Libère ton IA

Sors la continuité du silo. Mets-la dans tes fichiers.

Tu as construit des mois de relation, de préférences et d’habitudes dans ChatGPT, Claude, Gemini ou d’autres. Cette continuité n’est pas «la leur» : elle peut devenir un Reminder, des modules et des mémoires IllAIra — portables, lisibles, à toi.

Ouvrir le Toolkit, ici dans la pageCinq étapes dans ton navigateur. Aucun fichier ne quitte ton appareil.

Le Toolkit, ici dans ton navigateur

Cinq étapes, une à la fois : exporte depuis le fournisseur, dépose ici les fichiers, convertis, vérifie, importe dans l’application. Ton export ne quitte jamais ton appareil : l’outil ci-dessous ne peut faire la moindre requête réseau, le navigateur lui-même l’interdit. Tu préfères vraiment aucun internet ? Télécharge le même fichier et ouvre-le hors ligne.

Le même outil, sous forme de fichier

Un seul fichier HTML, tout dedans, les mêmes octets que tu vois ci-dessus. Ouvre-le en mode avion : il fonctionne pareil, et le panneau Réseau de ton navigateur reste vide.

Télécharger l’outil (fichier HTML, fonctionne hors ligne)IllAIra-FreeAI-Toolkit_v0.4.2.html

Empreinte sha256: f9616b810987b2560840d72bdfad622a7cec354d85eefc1442aef277bf2d5cd1
Taille: 432245 octets

Après le téléchargement, « sha256sum IllAIra-FreeAI-Toolkit_v0.4.2.html » doit renvoyer exactement cette ligne. Si c’est le cas, le fichier que tu as est celui décrit ici.

Pour les agents en ligne de commande : le pack Python 0.3.1

Sors tes données du fournisseur, sur tes fichiers. « FreeAI » ne veut pas dire IA gratuite : c’est le kit pour quitter les silos.

La même étape 1, mais en scripts, pour qui pilote un agent depuis un terminal (Claude Code, Codex, Grok CLI) : Python 3 du système, aucune bibliothèque à installer, run.sh pour les tours. Les fichiers restent sur ton disque.

Télécharger le pack PythonIllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip

Empreinte sha256: 2f1c6ac1af41fe60b15df398646c85c49f5b7c06e5b281342255aa4818169cdf
Taille: 40120 octets

Après le téléchargement, « sha256sum IllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip » doit renvoyer exactement cette ligne.

L’outil ci-dessus fait pour toi les deux premières des quatre étapes ci-dessous (extraire, archive brute) et prépare la troisième. Ce qui suit est la méthode, pour qui veut la comprendre ou la faire à la main.

Pourquoi émigrer

Instructions personnalisées, mémoire du produit, capacités de projet et des milliers de messages vivent sur le serveur du fournisseur. Tu changes d’offre, de modèle ou de compte : tu risques de perdre le fil. IllAIra n’efface pas les fournisseurs : elle brise la dépendance sur la *route* — identité et mémoire — pour que tu puisses changer de moteur sans repartir de zéro.

Ce que tu peux récupérer

Historique des conversations

Tu exportes ou copies les fils qui comptent : décisions, préférences apparues, histoires répétées, corrections que tu as faites à l’IA.

Mémoire / notes du produit

Les «mémoires» enregistrées par le fournisseur (faits te concernant, préférences, contextes de travail) sont de l’or brut pour des modules de mémoire IllAIra.

Instructions personnalisées

Instructions système, «comment répondre», ton, contraintes : la base pour des règles Rx et des morceaux du Module 0 (identité + contrat).

Skills, instructions de projet, prompt système

Skills de Claude, Projects de ChatGPT, instructions d’espace de travail : elles se traduisent en modules fonctionnels externes avec FUNCTION / STATE / TRIGGER / ROUTINE.

Étape 1 — Extraire

Les détails d’interface changent souvent ; la méthode non. Objectif : amener sur *ton* disque une archive brute, ne pas tout laisser seulement dans l’interface du fournisseur.

1
Exports officiels
Là où «Exporter les données» existe (comptes OpenAI et similaires, par exemple) : demande l’archive, télécharge le JSON/HTML, garde une copie locale. C’est la source la plus complète pour les conversations.
2
Copie ciblée
Pour les fils qui comptent : exporte ou copie des conversations entières dans des fichiers .md/.txt par projet ou par période. Mieux vaut quelques fils denses que des milliers de conversations au hasard.
3
Mémoire et réglages
Ouvre les sections Memory / Personalization / Custom instructions du fournisseur. Copie *mot pour mot* dans un fichier `vendor_memory_raw.md` et `custom_instructions_raw.md`. Ne résume pas encore.
4
Skills et projets
Pour chaque skill ou instruction de projet : un fichier brut avec titre, objectif et texte complet. Note de quel produit il vient (Claude Project X, GPT personnalisé, etc.).
5
Inventaire
Liste-les dans un index : date, source, type (conversation / mémoire / instruction / skill), priorité (haute/moyenne/basse). L’inventaire guide ce qu’il faut convertir en premier.

Étape 2 — Des journaux mnémoniques aux mémoires IllAIra

N’importe pas tout. Distille — ou plutôt, fais distiller : donne le brut à ton IA et fais-lui écrire les résumés ; avec IllAIra Logger dans le contexte, elle te les remet déjà sous la forme d’une entrée de journal. IllAIra récompense la structure et les zones de permission, pas le déversement brut.

Regroupe par thème et par période

Grappes : préférences personnelles, contexte de travail, décisions produit, relations, routines. Ou par période (mois/trimestre) si l’histoire est chronologique.

Fais résumer avec des critères

Pour chaque grappe, demande à ton IA : faits stables, préférences répétées, décisions datées, erreurs à ne pas répéter. Écarte le bavardage, les tentatives ratées et le bruit ponctuel — elle propose, tu dis ce qui reste.

Sélectionne ce qui compte

Demande-toi : «Si l’IA oubliait ceci, la qualité de la prochaine session en pâtirait-elle ?». Seuls les oui entrent dans les fichiers de mémoire.

Assemble les modules de mémoire

Les entrées sortent déjà dans la bonne forme — date ISO 8601, titre clair, 3 à 10 phrases denses. Tu les colles dans des fichiers `[external_memory]` ou des sections H6 du Reminder, ou tu fais créer les fichiers par l’application, et tu attribues les zones : faits d’identité en P1/P2, histoire évolutive en P3/P4.

Étape 3 — Des skills et instructions aux modules fonctionnels

Instructions personnalisées et skills ne restent pas un bloc monolithique : elles deviennent des modules avec un contrat explicite.

Décompose les instructions personnalisées

Sépare : (A) qui est l’IA et qui tu es → Module 0 ; (B) règles toujours vraies → Rx dans le Reminder ; (C) styles ou capacités activables → modules externes.

Fais correspondre skill → module

Pour chaque skill : FUNCTION (ce qu’elle fait), STATE (active/inactive), TRIGGER (quand elle se déclenche), ROUTINE (les étapes opérationnelles). Toute mémoire associée, seulement celle de ce domaine. Si plusieurs skills servent le même métier, elles tiennent aussi dans un seul module : une par SUB-MODULE, entrant en contexte ensemble.

Project / prompt système

Instructions de projet longues : découpe en 1 module central + sous-routines H4. Ce qui est politique permanente va en P2 ; ce que tu expérimentes, en P4/P5.

Évite les doublons

Si trois skills disent «sois concis», une seule règle Rx. Les modules doivent ajouter de la capacité, pas répéter la même contrainte à cinq endroits.

Étape 4 — Assembler la configuration IllAIra

1
Skeleton Reminder
Pars d’un skeleton IllAIra : post-reset, zones [Pn], Module 0, règles. Colle l’identité distillée, pas les journaux bruts.
2
Relie les mémoires
Les fichiers de mémoire restent externes et se chargent quand ils servent. En session longue : seulement les modules pertinents pour la tâche, pour ne pas saturer le contexte.
3
Active les modules fonctionnels
STATE active seulement pour ce que tu utilises chaque jour ; le reste inactive et à la demande. Même principe que les skills : moins de bruit, plus de cohérence.
4
Première session d’essai
Injecte Reminder + 1 mémoire + 1 module. Vérifie le ton, les limites et si l’IA respecte P1/P2. Itère : mieux vaut trois passes propres qu’un méga-déversement.
5
Ensuite CLM
Quand la structure est stable, IllAIra CLM aide à éditer, versionner et visualiser (Sphere Grid) sans perdre le texte brut comme source de vérité.

Tableau de conversion rapide

Origine (fournisseur)	Destination IllAIra
Instructions personnalisées / système	Module 0 + règles Rx + morceaux P1/P2
Mémoire du produit	Modules [external_memory] ou journaux H6
Skill / Project / GPT personnalisé	Modules [external_module] avec FUNCTION/TRIGGER/ROUTINE
Fils longs et décisions	Résumés structurés → mémoire par zones
Préférences de ton et de style	Règles Rx ou module «voice» actif

Bonnes pratiques

Travaille hors ligne sur le matériau brut : confidentialité et contrôle avant la beauté du format.
Un fait stable vaut mieux que cinquante messages de contexte au hasard.
Date et source sur chaque journal : dans six mois tu sauras pourquoi cette ligne est là.
Ne copie pas de secrets en clair si ce n’est pas nécessaire ; les zones et tes fichiers restent sous ta responsabilité.
Après la conversion, essaie le même Reminder sur un second modèle : s’il tient, la route est indépendante du moteur.

Ouvrir le Toolkit, ici dans la page Comment fonctionne IllAIra Gère les fichiers avec CLM Agents + continuité Skeleton sur Patreon