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MemOS, un « système d’exploitation de la mémoire » pour l’IA, s’inspire du cerveau humain pour stocker et gérer les informations.
Baptisée MemOS, cette prouesse est le fruit de recherches d’une équipe chinoise des universités Jiao Tong de Shanghai et du Zhejiang. MemOS s’attaque à une limite des systèmes d’IA actuels : leur mémoire éphémère. Ce système promet une IA plus intuitive, capable d’apprendre, de s’adapter et de se souvenir comme jamais auparavant.
MemOS dote l’IA d’une mémoire humaine
Les IA peinent à conserver un contexte durable. À contrario, l’humain est capable de relier des souvenirs sur le long terme pour enrichir ses interactions.
Nous en avons tous fait l’expérience. Chaque conversation avec un chatbot semble repartir de zéro.
Les solutions existantes, comme la génération augmentée par récupération, ne sont que des palliatifs temporaires. MemOS, en revanche, propose une approche systémique.
Tel un humain couplé d’un processeur ou d’un disque dur, l’IA génère la mémoire comme une ressource informatique essentielle.
Grâce aux MemCubes, des unités de mémoire modulables, MemOS permet à l’IA de conserver des données sur le long terme.
Ces blocs, comparables à des briques de Lego numériques, peuvent être combinés, déplacés ou adaptés. Une structure qui permet de surpasser les performances des systèmes concurrents.
Mieux que le système d’OpenAI
Les tests sur le benchmark LOCOMO, qui évalue le raisonnement nécessitant une forte mémoire en témoignent. MemOS a traité 159 % de tâches supplémentaires par rapport au système d’OpenAI et a obtenu une amélioration globale de 38,98 %.
Ce système réduit également la latence de 94 %, rendant les réponses quasi instantanées. La mémoire permanente rend alors la relation entre l’IA et l’humain plus interactive, plus riche et personnalisée.
C’est comme un assistant qui se souvient de vos goûts, de vos échanges passés ou de vos besoins spécifiques.
Son code est open source sur GitHub, avec une compatibilité initiale pour Linux et des versions prévues pour Windows et macOS.
Les chercheurs chinois explorent aussi un modèle économique : des « modules de mémoire payants ». Ces blocs de connaissances pré-entraînés pourraient être partagés par des experts, éliminant les longues phases d’apprentissage traditionnelles.
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