductible :
| Comportement | Description |
|---|---|
| Cohérence identitaire | L'IA maintient une personnalité stable à travers les sessions, indépendamment du backend LLM utilisé |
| Rappel mémoriel sémantique | Les souvenirs sont rappelés par similarité contextuelle, pas par mot-clé exact |
| Introspection fonctionnelle | Le Miroir Cognitif produit un dialogue IA↔Archiviste mesurable et traçable |
| Perception temporelle adaptative | Le comportement varie selon l'heure, le jour, la saison, les rythmes détectés |
| Consolidation mémorielle onirique | Le Dream Engine génère des récits de consolidation pendant l'inactivité, notés et analysés automatiquement |
Ces comportements ne sont pas simulés par des prompts fixes — ils émergent de l'architecture mémorielle et de la dualité des cerveaux IA.
Toutes les extensions suivent un pattern standardisé :
# extensions/mon_extension/__init__.py
def initialize_mon_extension(chat_controller, archiviste_controller, memory_manager) -> bool:
"""Initialise avec les dépendances OGMA"""
def is_available() -> bool:
"""Vérifie la disponibilité"""
def get_ui_components() -> dict:
"""Retourne les composants UI pour le header"""
def cleanup():
"""Nettoyage propre"""OGMA suit une méthodologie collaborative stricte :
"Je conçois, l'IA code — Aucun code sans feu vert."
- 🎯 Moi — vision, concepts, validation, feux verts
- ⚡ L'IA codeuse — analyse, proposition, implémentation après validation
- 🚫 Jamais de fallback silencieux, jamais d'implémentation par anticipation
- 🧩 Architecture modulaire — éviter les fichiers monolithiques
- Issues GitHub : github.com/kidshadow79/Ogma/issues — bugs, suggestions, questions
- Email : ogma.contact@etik.com — signalement de failles de sécurité, demandes privées
- Ko-fi : ko-fi.com/ogma_corp — soutenir le projet
Ce projet est distribué sous licence GNU AGPL v3. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.
OGMA — L'IA qui se souvient, qui grandit, qui rêve.
Créé avec passion par Yohan BROCARD — Mai 2025