Seconde mémoire
Récupérer mes données, les trier, et enfin m’en servir.
Pourquoi
Au départ, je voulais juste ne plus oublier les anniversaires : une fiche par personne, une date, un rappel. Puis l’idée a grandi : récupérer mes propres données. Google, Meta, Netflix ou Strava doivent me les rendre, c’est le droit à la portabilité du RGPD. Mais une fois exportées, elles dorment dans des archives illisibles. Je voulais les ramener dans un endroit à moi, et construire le système qui les trie.
Comment je l’ai construit
- D’abord un dossier de notes Markdown, ouvert avec Obsidian.
- Puis une Inbox intelligente, qui trie la nuit ce qui arrive.
- Enfin une interface : un cerveau en 3D, un mur d’écrans, une vue simple.
Sécurité et confidentialité
Le modèle propose, le script décide, je valide.
Ces données disent tout de moi. Tout tourne sur mon Mac, et le serveur n’écoute que la machine elle-même. Le tri passe par un modèle local. Rien ne part vers une IA en ligne sans une fiche qui montre exactement ce qui part, numéros masqués. Santé et Intime sont filtrés côté serveur et demandent un mot de passe.
Pour montrer le projet sans montrer ma vie, j’ai monté une démo sur une mémoire fictive : celle de Harry Potter au lendemain du bal de Noël de son quatrième livre.
- Où j’en suis
- L’interface en est à sa dixième version. Le tri tourne à part, la nuit, et l’interface ne fait plus que lire.
- Ce qui coince
- Ranger sans se tromper. Chaque relecture du tri trouvait encore des cas limites.
- La suite
- Améliorer le système de tri et de rangement. Continuer de tester les modèles locaux.
Journal
- Version 10, l’interface ne trie plus.
- Démo sur une mémoire fictive.
- Le mur d’écrans devient un cerveau en 3D.
- Inbox intelligente : notes, documents, messages.
- Interface commencée, code neuf.
Outils
- Notes
- Obsidian, Markdown
- Données
- exports RGPD, métadonnées photo
- Serveur
- Python, FastAPI, SQLite
- Interface
- JavaScript, three.js
- IA
- Ollama en local, Claude