Siesta AI
Nous lançons Memory, des capacités de base de connaissances IA dans Siesta AI qui vous permettent de stocker un savoir d’entreprise durable et à forte valeur, puis de l’associer à des Agents spécifiques.
Avec Memory, les équipes peuvent conserver leurs processus, documentation produit, politiques, FAQ et playbooks dans un espace structuré que les Agents peuvent référencer comme contexte principal lorsqu’ils répondent. Le problème opérationnel résolu est bien connu : les réponses sont dispersées entre wikis, drives et anciens échanges, ce qui fait perdre du temps à chercher, reposer les mêmes questions et reconstruire le même contexte. Lorsqu’un agent n’a pas de source de vérité fiable, les réponses dérivent, les équipes perdent confiance et l’adoption ralentit.
Pourquoi Memory est important
Dans la plupart des organisations, la connaissance n’est pas un “plus”, elle fait partie de l’exécution au quotidien. Les équipes s’appuient sur des règles documentées : ce que nous promettons aux clients, comment nous gérons les exceptions, qui valide quoi, quelles étapes comptent, quel système fait foi.
Memory est conçu pour rendre cette connaissance plus facile à appliquer dans le travail de tous les jours. Plutôt que de compter sur la mémoire informelle ou sur un énième dépôt qui finit par se périmer, vous créez une couche de connaissances maintenue dans Siesta AI, puis vous la connectez directement aux Agents que les équipes utilisent réellement. Mettez à jour la source une seule fois, et vos Agents récupèrent les dernières consignes sans reconstruire des prompts ni reconfigurer des workflows.
Conséquence concrète : Memory réduit un coût caché de l’IA en entreprise, la répétition du cadrage de contexte. Si les utilisateurs continuent de coller le même arrière-plan dans les chats pour obtenir une réponse exploitable, l’adoption ralentit. Memory déplace ce contexte vers un espace partagé et gouverné.
Collections : séparer la connaissance par équipe, projet ou sensibilité
La connaissance dans Memory est organisée en Collections. Considérez-les comme des dossiers thématiques qui reflètent le fonctionnement réel d’une organisation : enablement marketing, playbooks sales, politiques RH, standards de sécurité, ou déploiement lié à un projet.
Les Collections offrent aussi des contrôles d’administration de base pour gérer l’organisation de la connaissance et qui peut y accéder. En conditions réelles, certaines connaissances doivent être largement accessibles, tandis que d’autres contenus nécessitent un contrôle plus strict. Une approche efficace consiste à conserver des collections de base partagées pour les workflows à l’échelle de l’entreprise, et des collections privées par équipe pour les détails que seuls certains rôles doivent utiliser au quotidien. Cela réduit le risque que des Agents mélangent des politiques entre équipes et facilite la gouvernance de ce que chaque Agent a le droit de référencer.
Pages et imbrication : créer des playbooks maintenables, pas une prolifération de documents
Dans chaque Collection, vous créez des Pages. Les Pages peuvent être imbriquées en sous-pages afin de construire une hiérarchie comme un wiki interne, plutôt qu’une liste plate de notes.
L’imbrication est ce qui maintient la connaissance exploitable dans la durée. Une page de niveau supérieur comme « Guide du support client » peut contenir des sous-pages sur le ton, les circuits d’escalade, la politique de remboursement, les incidents connus et les procédures spécifiques aux systèmes. Quand quelque chose change, vous mettez à jour un seul endroit, au lieu de courir après plusieurs versions légèrement différentes à travers les outils.
Un éditeur de contenu qui favorise la structure et la recherche
Chaque Page s’ouvre dans un éditeur où vous pouvez formater le contenu avec des titres (H1 à H6), des listes, des liens et des blocs de code.
Il ne s’agit pas seulement de lisibilité. La structure améliore la récupération d’information. Des sections bien intitulées et des règles explicites sont plus faciles à parcourir pour les humains, et plus faciles à trouver et à appliquer correctement pour les Agents.
Une règle d’écriture simple qui améliore la qualité des réponses : rédigez les pages Memory comme vous aimeriez les lire dans un moment chargé. Utilisez des sections courtes, des définitions claires, des règles de décision, des cas limites, et des liens vers le système de référence. Plus la structure est claire, moins vous aurez à corriger de réponses “presque” correctes.
Associer Memory aux Agents : garder la connaissance à jour sans reprise
Memory devient opérationnel lorsque vous associez une Collection ou une Page à un Agent.
Une fois lié, l’Agent peut prioriser ces sources lorsqu’il répond, en ancrant ses réponses dans votre contenu validé et en utilisant la terminologie de votre entreprise. Lorsque vous mettez à jour une Page, les Agents connectés peuvent utiliser les consignes actualisées sans mises à jour manuelles de prompts. C’est la différence entre un Agent qui répond à partir de schémas génériques et un Agent qui répond à partir de la façon dont votre entreprise fonctionne réellement aujourd’hui.
Exemple : des contacts d’entreprise toujours à jour
Un bon point de départ est une page Contacts de l’entreprise. La plupart des équipes ont déjà ces informations quelque part, mais elles sont généralement fragmentées entre organigrammes, tableurs et anciens messages.
Dans Memory, vous pouvez consigner les contacts de manière structurée : qui est responsable d’un domaine, qui sont les remplaçants, et comment les joindre. Associez cette page à un Agent d’aide interne, et les collaborateurs peuvent poser des questions comme :
- Qui est responsable de l’onboarding des fournisseurs
- Qui est le remplaçant pour les validations de paie ?
- Où dois-je escalader un problème client ?
Quand les responsabilités changent, vous mettez à jour la page une seule fois, et les Agents connectés peuvent utiliser la structure de responsabilités mise à jour sans reprise.
Disponibilité et premiers pas
Memory est disponible dès maintenant dans Siesta AI. Créez une collection pour une équipe, ajoutez quelques pages (processus, FAQ, définitions), et associez les collections ou pages pertinentes aux agents qui en ont besoin.
En savoir plus : https://docs.siesta.ai/memory
Si vous déployez Memory dans plusieurs équipes et avez besoin d’un modèle d’autorisations clair et d’une configuration de gouvernance, planifiez une démo pour passer en revue votre déploiement et une structure conforme aux bonnes pratiques.
