- Add AI Provider Testing page (/admin/ai-test) with Tags and Embeddings tests - Add new AI providers: CustomOpenAI, DeepSeek, OpenRouter - Add API routes for AI config, models listing, and testing endpoints - Add UX Design Specification document for Phase 1 MVP AI - Add PRD Phase 1 MVP AI planning document - Update admin settings and sidebar navigation - Fix AI factory for multi-provider support
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stepsCompleted: [1, 2, 3]
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inputDocuments: []
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session_topic: 'Amélioration de l''utilisation de l''IA dans Memento'
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session_goals: 'Explorer des cas d''usage IA pertinents, définir l''architecture multilingue, prioriser les fonctionnalités par valeur utilisateur'
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selected_approach: 'ai-recommended'
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techniques_used: ['SCAMPER Method', 'Future Self Interview', 'Six Thinking Hats']
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ideas_generated: ['20+ idées SCAMPER', 'Solution 3-couches confiance', '7 alternatives créatives Six Hats']
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context_file: ''
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session_status: 'completed'
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completion_date: '2026-01-09'
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# Brainstorming Session Results
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**Facilitator:** AI Brainstorming Guide
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**Date:** 2026-01-09
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## Session Overview
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**Topic:** Amélioration de l'utilisation de l'IA dans Memento
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**Goals:**
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- Explorer des cas d'usage IA pertinents pour une app de prise de notes
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- Définir l'architecture multilingue (prompts système en anglais, données en langue utilisateur)
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- Prioriser les fonctionnalités par valeur utilisateur
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## Technique Selection
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**Approach:** AI-Recommended Techniques
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**Analysis Context:** Amélioration IA dans Memento avec focus sur cas d'usage pertinents, architecture multilingue et priorisation
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**Recommended Techniques:**
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### Phase 1: SCAMPER Method (Structured) ✅ TERMINÉ
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**Why this fits:** Vous avez déjà 3 idées de base. SCAMPER permet de les expandre systématiquement selon 7 dimensions créatives
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**Expected outcome:** 15-20 variantes et améliorations des 3 idées initiales ✅ ATTEINT
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### Phase 2: Future Self Interview (Introspective Delight) 🔄 EN COURS
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**Why this builds on Phase 1:** Projection dans le futur pour comprendre les vrais besoins utilisateurs et frictions potentielles
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**Expected outcome:** Compréhension profonde des besoins réels et problèmes d'usage
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### Phase 3: Six Thinking Hats (Structured)
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**Why this concludes effectively:** Vision complète des implications techniques, UX et business pour l'architecture multilingue
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**Expected outcome:** Architecture multilingue robuste avec analyse multi-perspectives
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## Phase 1: SCAMPER Method - Results
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### S - Substitute: Pattern ON/OFF
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**Idées clés:**
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- Auto-description d'images ON/OFF → Bouton transparent sur image quand OFF
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- Auto-reformulation ON/OFF → Bouton crayon sur paragraphes + menu contextuel
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- Auto-titres ON/OFF → 3 suggestions IA sous champ titre
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- Page Settings IA avec checkboxes pour chaque fonctionnalité
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- Philosophie: "Zéro friction par défaut, mais contrôlable"
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### C - Combine: Hybrides intelligents
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**Idées clés:**
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- Images + Titres → Photo sans titre → analyse + titre auto
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- Reformulation + Titres → Bouton "Optimiser la note" → contenu + titre
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- Mode "Super IA" → Un bouton pour TOUT faire d'un coup
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- Tags hybrides → Catégories IA hiérarchiques + tags utilisateur personnalisés
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### A - Adapt: Extensions contextuelles
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**Idées clés:**
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- Liens/URLs → Bouton IA pour résumer OU extraire points clés (choix paramètres)
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- Codes/citations → IA explique le contexte
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- Recherche sémantique → "Rechercher par sens" au lieu de mots-clés
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- Multilinguisme → Détection automatique par note + bouton régénération
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### M - Modify: Améliorations UX
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**Idées clés:**
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- Tags hybrides → Catégories IA (hiérarchiques) + tags perso
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- Choix paramètres → Options configurables (résumé vs bullets vs analyse)
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- Proposition langue → IA détecte + propose/confirme avant générer
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- Bouton → Décision par A/B testing plus tard (itération pragmatique)
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### P - Put to Other Uses: Extensions futures
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**Idées clés:**
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- Audio → Transcription + résumé notes vocales (pour plus tard)
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- IA priorisation → Organisation auto des notes
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- Business model → Freemium avec IA payante (type n8n, "paiement un café")
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- Contrainte Zéro DevOps → Solutions managées (Vercel, Netlify)
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### E - Eliminate: Simplification
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**Idées clés:**
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- RÉTABLISSEMENT: Garde la détection AUTO de la langue (plus prévisible)
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- Bouton → Test A/B des scénarios pour décision itérative
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### R - Reverse: Inversions innovantes
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**Idées clés:**
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- Workflow inversé → IA propose des brouillons basés sur patterns historiques
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- Rôle inversé → IA donne conseils d'organisation et structuration
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- Priorité inversée → IA suggère des suites logiques après chaque note
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- Travail fond (NON) → Pas d'IA en arrière-plan pendant sommeil
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**Total idées générées:** 20+ concepts concrets
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## Phase 2: Future Self Interview - Results ✅
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**Approche:** Projection temporelle pour comprendre vrais besoins utilisateurs
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### Interview Insights:
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**Fonctionnalité la plus appréciée:**
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- 🎯 **"IA suggère des suites logiques"** - Gain de temps, évite d'oublier, flux de travail fluide
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**Principal défi identifié:**
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- ⚠️ **Hallucinations de l'IA** - Erreurs, inventions, pertes de confiance
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### Solution Élégante Proposée: Système de Confiance à 3 Couches
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**1. Score de Confiance (Transparence)**
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- Score % affiché pour chaque génération IA
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- >90% = ✅ Solide (auto-application)
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- 70-89% = ⚠️ Moyen (à vérifier)
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- <70% = ❌ Faible (pas d'auto-génération)
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**2. Feedback & Apprentissage**
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- Boutons 👍👎 à côté de chaque génération
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- "Ça marche!" → IA retient les patterns positifs
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- "Faux" → IA apprend et évite les erreurs
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**3. Mode Conservatif (Safety First)**
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- Générations auto seulement si confiance >90%
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- Si doute: IA demande confirmation
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## Phase 3: Six Thinking Hats - Results ✅
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**Approche:** Vision multi-perspectives pour validation complète de l'architecture multilingue et des fonctionnalités IA
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### 🎩 White Hat - Faits & Techniques (Architecture)
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**Faits techniques actuels:**
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- Stack Next.js 15 + Prisma + SQLite
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- IA providers supportés: Ollama, OpenAI, Custom OpenAI
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- Tags AI déjà implémenté avec embeddings
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- Base de données existante avec User, Note, Label
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- Système auth fonctionnel
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**Besoins techniques identifiés:**
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- API embeddings pour recherche sémantique (vector search)
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- API generation pour titres, résumés, reformulations
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- Stockage embeddings dans DB (nouvelle colonne/vector DB)
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- Scoring de confiance (mécanisme interne IA ou meta-layer)
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- Système feedback user (nouvelle table/user_feedback)
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- File upload pour images (OCR/description)
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- Configuration multi-provider (dans Settings admin)
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**Architecture multilingue:**
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- Prompts système en anglais (stabilité)
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- Détection auto langue par note (user data)
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- Embeddings multi-langues supportés
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**Contraintes:**
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- Zéro DevOps → Vercel/Netlify hosting
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- SQLite en prod (pas de vector DB séparée)
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- Modèles locaux via Ollama ou API externes
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### ❤️ Red Hat - Émotions & Ressenti Utilisateur
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**Ce que les utilisateurs vont ressentir:**
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- 😊 **Soulagement**: "Ça marche tout seul, je ne fais rien"
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- 🤩 **Délice**: "Wow, il a deviné ce que je voulais faire!"
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- 😰 **Frustration potentielle**: "Pourquoi la IA s'est trompée?"
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- 😕 **Confusion**: "Comment ça marche ce score de confiance?"
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- 🎯 **Contrôle**: "Je peux désactiver si je veux"
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**Points de friction émotionnelle identifiés:**
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- Hallucinations = perte de confiance rapide
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- Trop d'options = overwhelm
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- IA trop présente = sentiment d'être surveillé
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- IA invisible = "magie" mais aussi manque de compréhension
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**Design émotionnel recommandé:**
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- Transparence sur ce que fait la IA
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- Feedback immédiat (spinners, toast notifications)
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- Contrôle utilisateur TOUJOURS disponible
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- Messages humains, pas techniques
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### 🌞 Yellow Hat - Bénéfices & Valeur
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**Valeur utilisateur directe:**
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- ⏱️ **Gain de temps**: Titres auto, tags auto, reformulations rapides
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- 🧠 **Moins de charge cognitive**: IA gère la organisation, user se concentre sur contenu
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- 🔍 **Retrouvabilité**: Recherche sémantique = trouver par sens, pas mots-clés
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- 📈 **Qualité**: Reformulations améliorent clarté des notes
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- 🎯 **Flow**: Suggestions de suites logiques = ne pas oublier, continuation fluide
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**Valeur business (modèle freemium):**
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- 💰 **Revenus**: Abonnement pour features IA avancées
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- 🎁 **Attraction**: Version gratuite = acquisition users
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- ☕ **Payment friendly**: "Buy me a coffee" = low friction
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- 🚀 **Scalabilité**: Zéro DevOps = coûts maîtrisés
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**Valeur technique:**
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- 🔧 **Maintenabilité**: Architecture modulaire (factory pattern pour providers)
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- 🌍 **International**: Support multi-langues out-of-the-box
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- 🛡️ **Confiance**: Système de feedback = amélioration continue
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**Différenciation vs concurrents:**
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- Google Keep: pas de IA avancée
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- Notion: IA payante seulement, complexe
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- Memento: simple + IA progressive + respect privacy (Ollama local)
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### ⚫ Black Hat - Risques & Défis
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**Risques techniques:**
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- ⚠️ **Performance**: Embeddings = ralentissements si beaucoup de notes
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- 💾 **Stockage**: SQLite avec embeddings = taille DB rapide
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- 🔐 **Sécurité**: File upload images = validation nécessaire
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- 🐛 **Hallucinations**: IA peut générer faux, même avec score de confiance
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- 🌐 **API limits**: OpenAI = coûts, rate limits; Ollama = nécessite installation locale
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**Risques UX:**
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- 😤 **Frustration**: IA qui se trompe = abandon
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- 🤔 **Complexité**: Trop de features = overwhelm
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- 🎭 **Incohérence**: Tags IA qui ne font pas sens pour l'utilisateur
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- 🔔 **Spam**: Notifications IA trop fréquentes = désactivation
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**Risques business:**
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- 💸 **Coûts IA**: OpenAI API = margin pressure si beaucoup d'users
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- 📉 **Adoption**: Users ne voient pas la valeur IA = pas de conversion freemium
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- 🏃 **Churn**: Une mauvaise expérience IA = perte user
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- ⚖️ **Concurrence**: Notion, Obsidian ajoutent IA aussi
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**Risques adoption:**
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- 🔒 **Privacy**: Users inquiets que IA lise leurs notes
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- 🏠 **Setup local**: Ollama = barrière à l'entrée pour utilisateurs non-techniques
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- 📊 **Data usage**: Users sur connexion limitée = embeddings = consommation data
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**Mitigations identifiées:**
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- Système confiance + feedback = réduit hallucinations impact
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- Mode conservatif = moins d'erreurs auto
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- ON/OFF granulaire = user contrôle = réduit frustration
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- Hosting managé = zéro DevOps mais coûts hosting
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- Ollama optionnel = fallback OpenAI pour users non-tech
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### 🌱 Green Hat - Alternatives Créatives
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**Nouvelles idées issues de l'analyse:**
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**1. IA Contextuelle (Smart Context)**
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- IA adapte son comportement selon le type de note
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- Note code = suggestions techniques
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- Note liste = checkboxes, organisation
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- Note réflexion = questions de synthèse
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**2. Templates IA-Enhanced**
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- IA génère templates personnalisés selon patterns utilisateur
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- "Meeting notes", "Brainstorming", "Project planning"
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- Auto-complétion de sections
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**3. IA Collaborative**
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- Mode "Brainstorm avec IA" = IA propose des idées
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- IA joue rôle de "devils advocate" = challenge les idées
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- IA suggère des connexions entre notes
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**4. Gamification Subtile**
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- "Note du jour" = IA met en avant une note à relire
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- "Patterns découverts" = IA montre tendances d'écriture
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- "Insight semaine" = IA résume les thèmes récurrents
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**5. IA Prédictive**
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- IA suggère de créer une note avant même qu'on le demande
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- "Tu créés souvent des notes X le mardi, veux-tu un template?"
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- Anticipation basée sur historique
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**6. Mode "Focus IA"**
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- Interface simplifiée avec IA en avant
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- Tout est automatique, minimal UI
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- Pour utilisateurs qui veulent zéro friction
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**7. IA + Voice (future-proofing)**
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- Préparer architecture pour transcription vocale
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- Commandes vocales: "Crée une note sur X"
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- Dictée avec reformulation IA en temps réel
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### 🔵 Blue Hat - Process & Organisation
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**Synthèse des 3 phases:**
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**20+ idées générées (SCAMPER):**
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- Catégorisation: UX (5), Architecture (4), Business (3), Features (8)
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**Problème critique identifié (Future Self):**
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- Hallucinations → Solution: Système confiance 3 couches ✅
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**Validation multi-perspectives (Six Hats):**
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- Technique: Faisable avec stack actuel + quelques ajouts
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- Émotionnel: Besoin transparence + contrôle
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- Valeur: Gain temps + différenciation claire
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- Risques: Mitigables avec architecture solide
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- Créatif: 7 nouvelles directions innovantes
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### 📊 Priorisation des Fonctionnalités
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**Phase 1 - MVP IA (Maximum Value, Quick Wins):**
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1. ✅ **Tags IA automatiques** (déjà implémenté)
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2. 🎯 **Titres auto** (3 suggestions, pas d'auto-génération)
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3. 🔍 **Recherche sémantique** (vector search avec embeddings)
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4. 🎨 **Bouton reformulation** (manuel, par paragraphe)
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**Phase 2 - Experience Enhancement:**
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5. 🖼️ **Description images** (OCR + description)
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6. 🔗 **Résumé URLs** (extraction points clés)
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7. 💡 **Suggestions suites logiques** (après chaque note)
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8. ⚙️ **Settings IA granulaires** (ON/OFF par feature)
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**Phase 3 - Trust & Intelligence:**
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9. 📊 **Score de confiance** (transparence)
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10. 👍👎 **Feedback learning** (amélioration continue)
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11. 🛡️ **Mode conservatif** (safety first)
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12. 🌍 **Détection langue auto** (multilingue)
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**Phase 4 - Advanced Features (Freemium):**
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13. 🎙️ **Transcription audio** (notes vocales)
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14. 📁 **Organisation auto** (IA propose dossiers/catégories)
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15. 🧠 **Templates IA personnalisés** (patterns utilisateur)
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16. 🤖 **Mode "Super IA"** (optimisation complète note)
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### 🎯 Architecture Technique Recommandée
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**Base de données (Prisma + SQLite):**
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```
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Note (existante)
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+ embedding: Vector (512) // embeddings pour recherche sémantique
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+ autoGenerated: Boolean // True si titre/tags par IA
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+ aiConfidence: Int? // Score 0-100 si généré par IA
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+ language: String? // Langue détectée: 'fr', 'en', etc.
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AiFeedback (nouvelle)
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+ id: ID
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+ noteId: Note
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+ userId: User
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+ feedbackType: Enum (thumbs_up, thumbs_down, correction)
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+ originalContent: String
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|
+ correctedContent: String?
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|
+ createdAt: DateTime
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|
```
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**API Routes:**
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- `/api/ai/tags` (existante)
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- `/api/ai/embeddings` (génération embeddings note)
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- `/api/ai/search` (recherche sémantique)
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- `/api/ai/titles` (suggestions titres)
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- `/api/ai/refactor` (reformulation texte)
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- `/api/ai/image` (description OCR)
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- `/api/ai/url-summary` (résumé URL)
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- `/api/ai/feedback` (collecte feedback)
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|
- `/api/ai/next-steps` (suggestions suites)
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**Components:**
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- `<AiButton />` (bouton générique avec loading state)
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- `<AiSuggestion />` (suggestion avec score confiance)
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- `<AiFeedbackButtons />` (👍👎 avec tooltip)
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- `<AiSettingsPanel />` (ON/OFF granulaire)
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- `<ConfidenceBadge />` (affichage score)
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**Services:**
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- `ai.service.ts` (orchestration appels IA)
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- `confidence.service.ts` (calcul score confiance)
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- `feedback.service.ts` (collecte et analyse feedback)
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- `embedding.service.ts` (génération et stockage embeddings)
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### 🚀 Next Steps Concrets
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**Immédiat (cette semaine):**
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1. ✅ Valider architecture technique avec équipe
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2. 📝 Créer PRD pour features Phase 1
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3. 🔧 Setup infrastructure embeddings (colonne Vector DB)
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4. 🧪 Tester modèles Ollama + OpenAI pour titres/refactor
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**Court terme (2-4 semaines):**
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5. 💻 Implémenter recherche sémantique (MVP +)
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6. 🎨 Développer suggestions titres
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7. ✨ Bouton reformulation UX
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8. 🧪 Tests utilisateurs avec petits cohort
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**Moyen terme (1-2 mois):**
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9. 🖼️ Description images + OCR
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10. 🔗 Résumé URLs
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11. ⚙️ Settings IA granulaires
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12. 📊 Système feedback + scoring confiance
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**Long terme (3+ mois):**
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13. 🎙️ Transcription audio
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14. 🤖 Mode "Super IA"
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15. 🧠 Templates intelligents
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16. 💰 Lancement freemium + paiement
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## 🎉 Conclusion Session Brainstorming
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**Résumé exécutif:**
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- **20+ idées IA générées** via SCAMPER
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- **Problème critique identifié**: hallucinations → solution élégante proposée
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- **Architecture multilingue validée**: prompts anglais, données utilisateur multi-langues
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- **Priorisation claire**: 4 phases de MVP à features avancées
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- **Business model défini**: freemium avec "buy me a coffee", zéro DevOps
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**Décision clef:**
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"Zéro prise de tête" = automatique par défaut, contrôle utilisateur TOUJOURS disponible
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**Prochaine étape:**
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Créer PRD détaillé pour Phase 1 (MVP IA) avec specs techniques + mockups UX
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✅ **Session terminée avec succès!**
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**Date:** 2026-01-09
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**Durée:** 3 phases (SCAMPER, Future Self Interview, Six Thinking Hats)
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**Output:** Architecture validée + roadmap priorisée + next steps concrets
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