La technologie derrière l'IA privée qui fait le travail
BrainOutput est une interface de chat unique qui tourne sur votre propre matériel ou dans un cloud privé. Elle fonctionne avec n'importe quel modèle, route chaque tâche vers le bon, et garde une mémoire durable du travail. Cette page explique comment : le routage, la stack, la mémoire et la piste d'audit.
Routage des modèles par confidentialité
Chaque requête est classée sensible ou non sensible. C'est la classe — pas le fournisseur du modèle — qui décide où va la requête.
Le sensible reste privé
Dossiers clients, contrats, comptes, données de santé, données de clients d'hôtel : ces requêtes sont traitées par un modèle privé, sur votre machine ou dans votre cloud privé. Elles ne partent jamais.
Le non sensible va où c'est pertinent
Un texte public, un brouillon générique : ces requêtes peuvent aller vers un modèle cloud moins cher ou plus fort — mais seulement si votre politique l'autorise.
Vous définissez la politique
Les règles de routage sont les vôtres, par équipe et par cas d'usage. Sur une nouvelle installation, tout reste privé ; un modèle cloud n'est utilisé que si vous l'activez.
Votre travail sensible ne part jamais ; le reste va là où c'est le moins cher ou le meilleur — seulement quand vous le décidez.
La stack, composant par composant
Chaque composant fait un seul travail et se remplace sans reconstruire le reste. Rien dans la stack ne vous lie à un fournisseur d'IA unique.
- AppareilsOpenClawvos PC et téléphones
- InterfaceChat BrainOutputconstruit sur LibreChat
- OrchestrationOrchestrateurPaperclip · planifie, suitAgentsOpenCode · espaces isolés
- Mémoirepar utilisateur, dans le chatpar projet, sur le boardconnaissance, en fichiers
- Passerelle de modèlesPasserelle de modèlesalias stables + routage par confidentialité
- ModèlesModèles locauxopen-weight · vLLMCloud privéinférence dédiéeModèles cloud (BYOK)si votre politique l'autorise
LibreChat — l'interface
Une interface de chat unique pour toute l'équipe : conversations, agents, fichiers, comptes par utilisateur.
Votre équipe n'apprend qu'un seul outil. Chaque capacité — la plateforme et tous ses modules — s'utilise depuis ce même chat, pas depuis un portail de plus.
Orchestrateur Paperclip — la colonne vertébrale
Planifie le travail, le découpe en tâches, les assigne à des agents et suit tout sur un board.
De vrais projets longs vont jusqu'au bout — pas des réponses jetables. Chaque tâche, décision et commentaire est consigné : le travail est auditable par construction.
Agents OpenCode — les exécutants
Des agents IA qui exécutent les tâches : écrire du code, analyser des documents, préparer des livrables.
Chaque agent travaille dans un espace isolé, sur sa propre branche. Le travail est relu et fusionné comme dans tout processus d'ingénierie professionnel — aucun agent ne touche la production directement.
OpenClaw — les appareils
Connecte PC et téléphones à la plateforme.
Le travail vous suit d'un appareil à l'autre au lieu de vivre dans un onglet de navigateur.
Passerelle de modèles et alias — l'aiguillage
Une passerelle unique adresse chaque modèle par un alias stable.
Les modèles se changent — pour le coût, la vitesse ou une meilleure version — sans modifier un seul workflow. L'alias reste ; le modèle derrière est votre choix.
Inférence vLLM locale — le moteur privé
Des modèles open-weight servis localement sur votre matériel via vLLM.
Le travail sensible est traité chez vous, avec un usage quasi illimité à coût fixe — pas de compteur au token sur vos données confidentielles.
BYOK — vos clés, vos modèles cloud
Apportez vos propres clés pour les modèles cloud que votre politique autorise.
Vous gardez vos relations et contrats existants avec les fournisseurs. Nous ne revendons pas de tokens et ne nous interposons jamais entre vous et vos fournisseurs de modèles.
Gestion de la mémoire
Une IA qui oublie tout entre deux sessions ne peut pas mener de vrai travail. BrainOutput garde la mémoire en trois couches explicites — vous savez toujours ce qui est retenu, et où.
Mémoire de conversation, par utilisateur
Chaque personne a sa propre mémoire dans le chat : préférences, contexte, travail en cours. Elle est liée au compte, pas partagée par défaut.
Mémoire de projet, sur le board
Le travail durable vit sous forme de tâches, documents et décisions sur le board de l'orchestrateur. Un projet survit à n'importe quelle conversation — et à n'importe quel modèle.
Connaissance, dans des fichiers
La connaissance durable est écrite dans des fichiers versionnés, pas enfermée dans la fenêtre de contexte d'un modèle. Elle se recherche, se relit, se corrige et s'audite comme tout document d'entreprise.
Bornée par construction
Les agents ne lisent que ce qu'une tâche exige, et les tampons comme les listes sont plafonnés explicitement. Une mémoire qui grandit sans borne est une fuite ; la nôtre a des limites que vous pouvez inspecter.
Sécurité et audit
L'IA privée n'est pas une promesse de page d'accueil. C'est un ensemble de mécanismes que vous pouvez vérifier.
- Une résidence des données que vous choisissez. La plateforme tourne sur votre matériel ou dans votre cloud privé. Les requêtes sensibles y sont traitées ; c'est la politique de routage — pas les conditions d'un fournisseur — qui décide de ce qui peut sortir.
- Une piste d'audit complète. Chaque tâche exécutée par l'orchestrateur porte son historique : qui a demandé, quel agent a exécuté, ce qui a changé, quelle branche l'a porté. Vous pouvez reconstruire n'importe quel travail après coup.
- Une revue là où ça compte. Les changements risqués — installation, secrets, authentification, infrastructure, données personnelles — passent par une étape de revue avant fusion. Le travail courant se clôt sur les preuves de l'exécutant.
- Un accès borné et révocable. Les agents agissent avec des identifiants à portée limitée, dans des espaces isolés, sous des budgets et des portes d'approbation avec interrupteurs d'arrêt. Aucun agent ne détient d'accès permanent à vos systèmes de production.
- Aucune dépendance. La stack est agnostique sur les LLM et chaque composant est remplaçable. Quitter n'importe quel fournisseur — y compris nous — n'impose jamais de reconstruire vos workflows.
Voyez la stack tourner sur du vrai travail
Nous vous montrerons le routage, la mémoire et la piste d'audit sur un système en fonctionnement — avec des données de démonstration, jamais celles d'un client.