RECHERCHE EN INTELLIGENCE PERSONNELLEUne intelligence locale conçue pour comprendre, organiser et répondre.
OPAL est une plateforme expérimentale d’intelligence personnelle développée autour de modèles locaux, d’une mémoire contextuelle et d’interactions plus directes avec l’utilisateur.
Le projet réunit déjà plusieurs prototypes logiciels et explore aujourd’hui de nouvelles architectures capables d’améliorer la vitesse, la continuité et la pertinence des réponses.
PROJET ACTIF · PROTOTYPAGE EN COURS
02 / Présentation
OPAL existe déjà sous plusieurs formes.
Le projet a commencé par la création d’un assistant local capable d’exécuter différents modèles de langage directement sur ordinateur.
Plusieurs interfaces, modes de fonctionnement et systèmes de visualisation ont depuis été prototypés afin d’étudier une intelligence plus personnelle, plus lisible et moins dépendante du cloud.
OPAL évolue désormais vers une architecture plus complète associant modèles locaux, mémoire documentaire, recherche sémantique, interaction vocale et orchestration intelligente des ressources.
03 / Prototypes et expérimentations
Ce qui a déjà été prototypé.
Les travaux associent des essais fonctionnels, des prototypes d’interface et une recherche architecturale dont la maturité varie selon chaque axe.
- 01EXPÉRIMENTÉ
MODÈLES LOCAUX
Exécution et comparaison de plusieurs modèles de langage locaux selon la rapidité, la précision et les ressources disponibles.
- 02PROTOTYPÉ
INTERFACE CONVERSATIONNELLE
Exploration d’interfaces conçues spécifiquement pour rendre les échanges avec une intelligence locale plus naturels et plus lisibles.
- 03EN DÉVELOPPEMENT
MÉMOIRE ET CONNAISSANCES
Premiers travaux autour de la recherche documentaire, des embeddings, du RAG et de la conservation structurée du contexte.
- 04PROTOTYPÉ
VISUALISATION DU SYSTÈME
Prototypes graphiques permettant de représenter l’activité, les connexions et les différents états de l’intelligence.
- 05EXPÉRIMENTÉ
INTERACTION VOCALE
Expérimentations autour de la transcription, de la synthèse vocale et d’un échange plus immédiat avec l’utilisateur.
- 06RECHERCHE ARCHITECTURALE
ARCHITECTURE MATÉRIELLE
Étude d’un coprocesseur spécialisé dans la réduction de la latence, la préparation du contexte et l’anticipation des réponses.
04 / ARCHITECTURE FONCTIONNELLE
Une architecture construite autour de la continuité.
OPAL ne repose pas sur un modèle unique.
Le système est pensé comme un ensemble de composants spécialisés capables de coopérer selon la demande, les ressources disponibles et le niveau de complexité nécessaire.
Coordination des composants spécialisés
- 01ENTRÉETexte, voix, documents et contexte système.
- 02COMPRÉHENSIONAnalyse de la demande, détection de l’intention et sélection du traitement adapté.
- 03MÉMOIRERecherche dans les connaissances personnelles et documentaires pertinentes.
- 04ORCHESTRATIONChoix du modèle, des outils et des ressources nécessaires.
- 05RÉPONSEGénération, vérification et restitution progressive du résultat.
OPAL RFX / RECHERCHE ARCHITECTURALE
Cartographie fonctionnelle du calcul local
Abstraction des fonctions étudiées
La grille interne apparaît avant l’activation des zones.
Cette représentation illustre une organisation fonctionnelle conceptuelle et ne constitue pas un plan de fabrication.
CARTOGRAPHIE FONCTIONNELLE- 01 / 05RECHERCHE SÉMANTIQUE
Repérage des connaissances utiles
- 02 / 05CACHE CONTEXTUEL
Contexte réutilisable
- 03 / 05TRAITEMENT VOCAL
Transcription et restitution
- 04 / 05MODÈLE PRÉDICTIF LÉGER
Préparation de la réponse
- 05 / 05ORCHESTRATION
Coordination des opérations
05 / Recherche matérielle et silicium
Explorer une intelligence conçue pour répondre plus vite.
Les modèles d’intelligence artificielle ne sont pas uniquement ralentis par leur capacité de calcul. Une partie importante de la latence provient de la préparation du contexte, de la recherche documentaire, des transferts mémoire et de la génération séquentielle.
OPAL RFX est un axe de recherche consacré à une architecture matérielle spécialisée dans ces étapes.
Le concept repose sur un coprocesseur capable de préparer certaines opérations en parallèle du modèle principal : recherche sémantique, cache contextuel, modèle prédictif léger, traitement vocal et orchestration de la réponse.
Les premiers travaux sont actuellement réalisés sous forme de simulations logicielles et de prototypes d’architecture.
OPAL RFX · RECHERCHE MATÉRIELLE
Une architecture pensée pour réduire la latence.
PROTOTYPAGE CONCEPTUEL
OPAL RFX explore une carte PCIe conçue pour assister les modèles d’intelligence artificielle locaux. Elle prépare le contexte, exécute un modèle prédictif léger et coordonne certaines opérations en parallèle afin de réduire le temps de réponse.
- 01
INTERFACE PCIe
Communication rapide avec le système hôte et le modèle principal.
- 02
DRAFT MODEL
Modèle léger chargé d’anticiper plusieurs tokens.
- 03
CONTEXT CACHE
Conservation des préfixes et informations fréquemment utilisées.
- 04
SEMANTIC RETRIEVAL
Embeddings, recherche documentaire et sélection du contexte.
- 05
LATENCY ORCHESTRATION
Coordination entre mémoire, recherche et génération.
- 06
MÉMOIRE LOCALE
Stockage du modèle léger et de ses caches sans transferts constants.
Les premiers travaux sont menés sous forme de simulations logicielles et d’études d’architecture.
06 / ROADMAP ET PROCHAINES ÉTAPES
Une progression organisée en quatre étapes.
Chaque étape distingue clairement le niveau d’avancement, du prototype logiciel à l’exploration matérielle.
Projet actifPrototypage et recherche en cours
- 01PROTOTYPÉ
FONDATIONS LOGICIELLES
Interfaces locales, orchestration de modèles et premières expériences conversationnelles.
- 02EN DÉVELOPPEMENT
MÉMOIRE PERSONNELLE
Recherche documentaire, RAG, organisation des connaissances et continuité entre les interactions.
- 03RECHERCHE ACTIVE
OPAL RFX RUNTIME
Simulation logicielle du coprocesseur de latence et mesure du temps avant le premier token.
- 04EXPLORATION
PROTOTYPE MATÉRIEL
Étude d’une carte dédiée ou d’un prototype FPGA après validation des gains logiciels.