MemPalace : un système de mémoire IA local, verbatim, à backends enfichables
Le système de mémoire IA open source le mieux comparé. Et c'est gratuit.
En bref
- De quoi s’agit-il ?
- MemPalace stocke l'historique des conversations en texte verbatim et le retrouve par recherche sémantique. Les données restent sur la machine, sauf choix contraire.
- À qui s’adresse-t-il ?
- La description du dépôt qualifie MemPalace de 'système de mémoire IA open source le mieux benchmarké'. Le README fournit des chiffres de benchmark reproductibles qui étayent la partie benchmarking de cette affirmation.
- Puis-je l’utiliser commercialement ?
- Oui. MIT est une licence permissive : vous pouvez utiliser, modifier et vendre un logiciel qui en dépend, à condition de conserver les mentions de droit d’auteur et de licence.
- Est-il encore maintenu ?
- Oui. Le dépôt a reçu de nouveaux commits au cours des dernières 24 heures.
- En quel langage est-il écrit ?
- Principalement Python, d’après les statistiques de langage de GitHub.
Ces réponses reposent sur les données GitHub du projet (dernière synchronisation le 15 septembre 2026) et sur notre analyse. Elles ne constituent pas un avis juridique.
ANALYSE OPEN SOURCE APPROFONDIE
Stockage verbatim, recherche sémantique
MemPalace est un système de mémoire IA en Python qui stocke l'historique des conversations en texte verbatim et le retrouve par recherche sémantique. Le README précise qu'il ne résume, n'extrait ni ne paraphrase pas. L'index est structuré : les personnes et projets deviennent des wings, les sujets des rooms, et le contenu original vit dans des drawers, de sorte que les recherches peuvent être limitées à une partie du corpus plutôt que portées sur l'ensemble. La couche de récupération est enfichable, l'interface étant définie dans mempalace/backends/base.py. Rien ne quitte la machine sans accord explicite.
Pour mempalace, le contrôle 1 doit partir de la version publiée v3.8.0 et des fichiers effectivement présents dans le référentiel. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Cette vérification de la section 1 distingue la promesse du README de ce que l’installation et l’usage local exposent réellement.
L'avertissement sur les sites imposteurs ouvre le README
Le README commence par un avertissement sur les sites imposteurs. Il indique que les seules sources officielles sont ce dépôt GitHub, le paquet PyPI mempalace et la documentation sur mempalaceofficial.com ; tout autre domaine, y compris les variantes .tech, .net ou d'autres .com, est un imposteur susceptible de distribuer des logiciels malveillants, avec détails dans docs/HISTORY.md. Une autre note avertit que les sessions Claude Code expirent après 30 jours sans hooks d'enregistrement automatique branchés, et renvoie vers une liste de vérification pour la rétention.
Pour mempalace, le contrôle 2 doit partir de la version publiée v3.8.0 et des fichiers effectivement présents dans le référentiel. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Cette vérification de la section 2 distingue la promesse du README de ce que l’installation et l’usage local exposent réellement.
L'installation suppose un environnement isolé
L'installation est orientée vers des environnements isolés. Le README recommande uv tool install mempalace, qui place la CLI mempalace dans un environnement dédié et l'ajoute au PATH ; pipx fonctionne de la même façon. Le pip classique n'est recommandé que dans un environnement virtuel activé, pour éviter les erreurs PEP 668 sur les Pythons Debian, Ubuntu et Homebrew et pour empêcher des dépendances comme chromadb, numpy et grpcio d'entrer en conflit avec le site-packages global. Une image Docker exécute le serveur MCP ou la CLI sans outillage Python local ; tout est persisté sous /data, donc un volume doit y être monté. L'image inclut par défaut les extras extract et spellcheck ; une variante GPU construite avec Dockerfile.gpu est disponible pour les embeddings accélérés par CUDA.
Pour mempalace, le contrôle 3 doit partir de la version publiée v3.8.0 et des fichiers effectivement présents dans le référentiel. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Cette vérification de la section 3 distingue la promesse du README de ce que l’installation et l’usage local exposent réellement.
Cinq backends de stockage derrière un même contrat
Cinq backends de stockage se trouvent derrière le contrat enfichable. ChromaDB est le défaut et ne demande aucune configuration. sqlite_exact est aussi inclus et offre une recherche locale exacte. Milvus et pgvector s'installent comme extras (mempalace[milvus] et mempalace[pgvector]), tandis que qdrant est inclus et fonctionne comme serveur REST. Le tableau du README liste le support des espaces de noms et de la recherche lexicale par backend. La sélection se fait via --backend, la variable d'environnement MEMPALACE_BACKEND ou la clé backend dans config.json. Chaque backend non défaut est optionnel.
Pour mempalace, le contrôle 4 doit partir de la version publiée v3.8.0 et des fichiers effectivement présents dans le référentiel. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Cette vérification de la section 4 distingue la promesse du README de ce que l’installation et l’usage local exposent réellement.
Les commandes de démarrage rapide couvrent l'ingestion, la recherche et le réveil de session
Le démarrage rapide montre trois commandes : mempalace mine pour ingérer des fichiers de projet ou des sessions Claude Code (avec --mode convos et --wing pour le cadrage), mempalace search pour les requêtes sémantiques, et mempalace wake-up pour charger le contexte d'une nouvelle session. Le serveur MCP expose 36 outils couvrant les lectures et écritures du palace, les opérations du graphe de connaissances, la navigation entre wings, la gestion des drawers et les journaux d'agents. Des hooks d'enregistrement automatique existent pour Claude Code, Codex CLI et Cursor IDE ; mempalace sweep stocke un drawer verbatim par message utilisateur ou assistant, idempotent et reprise sûre.
Pour mempalace, le contrôle 5 doit partir de la version publiée v3.8.0 et des fichiers effectivement présents dans le référentiel. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Cette vérification de la section 5 distingue la promesse du README de ce que l’installation et l’usage local exposent réellement.
Des benchmarks reproductibles et bornés
Les chiffres de benchmark se reproduisent depuis le dépôt avec les commandes de benchmarks/BENCHMARKS.md ; les résultats par question sont commités sous benchmarks/results_*. Sur LongMemEval, la recherche sémantique brute atteint 96,6 % R@5, sans heuristique ni LLM. Le pipeline hybrid v4, calibré sur 50 questions de développement et évalué sur les 450 retenues, atteint 98,4 %. Avec un reclassement par LLM, on atteint au moins 99 % sur les 500 questions. LoCoMo donne 60,3 % R@10 en brut et 88,9 % avec hybrid v5 ; ConvoMem 92,9 % de rappel moyen ; MemBench 80,3 % R@5. Le README évite délibérément une comparaison côte à côte avec Mem0, Mastra, Hindsight, Supermemory ou Zep, au motif que des métriques différentes sur des découpages différents ne se comparent pas honnêtement.
Pour mempalace, le contrôle 6 doit partir de la version publiée v3.8.0 et des fichiers effectivement présents dans le référentiel. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Cette vérification de la section 6 distingue la promesse du README de ce que l’installation et l’usage local exposent réellement.
Graphe de connaissances, agents et prérequis
Un graphe temporel d'entités et de relations, porté par SQLite local, prend en charge l'ajout, l'interrogation, l'invalidation et la chronologie avec des fenêtres de validité. Chaque agent spécialisé a son propre wing et son journal dans le palace, découvrables à l'exécution via mempalace_list_agents. Les prérequis sont Python 3.9 ou plus, un backend de stockage vectoriel et environ 300 Mo de disque pour le modèle d'embedding ; l'onboarding propose embeddinggemma-300m (multilingue, 100+ langues) ou all-MiniLM-L6-v2 (anglais seul, environ 30 Mo). Le README indique qu'aucune clé API n'est requise pour le chemin de benchmark principal. Le projet est sous licence MIT ; celle-ci accorde l'utilisation, la copie, la modification, la fusion, la publication, la distribution, la sous-licence et la vente, exclut la garantie, mais ne dit rien sur la posture de sécurité ou le support.
Pour mempalace, le contrôle 7 doit partir de la version publiée v3.8.0 et des fichiers effectivement présents dans le référentiel. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Cette vérification de la section 7 distingue la promesse du README de ce que l’installation et l’usage local exposent réellement.
Conclusion éditoriale
La description du dépôt qualifie MemPalace de 'système de mémoire IA open source le mieux benchmarké'. Le README fournit des chiffres de benchmark reproductibles qui étayent la partie benchmarking de cette affirmation. Ce que le README n'établit pas, c'est une vérification indépendante de ces chiffres, une garantie de sécurité au-delà de l'affirmation selon laquelle rien ne quitte la machine sans accord explicite, ou un engagement de support ; la licence MIT exclut explicitement toute garantie. Installer avec uv tool install mempalace, exécuter mempalace mine, mempalace search puis mempalace wake-up, et comparer les résultats avec benchmarks/BENCHMARKS.md. Le projet convient donc à une évaluation ciblée lorsque ce scénario correspond au besoin, mais le README ne suffit pas à établir une garantie de production.
Notes de la communauté