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1 2 3		Amélioration de l'utilisation de l'IA dans Memento	Explorer des cas d'usage IA pertinents, définir l'architecture multilingue, prioriser les fonctionnalités par valeur utilisateur	ai-recommended	SCAMPER Method Future Self Interview Six Thinking Hats	20+ idées SCAMPER Solution 3-couches confiance 7 alternatives créatives Six Hats		completed	2026-01-09

Brainstorming Session Results

Facilitator: AI Brainstorming Guide Date: 2026-01-09

Session Overview

Topic: Amélioration de l'utilisation de l'IA dans Memento

Goals:

• Explorer des cas d'usage IA pertinents pour une app de prise de notes
• Définir l'architecture multilingue (prompts système en anglais, données en langue utilisateur)
• Prioriser les fonctionnalités par valeur utilisateur

Technique Selection

Approach: AI-Recommended Techniques

Analysis Context: Amélioration IA dans Memento avec focus sur cas d'usage pertinents, architecture multilingue et priorisation

Recommended Techniques:

Phase 1: SCAMPER Method (Structured) ✅ TERMINÉ

Why this fits: Vous avez déjà 3 idées de base. SCAMPER permet de les expandre systématiquement selon 7 dimensions créatives Expected outcome: 15-20 variantes et améliorations des 3 idées initiales ✅ ATTEINT

Phase 2: Future Self Interview (Introspective Delight) 🔄 EN COURS

Why this builds on Phase 1: Projection dans le futur pour comprendre les vrais besoins utilisateurs et frictions potentielles Expected outcome: Compréhension profonde des besoins réels et problèmes d'usage

Phase 3: Six Thinking Hats (Structured)

Why this concludes effectively: Vision complète des implications techniques, UX et business pour l'architecture multilingue Expected outcome: Architecture multilingue robuste avec analyse multi-perspectives

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Phase 1: SCAMPER Method - Results

S - Substitute: Pattern ON/OFF

Idées clés:

• Auto-description d'images ON/OFF → Bouton transparent sur image quand OFF
• Auto-reformulation ON/OFF → Bouton crayon sur paragraphes + menu contextuel
• Auto-titres ON/OFF → 3 suggestions IA sous champ titre
• Page Settings IA avec checkboxes pour chaque fonctionnalité
• Philosophie: "Zéro friction par défaut, mais contrôlable"

C - Combine: Hybrides intelligents

Idées clés:

• Images + Titres → Photo sans titre → analyse + titre auto
• Reformulation + Titres → Bouton "Optimiser la note" → contenu + titre
• Mode "Super IA" → Un bouton pour TOUT faire d'un coup
• Tags hybrides → Catégories IA hiérarchiques + tags utilisateur personnalisés

A - Adapt: Extensions contextuelles

Idées clés:

• Liens/URLs → Bouton IA pour résumer OU extraire points clés (choix paramètres)
• Codes/citations → IA explique le contexte
• Recherche sémantique → "Rechercher par sens" au lieu de mots-clés
• Multilinguisme → Détection automatique par note + bouton régénération

M - Modify: Améliorations UX

Idées clés:

• Tags hybrides → Catégories IA (hiérarchiques) + tags perso
• Choix paramètres → Options configurables (résumé vs bullets vs analyse)
• Proposition langue → IA détecte + propose/confirme avant générer
• Bouton → Décision par A/B testing plus tard (itération pragmatique)

P - Put to Other Uses: Extensions futures

Idées clés:

• Audio → Transcription + résumé notes vocales (pour plus tard)
• IA priorisation → Organisation auto des notes
• Business model → Freemium avec IA payante (type n8n, "paiement un café")
• Contrainte Zéro DevOps → Solutions managées (Vercel, Netlify)

E - Eliminate: Simplification

Idées clés:

• RÉTABLISSEMENT: Garde la détection AUTO de la langue (plus prévisible)
• Bouton → Test A/B des scénarios pour décision itérative

R - Reverse: Inversions innovantes

Idées clés:

• Workflow inversé → IA propose des brouillons basés sur patterns historiques
• Rôle inversé → IA donne conseils d'organisation et structuration
• Priorité inversée → IA suggère des suites logiques après chaque note
• Travail fond (NON) → Pas d'IA en arrière-plan pendant sommeil

Total idées générées: 20+ concepts concrets

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Phase 2: Future Self Interview - Results ✅

Approche: Projection temporelle pour comprendre vrais besoins utilisateurs

Interview Insights:

Fonctionnalité la plus appréciée:

• 🎯 "IA suggère des suites logiques" - Gain de temps, évite d'oublier, flux de travail fluide

Principal défi identifié:

• ⚠️ Hallucinations de l'IA - Erreurs, inventions, pertes de confiance

Solution Élégante Proposée: Système de Confiance à 3 Couches

1. Score de Confiance (Transparence)

• Score % affiché pour chaque génération IA

• 90% = ✅ Solide (auto-application)

• 70-89% = ⚠️ Moyen (à vérifier)
• <70% = ❌ Faible (pas d'auto-génération)

2. Feedback & Apprentissage

• Boutons 👍👎 à côté de chaque génération
• "Ça marche!" → IA retient les patterns positifs
• "Faux" → IA apprend et évite les erreurs

3. Mode Conservatif (Safety First)

• Générations auto seulement si confiance >90%
• Si doute: IA demande confirmation

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Phase 3: Six Thinking Hats - Results ✅

Approche: Vision multi-perspectives pour validation complète de l'architecture multilingue et des fonctionnalités IA

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🎩 White Hat - Faits & Techniques (Architecture)

Faits techniques actuels:

• Stack Next.js 15 + Prisma + SQLite
• IA providers supportés: Ollama, OpenAI, Custom OpenAI
• Tags AI déjà implémenté avec embeddings
• Base de données existante avec User, Note, Label
• Système auth fonctionnel

Besoins techniques identifiés:

• API embeddings pour recherche sémantique (vector search)
• API generation pour titres, résumés, reformulations
• Stockage embeddings dans DB (nouvelle colonne/vector DB)
• Scoring de confiance (mécanisme interne IA ou meta-layer)
• Système feedback user (nouvelle table/user_feedback)
• File upload pour images (OCR/description)
• Configuration multi-provider (dans Settings admin)

Architecture multilingue:

• Prompts système en anglais (stabilité)
• Détection auto langue par note (user data)
• Embeddings multi-langues supportés

Contraintes:

• Zéro DevOps → Vercel/Netlify hosting
• SQLite en prod (pas de vector DB séparée)
• Modèles locaux via Ollama ou API externes

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❤️ Red Hat - Émotions & Ressenti Utilisateur

Ce que les utilisateurs vont ressentir:

• 😊 Soulagement: "Ça marche tout seul, je ne fais rien"
• 🤩 Délice: "Wow, il a deviné ce que je voulais faire!"
• 😰 Frustration potentielle: "Pourquoi la IA s'est trompée?"
• 😕 Confusion: "Comment ça marche ce score de confiance?"
• 🎯 Contrôle: "Je peux désactiver si je veux"

Points de friction émotionnelle identifiés:

• Hallucinations = perte de confiance rapide
• Trop d'options = overwhelm
• IA trop présente = sentiment d'être surveillé
• IA invisible = "magie" mais aussi manque de compréhension

Design émotionnel recommandé:

• Transparence sur ce que fait la IA
• Feedback immédiat (spinners, toast notifications)
• Contrôle utilisateur TOUJOURS disponible
• Messages humains, pas techniques

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🌞 Yellow Hat - Bénéfices & Valeur

Valeur utilisateur directe:

• ⏱️ Gain de temps: Titres auto, tags auto, reformulations rapides
• 🧠 Moins de charge cognitive: IA gère la organisation, user se concentre sur contenu
• 🔍 Retrouvabilité: Recherche sémantique = trouver par sens, pas mots-clés
• 📈 Qualité: Reformulations améliorent clarté des notes
• 🎯 Flow: Suggestions de suites logiques = ne pas oublier, continuation fluide

Valeur business (modèle freemium):

• 💰 Revenus: Abonnement pour features IA avancées
• 🎁 Attraction: Version gratuite = acquisition users
• ☕ Payment friendly: "Buy me a coffee" = low friction
• 🚀 Scalabilité: Zéro DevOps = coûts maîtrisés

Valeur technique:

• 🔧 Maintenabilité: Architecture modulaire (factory pattern pour providers)
• 🌍 International: Support multi-langues out-of-the-box
• 🛡️ Confiance: Système de feedback = amélioration continue

Différenciation vs concurrents:

• Google Keep: pas de IA avancée
• Notion: IA payante seulement, complexe
• Memento: simple + IA progressive + respect privacy (Ollama local)

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⚫ Black Hat - Risques & Défis

Risques techniques:

• ⚠️ Performance: Embeddings = ralentissements si beaucoup de notes
• 💾 Stockage: SQLite avec embeddings = taille DB rapide
• 🔐 Sécurité: File upload images = validation nécessaire
• 🐛 Hallucinations: IA peut générer faux, même avec score de confiance
• 🌐 API limits: OpenAI = coûts, rate limits; Ollama = nécessite installation locale

Risques UX:

• 😤 Frustration: IA qui se trompe = abandon
• 🤔 Complexité: Trop de features = overwhelm
• 🎭 Incohérence: Tags IA qui ne font pas sens pour l'utilisateur
• 🔔 Spam: Notifications IA trop fréquentes = désactivation

Risques business:

• 💸 Coûts IA: OpenAI API = margin pressure si beaucoup d'users
• 📉 Adoption: Users ne voient pas la valeur IA = pas de conversion freemium
• 🏃 Churn: Une mauvaise expérience IA = perte user
• ⚖️ Concurrence: Notion, Obsidian ajoutent IA aussi

Risques adoption:

• 🔒 Privacy: Users inquiets que IA lise leurs notes
• 🏠 Setup local: Ollama = barrière à l'entrée pour utilisateurs non-techniques
• 📊 Data usage: Users sur connexion limitée = embeddings = consommation data

Mitigations identifiées:

• Système confiance + feedback = réduit hallucinations impact
• Mode conservatif = moins d'erreurs auto
• ON/OFF granulaire = user contrôle = réduit frustration
• Hosting managé = zéro DevOps mais coûts hosting
• Ollama optionnel = fallback OpenAI pour users non-tech

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🌱 Green Hat - Alternatives Créatives

Nouvelles idées issues de l'analyse:

1. IA Contextuelle (Smart Context)

• IA adapte son comportement selon le type de note
• Note code = suggestions techniques
• Note liste = checkboxes, organisation
• Note réflexion = questions de synthèse

2. Templates IA-Enhanced

• IA génère templates personnalisés selon patterns utilisateur
• "Meeting notes", "Brainstorming", "Project planning"
• Auto-complétion de sections

3. IA Collaborative

• Mode "Brainstorm avec IA" = IA propose des idées
• IA joue rôle de "devils advocate" = challenge les idées
• IA suggère des connexions entre notes

4. Gamification Subtile

• "Note du jour" = IA met en avant une note à relire
• "Patterns découverts" = IA montre tendances d'écriture
• "Insight semaine" = IA résume les thèmes récurrents

5. IA Prédictive

• IA suggère de créer une note avant même qu'on le demande
• "Tu créés souvent des notes X le mardi, veux-tu un template?"
• Anticipation basée sur historique

6. Mode "Focus IA"

• Interface simplifiée avec IA en avant
• Tout est automatique, minimal UI
• Pour utilisateurs qui veulent zéro friction

7. IA + Voice (future-proofing)

• Préparer architecture pour transcription vocale
• Commandes vocales: "Crée une note sur X"
• Dictée avec reformulation IA en temps réel

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🔵 Blue Hat - Process & Organisation

Synthèse des 3 phases:

20+ idées générées (SCAMPER):

• Catégorisation: UX (5), Architecture (4), Business (3), Features (8)

Problème critique identifié (Future Self):

• Hallucinations → Solution: Système confiance 3 couches ✅

Validation multi-perspectives (Six Hats):

• Technique: Faisable avec stack actuel + quelques ajouts
• Émotionnel: Besoin transparence + contrôle
• Valeur: Gain temps + différenciation claire
• Risques: Mitigables avec architecture solide
• Créatif: 7 nouvelles directions innovantes

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📊 Priorisation des Fonctionnalités

Phase 1 - MVP IA (Maximum Value, Quick Wins):

1. ✅ Tags IA automatiques (déjà implémenté)
2. 🎯 Titres auto (3 suggestions, pas d'auto-génération)
3. 🔍 Recherche sémantique (vector search avec embeddings)
4. 🎨 Bouton reformulation (manuel, par paragraphe)

Phase 2 - Experience Enhancement: 5. 🖼️ Description images (OCR + description) 6. 🔗 Résumé URLs (extraction points clés) 7. 💡 Suggestions suites logiques (après chaque note) 8. ⚙️ Settings IA granulaires (ON/OFF par feature)

Phase 3 - Trust & Intelligence: 9. 📊 Score de confiance (transparence) 10. 👍👎 Feedback learning (amélioration continue) 11. 🛡️ Mode conservatif (safety first) 12. 🌍 Détection langue auto (multilingue)

Phase 4 - Advanced Features (Freemium): 13. 🎙️ Transcription audio (notes vocales) 14. 📁 Organisation auto (IA propose dossiers/catégories) 15. 🧠 Templates IA personnalisés (patterns utilisateur) 16. 🤖 Mode "Super IA" (optimisation complète note)

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🎯 Architecture Technique Recommandée

Base de données (Prisma + SQLite):

Note (existante)
  + embedding: Vector (512) // embeddings pour recherche sémantique
  + autoGenerated: Boolean // True si titre/tags par IA
  + aiConfidence: Int? // Score 0-100 si généré par IA
  + language: String? // Langue détectée: 'fr', 'en', etc.

AiFeedback (nouvelle)
  + id: ID
  + noteId: Note
  + userId: User
  + feedbackType: Enum (thumbs_up, thumbs_down, correction)
  + originalContent: String
  + correctedContent: String?
  + createdAt: DateTime

API Routes:

• /api/ai/tags (existante)
• /api/ai/embeddings (génération embeddings note)
• /api/ai/search (recherche sémantique)
• /api/ai/titles (suggestions titres)
• /api/ai/refactor (reformulation texte)
• /api/ai/image (description OCR)
• /api/ai/url-summary (résumé URL)
• /api/ai/feedback (collecte feedback)
• /api/ai/next-steps (suggestions suites)

Components:

• <AiButton /> (bouton générique avec loading state)
• <AiSuggestion /> (suggestion avec score confiance)
• <AiFeedbackButtons /> (👍👎 avec tooltip)
• <AiSettingsPanel /> (ON/OFF granulaire)
• <ConfidenceBadge /> (affichage score)

Services:

• ai.service.ts (orchestration appels IA)
• confidence.service.ts (calcul score confiance)
• feedback.service.ts (collecte et analyse feedback)
• embedding.service.ts (génération et stockage embeddings)

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🚀 Next Steps Concrets

Immédiat (cette semaine):

1. ✅ Valider architecture technique avec équipe
2. 📝 Créer PRD pour features Phase 1
3. 🔧 Setup infrastructure embeddings (colonne Vector DB)
4. 🧪 Tester modèles Ollama + OpenAI pour titres/refactor

Court terme (2-4 semaines): 5. 💻 Implémenter recherche sémantique (MVP +) 6. 🎨 Développer suggestions titres 7. ✨ Bouton reformulation UX 8. 🧪 Tests utilisateurs avec petits cohort

Moyen terme (1-2 mois): 9. 🖼️ Description images + OCR 10. 🔗 Résumé URLs 11. ⚙️ Settings IA granulaires 12. 📊 Système feedback + scoring confiance

Long terme (3+ mois): 13. 🎙️ Transcription audio 14. 🤖 Mode "Super IA" 15. 🧠 Templates intelligents 16. 💰 Lancement freemium + paiement

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🎉 Conclusion Session Brainstorming

Résumé exécutif:

• 20+ idées IA générées via SCAMPER
• Problème critique identifié: hallucinations → solution élégante proposée
• Architecture multilingue validée: prompts anglais, données utilisateur multi-langues
• Priorisation claire: 4 phases de MVP à features avancées
• Business model défini: freemium avec "buy me a coffee", zéro DevOps

Décision clef: "Zéro prise de tête" = automatique par défaut, contrôle utilisateur TOUJOURS disponible

Prochaine étape: Créer PRD détaillé pour Phase 1 (MVP IA) avec specs techniques + mockups UX

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✅ Session terminée avec succès!

Date: 2026-01-09 Durée: 3 phases (SCAMPER, Future Self Interview, Six Thinking Hats) Output: Architecture validée + roadmap priorisée + next steps concrets

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