La course à la mémoire contextuelle entre OpenAI et Anthropic témoigne d’un obstacle récurrent pour tous les utilisateurs de modèles linguistiques : l’incapacité chronique des agents IA à retenir, à croiser et à mobiliser durablement l’ensemble des données utiles à une tâche ou à un projet long. Cette limite, devenue le principal frein à l’industrialisation des usages, façonne autant les attentes que les pratiques de contournement dans les entreprises.
Depuis l’arrivée massive des agents conversationnels dans le quotidien des professionnels, une frustration revient en boucle : les modèles de langage, même les plus récents, ne savent traiter qu’une quantité limitée d’informations dans une session donnée. Cette mémoire de travail, appelée fenêtre contextuelle, n’excède que rarement quelques dizaines de pages de texte ou de conversation. Impossible, dans ces conditions, de mener un projet transversal, de reprendre un dossier ancien ou d’enchaîner plusieurs étapes complexes sans perdre le fil ni devoir tout réexpliquer à chaque requête.
Pour contourner cette faiblesse, les utilisateurs rivalisent d’astuces : découpage des tâches en micro-séquences, recours à des prompts chaînés, extraction manuelle de passages à injecter dans le contexte, organisation parallèle de résumés intermédiaires, ou encore utilisation de bases documentaires extérieures que l’on « nourrit » à la main pour préparer chaque session IA. Cette gymnastique, gourmande en temps et en vigilance, bride le potentiel d’automatisation et d’intelligence collective promis par les agents IA. C’est sur ce terrain que les deux annonces récentes d’OpenAI (ChatGPT Knowledge) et d’Anthropic (Claude Memory) viennent jouer la carte de l’intégration documentaire. Il ne s’agit plus seulement de générer des réponses, mais de rendre l’agent capable d’aller piocher directement, à la demande, dans la connaissance métier de l’entreprise, sans recourir à autant de bricolages externes.
ChatGPT et Claude, deux stratégies pour étendre la mémoire des agents IA
OpenAI et Anthropic dévoilent presque en même temps leurs dispositifs de connexion aux données internes, Knowledge pour ChatGPT, Memory pour Claude. Les deux solutions ambitionnent de relier l’agent IA aux applications collaboratives et référentiels de l’entreprise — dossiers partagés, courriels, tickets, bases documentaires — pour élargir, à la demande, la fenêtre de contexte exploitable par l’IA. Côté usage, la promesse est forte, car il devient possible d’interroger, en langage naturel, l’ensemble des données autorisées sans ressaisir l’historique ou reconstituer le dossier à la main. Mais la réalité technique tempère l’enthousiasme.
Les agents restent dépendants de la fenêtre contextuelle limitée. En effet, lorsqu’une requête sollicite trop de documents ou porte sur des correspondances s’étalant sur plusieurs mois, le système privilégie mécaniquement les éléments les plus récents, parfois au détriment de l’antériorité indispensable à la compréhension métier. Les utilisateurs expérimentés relèvent que ni ChatGPT ni Claude ne proposent encore de paramétrage fin des recherches ni de personnalisation de l’ordre ou de la profondeur des données intégrées. Dans la pratique, ces connecteurs documentaires facilitent la vie pour les requêtes courtes ou les synthèses récentes, mais la complexité des grands dossiers reste difficile à absorber sans intervention humaine.
Une mémoire augmentée, mais pas encore native
Le cœur de la difficulté reste inchangé, car ni OpenAI ni Anthropic ne proposent aujourd’hui de mémoire contextuelle « forte », c’est-à-dire une capacité native à retenir, organiser et mobiliser l’ensemble du vécu métier d’une organisation sur la durée. Les agents IA se comportent en indexeurs et extracteurs documentaires, réinjectant à chaque requête les fragments jugés pertinents dans la fenêtre de contexte du modèle. Ce procédé, proche des architectures récupération-génération, optimise l’accès à l’information, mais ne dispense pas d’une stratégie de gouvernance et de préparation des données. <:p>
Les entreprises doivent choisir quels connecteurs activer, surveiller la confidentialité et adapter les droits d’accès. Elles doivent rester, en définitive, à l’avant-garde du travail de mémoire, l’IA jouant surtout le rôle de catalyseur intelligent, mais encore perfectible. Le marché évolue cependant rapidement. La pression concurrentielle entre OpenAI et Anthropic laisse entrevoir une accélération des innovations, qu’il s’agisse de contextes dynamiquement élargis, de moteurs de recherche intelligents capables de relier l’ensemble des échanges passés, ou de futurs agents IA capables, enfin, d’intégrer une mémoire professionnelle continue, fiable et gouvernée.
