The Living State
Vos LLMs et agents oublient tout entre les sessions.
T.E.M.P.R.A (Temporal Embedding Memory Projection Reconsolidation Architecture) encode le temps comme coordonnée géométrique native dans l'espace d'embedding —
pas un filtre, pas des métadonnées. La première vraie mémoire cognitive pour les modèles IA.
Chaque entreprise déployant des LLMs se heurte au même mur : modèles sans état, zéro mémoire contextuelle, aucune cohérence temporelle. TEMPRA résout cela au niveau de l'architecture — pas du prompt.
RAG, résumés, filtres temporels — ce sont des pansements. Aucun ne traite le temps comme une dimension fondamentale du raisonnement. TEMPRA change l'architecture, pas le prompt.
Embedding sémantique + filtre timestamp en post-retrieval. Le temps est une métadonnée externe — le modèle ne « ressent » pas la distance temporelle, il lit une date.
Mem0, MemGPT, Zep — tous construits sur cette logique. La récence est calculée après coup, pas intégrée dans la géométrie de l'espace de représentation.
τ est encodé comme coordonnée sinusoïdale multi-échelle directement à l'intérieur du vecteur. Le temps devient une dimension de ℝ¹⁶³² — pas un filtre, pas un tri.
Retrieval temporellement cohérent sans règles manuelles. La similarité cosinus intègre naturellement la distance temporelle. Delta démontrable vs baseline sémantique.
De la réception du message à la reconsolidation mémorielle. Chaque étape produit un état traçable et auditable — déployable on-premise dans votre infrastructure.
On-premise, données souveraines, sans refonte d'infrastructure.
Vos LLMs et agents acquièrent un moi cognitif — mémoire persistante et temporellement cohérente.
TEMPRA est une infrastructure propriétaire — ni une prestation de conseil, ni un build d'agence. Nous levons un pre-seed pour livrer le MVP, et nous nous associons aux entreprises qui veulent la faire tourner sur leur propre stack.
On parle de votre problème concret — et en quelques minutes on saura si TEMPRA est le bon fit.
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