Une IA qui se souvient de votre organisation.
Chaque évaluation, agent, politique, cas d'usage, décision et expérience dans votre tenant Fronterio est alimenté dans un cerveau de consolidation nocturne. Il distille les faits perçus persistants — préférences, motifs, risques, ambitions — et recommande la prochaine action, en silence, chaque jour.
Types de faits que le moteur suit par organisation — des signaux de risque aux ambitions déclarées
Surfaces où apparaissent les recommandations : consultant, tableau de bord, digest, Mission Control
Seuil k-anonymat pour chaque insight inter-clients — l'identité ne quitte jamais votre tenant
Comment fonctionne le Memory Engine
Chaque action que votre équipe effectue dans Fronterio écrit un signal immuable, validé par Zod, sur un bus append-only — pas d'identifiants utilisateur bruts, pas de texte libre, une whitelist de payload bornée. Un cron nocturne à 05:00 UTC lit tous les signaux depuis la dernière exécution pour chacune de vos organisations et les fait passer par une consolidation en deux étapes.
L'étape un est déterministe : cinq détecteurs basés sur des règles cherchent des motifs qu'un tableur pourrait capturer — séries de publication de politiques, baisse des scores d'évaluation, cadence de déploiement d'agents, fréquence de publication de cas d'usage, rythme de complétion des guides. Ils produisent des faits candidats avec des traces de preuves liées à des lignes de signaux spécifiques. L'étape deux est un modèle d'IA frontier, gated à Pro+ et seulement quand de nouveaux signaux ou un fait dérivé du consultant justifient l'appel. Le modèle examine votre contexte de bucket + faits antérieurs + signaux récents et renvoie jusqu'à douze candidats supplémentaires — préférences subtiles, ambitions déclarées, contextes de décision que les détecteurs basés sur des règles ne peuvent voir.
Les candidats sont rassemblés dans une mémoire persistante avec sémantique supersede : même fait avec confiance plus élevée renforce, valeur différente remplace. Un vocabulaire canonique de 55 clés empêche la dérive ; tout ce qui sort du vocabulaire atterrit dans une file de revue admin au lieu de polluer votre mémoire. Les faits portent des bandes de confiance, des ID de signaux de preuve et une date d'expiration par type de fait — les blocages expirent à 14 jours, les contraintes à un an.
Les recommandations sont calculées à partir de la mémoire + état actuel + (Business+) motifs inter-clients. Une seule recommandation peut être reprise sur quatre surfaces — le prompt du consultant (top cinq), la carte d'accueil du tableau de bord (top trois), l'e-mail digest hebdomadaire (haute priorité uniquement) et le tableau de bord Mission Control (liste complète). Une source de vérité, quatre vues, toujours dans l'ordre de priorité.
Pourquoi la mémoire, pas juste l'analytique
Sans Memory Engine
- Votre consultant IA commence chaque conversation à zéro — il connaît votre score, mais pas vos préférences, votre histoire ou vos décisions
- La reconnaissance de motifs se passe dans la tête de quelqu'un — les risques de churn, les initiatives errantes et les manques de capacité restent en mémoire jusqu'à ce qu'une réunion les fasse remonter
- Chaque widget de tableau de bord répond à « qu'est-ce qui s'est passé », mais rien ne répond à « que devriez-vous faire maintenant, ancré dans ce que vous avez fait »
- Les benchmarks pairs sont des PDF obsolètes ; « ce que les organisations comme la nôtre font typiquement » vit dans les DM LinkedIn d'un consultant
Avec Memory Engine
- Le consultant cite les faits perçus par fact_type avec des marqueurs de confiance — pas d'hallucination, pas de répétition de la même question à chaque conversation
- Les signaux de risque émergent le matin où ils se qualifient, avec des preuves qui renvoient aux événements d'agents spécifiques ou aux baisses de score qui les ont déclenchés
- Chaque surface — tableau de bord, digest, Mission Control — lit dans un seul ensemble de recommandations, ordonnées par priorité, automatiquement rejetées quand elles ne sont plus pertinentes
- Les insights de cohorte inter-clients (Business+) sont bucket-only avec anonymat k≥15 — motifs utiles, zéro fuite d'identité
Ce qui vient avec Memory Engine
Faits perçus par organisation
Préférences, motifs, relations, contraintes, engagements, signaux de risque, ambitions, manques de capacité, blocages, momentum, insights de cohorte — douze types de faits canoniques.
Consolidation basée sur règles + IA
Détecteurs déterministes pour chaque organisation ; Pro+ ajoute un run Sonnet nocturne avec gating à seuil de signal et output validé par Zod.
Recommandations pilotées par templates
Templates déclaratifs qui mappent les types de faits aux recommandations avec élévations de priorité basées sur le plan, liens CTA et rejet automatique quand le fait sous-jacent disparaît.
Quatre surfaces de visualisation
Injection dans le prompt du consultant, carte de tableau de bord, section digest hebdomadaire, tableau de bord Mission Control — même source, priorités différentes.
Confidentialité by design
Hashing salé par org, limite d'émission gated par Zod, whitelist de méta bornée, agrégation de cohorte bucket-only avec plancher k≥15 imposé au niveau de la base de données.
L'opt-out est respecté à chaque couche
Le flip cohort_contribution_enabled exclut une organisation à la fois des écritures et des lectures de cohorte — aucune donnée ne quitte votre tenant sans consentement explicite.
Comment cela atterrit dans votre tenant
Les signaux commencent à circuler
Dès le jour un, chaque évaluation, approbation d'agent, publication de politique, complétion de guide, décision et expérience émet un signal validé par Zod sur le bus.
Premier run de consolidation
Jour deux à 05:00 UTC : le run de règles trouve ses premiers motifs, seede les premières lignes organization_memory. Le consultant commence à les citer.
Les recommandations émergent
En une semaine, la carte d'accueil du tableau de bord et Mission Control affichent vos premières recommandations. Le digest inclut les éléments de haute priorité chaque lundi.
Le run IA démarre (Pro+)
Quand le volume de signaux ou les faits dérivés du consultant le justifient, notre modèle IA ajoute les faits subtils — préférences, ambitions, contextes de décision que les détecteurs ne peuvent voir.
“Nous avons arrêté d'expliquer notre organisation à l'IA chaque lundi. Elle savait, simplement. Trois semaines plus tard, elle a signalé une dérive de gouvernance que nous n'avions pas remarquée nous-mêmes.”
Disponible sur Pro, Business et Enterprise
Le run de règles + l'injection dans le consultant viennent avec chaque plan. Pro+ déverrouille la consolidation IA nocturne et les recommandations sur la carte du tableau de bord. Business+ obtient Mission Control et les insights de cohorte prédictifs. Enterprise ajoute les prédictions pour les signaux de risque inter-clients et l'accès Brain API.
Donnez une mémoire à votre IA.
Réservez une démo et voyez ce que le moteur apprendrait sur votre organisation pendant sa première semaine.