Question 1

Qu’est-ce que ThreadMemory ?

Accepted Answer

ThreadMemory est un routeur de connaissances IA qui connecte les plateformes de messagerie d’équipe — Slack, Discord et Telegram — à des outils de productivité comme Notion, Jira, GitHub Issues et Confluence. Le pipeline IA en 7 étapes de ThreadMemory classifie automatiquement les discussions importantes en 5 types (bugs, idées, décisions, connaissances, processus) et les achemine vers la bonne destination. Sans effort manuel — les connaissances de votre équipe sont capturées en temps réel.

Question 2

Quel problème ThreadMemory résout-il ?

Accepted Answer

ThreadMemory résout le problème de perte de connaissances qui touche 90 % des équipes distantes et hybrides utilisant Slack, Discord ou Telegram. Les décisions importantes, les rapports de bugs et les changements de processus sont enfouis dans l’historique du chat en moins de 24 heures. L’IA de ThreadMemory surveille les canaux sélectionnés, classifie 5 types de contenu avec une précision de 88 % sur 92 scénarios de test, et achemine les discussions importantes vers Notion, Jira, GitHub Issues ou Confluence — automatiquement, en moins de 3 minutes après que la conversation a atteint sa maturité.

Question 3

À qui s’adresse ThreadMemory ?

Accepted Answer

ThreadMemory est conçu pour les équipes de 5 à 20 personnes — startups, équipes de développeurs et organisations en télétravail qui utilisent Slack pour communiquer et Notion, Jira ou GitHub pour la gestion de projet. La tarification par espace de travail commence à 0 $/mois (plan Free) avec 4 plans payants jusqu’à 149 $/mois (Team). La mise en place prend moins de 3 minutes — sans code, sans constructeur de workflows, sans service informatique.

Question 4

Comment configurer ThreadMemory ?

Accepted Answer

ThreadMemory se connecte à votre espace de travail Slack en moins de 3 minutes en 4 étapes : (1) connectez-vous avec Google ou Slack OAuth, (2) autorisez le bot Slack ThreadMemory avec les permissions channels:history et channels:read, (3) sélectionnez les canaux à surveiller, et (4) créez votre première règle de routage en langage naturel — par exemple, « Envoyer les rapports de bugs de #engineering vers Jira. » Sans code, regex ou constructeur de workflows. Le plan Free comprend 1 source, 1 destination et 20 documents par mois sans carte bancaire.

Question 5

Quelles plateformes de chat ThreadMemory prend-il en charge ?

Accepted Answer

ThreadMemory prend actuellement en charge Slack comme connecteur source pleinement opérationnel avec installation OAuth du bot, sélection des canaux, détection des fils de discussion et webhooks d’événements en temps réel. Les connecteurs source Discord et Telegram sont prévus dans la feuille de route. Pour les destinations, ThreadMemory achemine vers 4 plateformes : Notion (pages formatées avec blocs et propriétés), GitHub Issues (issues avec labels et descriptions), Jira (tickets avec mapping de projet) et Confluence (pages de documentation structurées). Chacun des 4 adaptateurs de destination formate le contenu nativement pour sa plateforme.

Question 6

Vers quels outils de destination ThreadMemory achemine-t-il le contenu ?

Accepted Answer

ThreadMemory achemine le contenu classifié vers 4 outils de destination, chacun avec un adaptateur de format dédié qui restructure les discussions du chat en formats de documents natifs : Notion crée des pages formatées avec des blocs, des propriétés et des entrées de base de données. GitHub Issues crée des issues avec des labels, des descriptions et du formatage Markdown. Jira crée des tickets avec les champs corrects, le mapping de projet et les niveaux de sévérité. Confluence crée des pages de documentation structurées avec des en-têtes et du contexte.

Question 7

Puis-je contrôler quels canaux ThreadMemory surveille ?

Accepted Answer

ThreadMemory surveille uniquement les canaux Slack que vous sélectionnez explicitement — jamais l’ensemble de votre espace de travail. Chaque connexion source affiche tous les canaux disponibles, et vous activez ou désactivez la surveillance canal par canal. Le plan Starter prend en charge jusqu’à 5 canaux surveillés, le Pro jusqu’à 15, et le Team offre un nombre illimité de canaux. Vous pouvez également créer des règles de routage spécifiques par canal : « #engineering bugs → Jira » et « #product décisions → Notion. » Les canaux non surveillés sont complètement ignorés — le bot de ThreadMemory ne reçoit aucun événement de ces canaux.

Question 8

Comment fonctionne le pipeline IA de ThreadMemory ?

Accepted Answer

ThreadMemory traite chaque message à travers un pipeline IA en 7 étapes, alimenté par 9 workers de jobs River fonctionnant sur un backend Go. Les étapes sont : (1) Ingestion et Classification — les messages sont classifiés en 5 types (bug, idée, décision, connaissance, processus) avec un score d’importance, (2) Embedding — le texte est converti en vecteurs de 1 536 dimensions via les embeddings OpenAI et stocké dans pgvector, (3) Clustering — les messages sémantiquement similaires sont regroupés avec un seuil de cosine similarity de 0,85, (4) Résumé — chaque cluster reçoit un résumé lisible par un humain, (5) Triage — le routage spécifique au type et l’urgence sont déterminés, (6) Vérification de maturité — le système attend la conclusion des discussions avant le routage, (7) Matérialisation — le contenu est formaté pour l’outil de destination et livré.

Question 9

Comment ThreadMemory détermine-t-il ce qui est important ?

Accepted Answer

ThreadMemory utilise un système de classification IA à 2 couches pour déterminer l’importance. La couche 1 (Ingestion et Classification) attribue à chaque message un score de 0 à 100 pour 5 types de contenu — bugs, idées, décisions, connaissances et processus — en utilisant GPT-4o-mini avec des schémas de sortie structurés. La couche 2 (Triage) applique des seuils spécifiques par type : les rapports de bugs peuvent créer des artefacts brouillons à un seuil de confiance bas de 0,35, tandis que les décisions nécessitent 0,55 et au moins 2 participants. Cette approche à double couche atteint une précision de 88 % sur 92 scénarios de test, avec un réglage spécifique par type qui empêche le routage prématuré de discussions inachevées.

Question 10

Que signifie la « maturité intelligente » dans ThreadMemory ?

Accepted Answer

Le système de maturité intelligente de ThreadMemory utilise des seuils spécifiques par type pour déterminer quand une discussion est prête à être routée — empêchant les conversations inachevées de devenir des tickets Jira ou des pages Notion incomplets. Les rapports de bugs utilisent un seuil brouillon bas (0,35) pour être routés rapidement comme brouillons, puis se mettent à jour automatiquement au fur et à mesure que la discussion continue jusqu’au seuil complet de 0,65. Les décisions nécessitent un score plus élevé de 0,55 et au moins 2 participants pour s’assurer qu’une conclusion a été atteinte. Les éléments de connaissance requièrent 0,55 avec une validation de contenu substantiel. Chacun des 5 types de contenu (bug, idée, décision, connaissance, processus) dispose de son propre modèle de prompt de maturité réglable indépendamment.

Question 11

ThreadMemory hallucine-t-il ou commet-il des erreurs ?

Accepted Answer

ThreadMemory intègre un processus d’auto-vérification dans l’étape de matérialisation qui valide le contenu généré par l’IA avant qu’il n’atteigne votre Notion, Jira ou GitHub. L’auto-vérification contrôle la cohérence factuelle par rapport aux messages originaux, vérifie qu’aucune information n’a été fabriquée et confirme que le contenu correspond au type classifié. De plus, ThreadMemory utilise un contrôle de dédoublonnage par cosine similarity à 0,85 pour empêcher qu’une même discussion ne crée des artefacts en double. Le pipeline atteint une précision de 88 % sur 92 scénarios de test — et chaque document routé renvoie aux messages originaux du chat pour vérification humaine.

Question 12

Comment ThreadMemory gère-t-il les longues discussions ?

Accepted Answer

Le système de budget de tokens de ThreadMemory traite les discussions de toute longueur grâce à une stratégie adaptative à 4 couches. Couche 1 : les messages individuels sont plafonnés à 1 500 tokens à l’ingestion, assurant un stockage cohérent en base de données. Couche 2 : les prompts de cluster utilisent une cascade adaptative — si un prompt dépasse le budget de 100 000 tokens, le système réduit progressivement les messages récents, puis réduit les clusters, puis divise le lot. Couche 3 : pour les clusters de plus de 80 messages, une stratégie tête+queue sélectionne les 10 premiers et les 70 derniers messages pour préserver le contexte. Couche 4 : le texte d’embedding est tronqué à 8 000 tokens avant l’appel API OpenAI (limite de 8 191 tokens).

Question 13

Comment ThreadMemory se connecte-t-il à Slack ?

Accepted Answer

ThreadMemory utilise 2 flux OAuth Slack séparés pour l’isolation de sécurité. Flux 1 (Connexion) : OAuth standard avec les scopes openid, profile et email — authentifie l’utilisateur et renvoie les informations de base de l’équipe. Flux 2 (Installation de l’application) : OAuth bot avec les scopes channels:history, channels:read, chat:write et users:read — donne au bot ThreadMemory un accès en lecture aux canaux sélectionnés et la capacité de répondre. Le token du bot est chiffré avec un chiffrement enveloppe AES-256-GCM (clé de chiffrement des données par tenant) avant stockage. ThreadMemory reçoit les messages via les webhooks de l’Events API de Slack en temps réel — pas de polling, pas de délais.

Question 14

ThreadMemory peut-il acheminer différents sujets vers différents outils ?

Accepted Answer

Le moteur de règles de routage de ThreadMemory vous permet de créer un nombre illimité de règles qui associent des types de contenu et des canaux spécifiques à différents outils de destination. Par exemple : « Rapports de bugs de #engineering → Jira », « Décisions produit de #product → Notion », « Connaissances d’architecture de #backend → Confluence » et « Idées de fonctionnalités de n’importe quel canal → GitHub Issues. » Chaque règle utilise le langage naturel — l’IA de ThreadMemory interprète l’intention et fait correspondre le contenu classifié entrant. Le plan Pro (79 $/mois) et le plan Team (149 $/mois) prennent en charge un nombre illimité de règles de routage ; le Starter (29 $/mois) prend en charge jusqu’à 5 règles.

Question 15

ThreadMemory fonctionne-t-il avec d’autres outils que Slack et Notion ?

Accepted Answer

ThreadMemory prend actuellement en charge 1 source (Slack) et 4 destinations (Notion, GitHub Issues, Jira et Confluence). Les connecteurs source Discord et Telegram sont dans la feuille de route produit. Chaque destination dispose d’un adaptateur de format dédié — les tickets Jira incluent les champs, la sévérité et le mapping de projet ; les issues GitHub utilisent le Markdown avec des labels ; les pages Confluence ont des en-têtes et sections structurés. Les 4 adaptateurs incluent la limitation de débit, la logique de retry et des disjoncteurs pour la fiabilité. Les connecteurs Atlassian (Jira et Confluence) utilisent OAuth 2.0 3LO (OAuth à 3 étapes) pour un accès sécurisé à l’espace de travail.

Question 16

En quoi ThreadMemory diffère-t-il de Zapier ou Make ?

Accepted Answer

ThreadMemory remplace la construction manuelle de workflows par une classification et un routage alimentés par l’IA. Zapier et Make vous obligent à concevoir un « zap » ou un « scénario » séparé pour chaque automatisation — en choisissant déclencheurs, filtres et actions. Le pipeline en 7 étapes de ThreadMemory fait cela automatiquement : il classifie les messages en 5 types, attend que les discussions atteignent leur maturité (maturité intelligente avec des seuils spécifiques par type de 0,35 à 0,65) et formate le contenu nativement pour chaque destination. Zapier facture par tâche (0,01 $ à 0,05 $ par exécution) ; ThreadMemory propose une tarification forfaitaire par espace de travail à partir de 29 $/mois pour un traitement illimité des messages.

Question 17

En quoi ThreadMemory diffère-t-il de Slack AI ?

Accepted Answer

ThreadMemory et Slack AI résolvent des problèmes différents. Slack AI (10 $/utilisateur/mois) fournit la recherche dans Slack et des résumés de canaux — la connaissance reste dans Slack. ThreadMemory (29 $ à 149 $/mois par espace de travail, pas par utilisateur) extrait le contenu important de Slack et l’achemine vers des outils externes : pages Notion, tickets Jira, issues GitHub et documentation Confluence. Pour une équipe de 10 personnes, Slack AI coûte 100 $/mois pour la recherche uniquement ; le plan Starter de ThreadMemory à 29 $/mois capture et achemine jusqu’à 100 documents par mois vers vos outils de gestion de projet existants.

Question 18

Pourquoi ne pas simplement copier-coller les messages importants manuellement ?

Accepted Answer

ThreadMemory automatise ce que les équipes font actuellement manuellement — et le fait mieux. Le copier-coller manuel de Slack vers Jira ou Notion prend 2 à 5 minutes par élément, nécessite que quelqu’un remarque le message et perd le contexte (pas d’historique de fil, pas de liste de participants, pas de discussions connexes). Le pipeline de ThreadMemory traite chaque message dans les canaux surveillés, classifie 5 types de contenu avec une précision de 88 %, regroupe les messages liés en clusters sémantiques via les embeddings pgvector (seuil de cosine à 0,85) et livre des artefacts formatés avec le contexte complet. Pour une équipe générant 10 à 20 discussions importantes par semaine, ThreadMemory fait économiser 2 à 4 heures de travail de documentation manuelle.

Question 19

Combien coûte ThreadMemory ?

Accepted Answer

ThreadMemory utilise une tarification forfaitaire par espace de travail (pas par utilisateur), ce qui la rend prévisible pour les équipes de toute taille. 4 plans sont disponibles : Free (0 $/mois — 1 source, 1 destination, 20 docs/mois), Starter (29 $/mois — 2 sources, 2 destinations, 100 docs/mois), Pro (79 $/mois — sources et destinations illimitées, 300 docs/mois) et Team (149 $/mois — tout illimité, 1 000 docs/mois). Tous les plans incluent le pipeline IA complet en 7 étapes, le chiffrement AES-256-GCM et les adaptateurs de format pour les 4 destinations.

Question 20

Y a-t-il un essai gratuit ou un plan gratuit ?

Accepted Answer

ThreadMemory propose un plan Free permanent — pas un essai limité dans le temps. Le plan Free comprend 1 connexion source, 1 destination, 1 canal surveillé et 20 documents par mois, sans carte bancaire requise et sans limite de durée. Lorsque vous êtes prêt pour plus de capacité, passez instantanément au niveau supérieur depuis le tableau de bord : le Starter (29 $/mois) ajoute 2 sources, 2 destinations, 5 canaux et 100 documents. Rétrogradez à tout moment — le changement prend effet à la fin de votre période de facturation, sans frais d’annulation.

Question 21

Qu’est-ce qui compte comme un « document » dans ThreadMemory ?

Accepted Answer

ThreadMemory compte 1 document à chaque fois qu’un artefact est livré à un outil de destination — 1 page Notion, 1 ticket Jira, 1 issue GitHub ou 1 page Confluence égale 1 document. Les messages qui ne correspondent à aucune règle de routage, les messages en dessous des seuils d’importance et les messages ignorés ne comptent pas. Les artefacts brouillons (créés pour les bugs au seuil de 0,35 avant que la discussion n’atteigne sa maturité) comptent comme 1 document même s’ils sont mis à jour ultérieurement au seuil de pleine maturité de 0,65. Le plan Free comprend 20 documents/mois, le Starter 100, le Pro 300 et le Team 1 000.

Question 22

Comment ThreadMemory protège-t-il mes données ?

Accepted Answer

ThreadMemory met en œuvre 5 couches de protection des données : (1) Chiffrement — chiffrement enveloppe AES-256-GCM avec des clés de chiffrement des données (DEK) par tenant pour les tokens OAuth, les tokens de bot et les identifiants API. (2) Détection de PII — 7 modèles regex nettoient automatiquement les clés AWS, les tokens JWT, les numéros de carte bancaire, les adresses e-mail, les adresses IP, les identifiants API et les numéros de téléphone du contenu généré par l’IA. (3) Transport — TLS 1.3 pour toutes les connexions entre services. (4) Base de données — PostgreSQL sur Neon avec connexions chiffrées. (5) Audit — tous les accès et décisions du pipeline sont enregistrés dans les audit_logs.

Question 23

ThreadMemory stocke-t-il mes messages ?

Accepted Answer

ThreadMemory stocke le contenu des messages chiffré dans la base de données pour le traitement du pipeline — classification, clustering et matérialisation. Chaque message est tronqué à un maximum de 1 500 tokens à l’ingestion pour limiter le stockage et la taille des prompts. Les messages sont chiffrés avec un chiffrement enveloppe AES-256-GCM utilisant des clés par tenant. Les messages bruts sont soumis à des politiques de purge automatique — ils ne sont pas conservés indéfiniment. Une fois qu’un artefact est matérialisé et livré à votre outil de destination, le contenu du message n’est utilisé que pour les vérifications de dédoublonnage (seuil de cosine similarity à 0,85) et les mises à jour de clusters.

Question 24

ThreadMemory est-il conforme au RGPD ? Puis-je supprimer mes données ?

Accepted Answer

ThreadMemory prend en charge la conformité au RGPD avec des capacités complètes de portabilité et de suppression des données. Vous pouvez : (1) déconnecter les sources — arrête immédiatement tout traitement des messages, (2) supprimer individuellement les journaux de synchronisation et les artefacts depuis le flux d’activité, (3) supprimer l’intégralité de votre espace de travail — déclenche une suppression en cascade de toutes les tables, y compris messages, clusters, artefacts, rate_limits, audit_logs et processing_logs. La suppression des données est permanente et traitée sous 30 jours. ThreadMemory stocke les données sur les serveurs Neon (PostgreSQL) et peut fournir un accord de traitement des données (DPA) sur demande.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que ThreadMemory ?

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