Projet ALFRED
Un assistant cognitif adaptatif conçu pour réduire la charge mentale, améliorer l'organisation et proposer une IA plus humaine, locale et sécurisée.
Vision & mission
Pourquoi ALFRED ?
Les assistants IA actuels centralisent les données dans le cloud, dépendent d'internet et ne s'adaptent pas réellement à l'utilisateur. ALFRED est conçu à l'inverse : local-first, privacy-first, adaptatif.
Ce projet est aussi le terrain d'une thèse professionnelle : comment concevoir, sécuriser et gouverner un assistant intelligent local-first, en le préparant à un déploiement public maîtrisé.
Qui développe ALFRED ?
Je m'appelle Céline. Je développe ALFRED dans le cadre d'une reconversion vers l'intelligence artificielle, la gestion de projet et la cybersécurité. Chaque ligne de code est une brique de ma thèse professionnelle.
Organisation : Cognitive Products Lab
Version actuelle : V1.9
ALFRED n'est pas né d'une fascination pour la technologie. Il est né d'un besoin réel : réduire la charge mentale, conserver l'autonomie et disposer d'un assistant capable de s'adapter — pas l'inverse. Les contraintes de santé ont forgé les compétences qui font aujourd'hui ALFRED.
→ Lire : Une fatigue que l'on apprend à cacherPrincipes non négociables
🔒 Local-first
Toutes les données restent sur votre appareil. Zéro cloud obligatoire.
🛡️ Security by Design
Zero Trust, Fernet, JWT, bcrypt — sécurité intégrée dès la conception.
🧠 Adaptatif
L'assistant apprend vos préférences, votre rythme, vos besoins cognitifs.
📖 Open & Transparent
Code source auditable. Thèse professionnelle publiée en open access.
La famille ALFRED
Trois assistants adaptés à chaque contexte de vie.
- Mémoire évolutive (contexte + historique)
- Personnalisation dynamique
- Interaction naturelle (texte + voix + émotion)
- 100 % local · Privacy by design
- Leadership stratégique & décisionnel
- Gestion de projet Lean / performance
- Produits intelligents · Aide à la décision
- Collaborateurs augmentés
- Pédiatrie hospitalière · Soutien émotionnel
- Apprentissage ludique
- Développement émotionnel
- Divertissement intelligent
Architecture technique
Stack Python 3.13 — 100% local, modulaire, extensible.
Sécurité Zero Trust
33 modules de sécurité intégrés dès la conception. Aucun compromis entre confort et protection.
🔑 Fernet + JWT
Chiffrement symétrique des données locales. Tokens à durée de vie courte.
🛡️ Zero Trust
Aucun acteur n'est de confiance par défaut. Chaque accès est vérifié.
📋 Audit Trail
Journalisation complète des opérations sensibles. Traçabilité totale.
🏛️ RBAC + Vault
Contrôle d'accès par rôle. Coffre-fort pour les secrets applicatifs.
Thèse professionnelle
Du cadrage méthodologique à la mise en œuvre technique
ALFRED est le terrain d'une thèse professionnelle (épreuve D52) qui confronte le cadrage méthodologique initial du projet à sa mise en œuvre technique réelle : architecture multi-plateforme, évolution de l'architecture de données, sécurité et gouvernance by design.
Cette thèse documente comment concevoir, sécuriser et gouverner un assistant intelligent local-first en préparant un déploiement public respectueux de la sobriété numérique et de la protection des données utilisateur.
Découvrir la thèse D52 →Intéressé·e par le projet ?
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