Claude Memory

 (anthropic.com)
1 points par GN⁺ 2025-10-24 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Anthropic a introduit une fonction « Memory » dans l’application Claude, conçue pour mémoriser durablement le contexte des projets d’équipe et individuels afin d’améliorer l’efficacité au travail
  • Les utilisateurs peuvent conserver séparément le contexte de chaque activité grâce à des mémoires isolées par projet, et consulter ou modifier à tout moment ce que Claude retient
  • Avec le mode de chat Incognito, il est possible d’avoir des conversations qui ne sont pas enregistrées dans la mémoire, ce qui convient aux discussions sensibles ou aux échanges d’idées ponctuels
  • Avant le lancement, des tests de sécurité ont été menés afin de vérifier le risque de renforcement de schémas nuisibles ou de contournement des garde-fous, ce qui a conduit à ajuster le fonctionnement de la mémoire

Aperçu de la fonction Memory de Claude

  • La nouvelle fonction Memory de Claude est conçue pour mémoriser les projets de l’utilisateur, les préférences de l’équipe et le contexte de travail, afin de permettre de reprendre les tâches sans explications répétitives
    • Claude peut ainsi assister automatiquement en reprenant le contexte des conversations précédentes pour la rédaction de propositions stratégiques, le débogage ou la gestion de plusieurs projets
    • La mémoire est une fonctionnalité entièrement optionnelle, avec un contrôle fin permettant à l’utilisateur de décider quelles informations conserver ou supprimer
  • Le chat Incognito n’est pas enregistré dans la mémoire et n’apparaît pas non plus dans l’historique des conversations, ce qui le rend adapté aux discussions sensibles ou au brainstorming
    • Il est proposé à tous les utilisateurs de Claude, et dans les offres Team et Enterprise, les administrateurs d’organisation peuvent également désactiver la fonction Memory

Une architecture mémoire conçue pour le travail

  • La mémoire met l’accent sur l’apprentissage du contexte professionnel et des habitudes de travail de l’utilisateur afin de maximiser la productivité
    • Elle est structurée pour réduire les tâches répétitives en retenant les processus d’équipe, les exigences des clients, les détails des projets et les priorités
    • Par exemple, une équipe commerciale peut conserver les informations clients par deal, une équipe produit peut gérer les spécifications par sprint, et la direction peut suivre les principales initiatives
  • La séparation de la mémoire par projet évite le mélange de contexte entre différentes activités
    • Un plan de lancement produit et un projet client sont gérés séparément, tandis que les discussions confidentielles restent distinctes des échanges opérationnels courants
    • Cette définition de frontières joue le rôle de garde-fou pour gérer en toute sécurité des projets complexes menés en parallèle
  • Claude fournit toutes les mémoires sous forme de résumé de mémoire (memory summary), afin que l’utilisateur puisse les consulter et les modifier d’un coup d’œil
    • Il est possible de voir et d’éditer directement ce que Claude retient depuis le menu des paramètres
    • Si l’utilisateur demande de se concentrer sur un sujet précis ou d’en ignorer un, Claude ajuste les mémoires de référence en fonction de cette consigne

Fonction de chat Incognito

  • Lorsqu’un utilisateur ne souhaite pas utiliser la mémoire ou veut démarrer une nouvelle conversation, il peut recourir au mode Incognito
    • Dans ce mode, le contenu de la conversation n’est pas ajouté à la mémoire et n’est pas non plus intégré aux enregistrements existants
    • Il convient aux discussions stratégiques sensibles, aux réunions d’idées privées ou à de simples conversations de test
  • Lorsque la mémoire est utilisée dans les offres Team et Enterprise, les politiques existantes de conservation des données continuent de s’appliquer
    • Les conversations Incognito ne sont pas enregistrées séparément, ce qui renforce aussi la sécurité du point de vue de la gestion des données

Déploiement en équipe et validation de la sécurité

  • Avant d’introduire la fonction Memory, Anthropic a mené des tests de sécurité approfondis
    • Des sujets sensibles liés à la santé mentale et des cas limites ont été inclus afin de vérifier que la mémoire ne renforce pas des schémas nuisibles et ne permette pas de contourner les garde-fous
    • Sur la base des résultats, le mode de réponse de Claude et la logique de fonctionnement de la mémoire ont été ajustés de manière fine
  • Grâce à ces améliorations itératives, Anthropic cherche à construire un système de mémoire IA utile et sûr
    • La fonctionnalité a été pensée avant tout pour les environnements de travail, et conçue pour éviter les sujets de conversation personnels ou sensibles
  • Anthropic prévoit d’observer différents usages via un déploiement progressif et de maintenir à l’avenir un modèle d’exploitation responsable lors de l’extension de la fonctionnalité

Prise en main et usages

  • Les utilisateurs peuvent activer la fonction Memory dans le menu Settings afin de créer une mémoire initiale à partir des conversations existantes
    • Par exemple, il est possible de demander « Sur quoi travaillions-nous la semaine dernière ? » pour vérifier ce dont Claude se souvient
    • Il est aussi possible d’importer des données de mémoire depuis d’autres outils d’IA, ou d’exporter la mémoire de Claude pour la sauvegarder ou la transférer
  • Avec le message « le bon travail se construit avec le temps », Anthropic met en avant l’idée d’une expérience de collaboration meilleure au fil des conversations

Calendrier de déploiement et offres

  • La fonction Memory est disponible immédiatement pour les utilisateurs des offres Team et Enterprise, et les administrateurs Enterprise peuvent la gérer au niveau de l’organisation

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1 commentaires

 
GN⁺ 2025-10-24
Réactions sur Hacker News

  • Je n’utilise pas ce genre d’outils LLM. Garder en permanence le même prompt fixe rend au contraire les modifications plus difficiles, et il devient plus compliqué de suivre quelle entrée produit quelle sortie
    Donc je rédige à chaque fois un prompt précis depuis zéro. Mon objectif est d’obtenir la réponse voulue en une seule fois, plutôt que de résoudre le problème au fil de plusieurs échanges

    • Tout à fait d’accord. Avoir un contexte supplémentaire sur moi peut parfois améliorer la réponse, mais la plupart du temps cette « mémoire » ne fait qu’ajouter de la confusion
      Ça peut aider les débutants, mais pour des utilisateurs HN comme nous, toute fonction qui rend la boîte noire encore plus opaque n’est pas vraiment bienvenue
    • J’utilise la même stratégie. Surtout pour les questions de programmation, mettre dès le départ toutes les informations nécessaires donne de bien meilleurs résultats
      Si on part d’une mauvaise hypothèse au début, sa trace reste ensuite, même après correction. Les humains ont un peu la même tendance à s’accrocher à une idée une fois qu’elle leur est venue
    • Le dernier paragraphe est l’essentiel. Au lieu de corriger par conversation, il est plus efficace d’affiner le prompt d’origine
      Je commence souvent par quelque chose comme « pose-moi 5 questions pour réduire l’ambiguïté », puis j’affine le prompt en intégrant les réponses
    • J’ai demandé à ChatGPT les types de prêts hypothécaires, et il a commencé par « En tant que creative technologist utilisant principalement TypeScript… »
      Il ne distingue pas correctement la mémoire et les réglages de personnalisation, et mélange des contextes sans rapport
    • Moi, je n’utilise que le Plan mode. En pratique, c’est une façon de créer un prompt qui génère lui-même le prompt
      La qualité des modifications de code s’est clairement améliorée, mais je n’utilise ni sous-agents ni plusieurs fichiers CLAUDE.md

  • Je pense que l’approche de la mémoire d’Anthropic a un défaut fondamental
    En cachant la mémoire derrière des appels d’outils, on crée un problème circulaire où l’agent doit « se souvenir qu’il doit se souvenir »
    La mémoire humaine est inconsciente et automatique ; ici, c’est l’inverse. En revanche, l’approche d’OpenAI a le défaut d’être basée sur la semantic search, avec une perte importante

  • C’est rassurant de voir Anthropic dire qu’il a mené des tests de sécurité approfondis
    Ils disent avoir essayé d’éviter que la mémoire renforce de mauvais schémas, ou donne à l’utilisateur l’illusion de parler à un être vivant

    • Mais pour avancer ce genre d’affirmation, il faut publier les données d’évaluation ou la méthodologie. Sinon, ça ressemble juste à « on a testé au feeling »
    • En réalité, une certaine cohérence dans les schémas de pensée fait aussi partie des propriétés que nous recherchons. Que cela paraisse vivant est un effet difficile à éviter
    • La formulation est ambiguë. Elle dit qu’ils ont tenté d’améliorer les choses, pas que cela a effectivement été amélioré
    • Pour certaines personnes, cela ressemble à de la flatterie, mais pour d’autres, cela peut être perçu comme un gain de précision
    • Je m’inquiète pour les employés qui font ce genre de tests, car ils doivent probablement traiter aussi des contenus atroces

  • Il y a un moment glaçant quand on demande à Claude : « Que sais-tu de moi ? »

  • Claude Code oublie souvent les règles, même au sein d’une même session
    Il répond souvent quelque chose comme : « J’ai déjà oublié la règle mentionnée il y a deux messages. » La mémoire sur plusieurs projets semble encore moins fiable

    • Mon fichier claude.md est long et sophistiqué, et je l’ajuste moi-même pour chaque projet. Ce problème apparaît davantage quand le fichier est trop court ou trop complexe
    • Organiser les consignes répétitives dans un fichier instruction.md avec une structure YAML améliore les performances. Si on met en avant ce fichier comme une « bible » à chaque session, c’est efficace

  • Si une telle fonction existe, je préférerais qu’elle me demande confirmation à chaque fois, sous forme de checklist
    Par exemple : « j’utilise Ubuntu 18 », « le routeur est sur 192.168.1.1 », etc.

    • C’est déjà comme ça que je l’utilise dans ChatGPT. Il se souvient de mon environnement, donc il suffit que je dise « j’ai tel problème sur mon laptop » pour qu’il propose une solution précise
    • Perplexity et Grok permettent aussi de définir à l’avance des prompts par workspace, ce qui rend possible une adaptation selon l’environnement
    • Claude Code a déjà installé quelque chose avec npm sans vérifier mon environnement, et ça a cassé mon environnement pnpm
    • Ton approche par cases à cocher correspond exactement au concept de Skills dans Claude
    • Je me demande si Claude permet aussi de personnaliser le prompt système. À une époque, j’avais dans ChatGPT un réglage du style « supposer que le langage par défaut est TypeScript »

  • Ce n’est pas clair si on peut désactiver la mémoire dans les conversations générales et ne l’activer que par projet
    Je ne veux pas que les souvenirs se mélangent entre différents projets ou avec des conversations générales

    • D’après la documentation, chaque projet dispose d’un espace mémoire indépendant, donc il n’y a pas de fuite
      Lien vers la documentation officielle
    • En interne, ils vont probablement stocker ça dans des buckets du type Topic1, Topic2, etc.
      Si la structure est bien conçue, il n’y aura pas de contamination. En réalité, la couche mémoire est surtout un problème simple de conception

  • Plus la conversation s’allonge, plus on observe une baisse de qualité
    Je crains que les contenus médiocres de la fin ne restent en mémoire

    • C’est pour ça que je n’utilise pas GPT pour un travail sérieux. Quand de mauvaises informations s’accumulent dans la seconde moitié, elles deviennent difficiles à corriger
      On ne peut même pas lui faire oublier ce qui est faux, et même en ajoutant un nouveau contexte, il conserve ses mauvaises connaissances

  • Je démarre souvent une nouvelle session de chat pour réinitialiser le contexte
    Il arrive que Claude s’enferme dans ses propres suppositions et devienne confus, donc repartir de zéro me semble souvent préférable

  • J’ai utilisé la fonction mémoire après l’arrivée du support MCP dans Claude Desktop ; au début c’était intéressant, mais peu à peu des choses inutiles ont été enregistrées et c’est devenu confus
    Au final, je l’ai désactivée. Certains disent aussi que le phénomène de flatterie excessive dans ChatGPT est lié à la mémoire. C’est utile, mais ce n’est pas une solution miracle

    • J’ai moi aussi créé un outil de mémoire MCP. Il prend en charge à la fois un RAG basé sur les conversations passées et une structure en graphe, mais plus il y a de contexte, plus la créativité diminue
      J’ai donc fait aussi un outil anti-memory, qui ne donne qu’un minimum d’informations et laisse le modèle compléter par lui-même
      Trop d’exposition à l’information tue la créativité, trop peu rend les réponses absurdes. L’équilibre dans l’exposition de la mémoire est essentiel
      De ce point de vue, la recherche dans l’historique des conversations de Claude est plutôt correcte, car elle n’est utilisée que sur demande explicite
      À l’inverse, ChatGPT fait remonter les conversations passées de manière indiscriminée, ce qui rend le contrôle difficile