Donnez à chaque IA un véritable espace de travail pour réfléchir.
Importez de nombreux fichiers, connectez Google Drive ou GitHub, ajoutez des instructions de projet, et laissez ChatGPT, Claude, Gemini, Grok et AI Collaboration travailler à partir de la même base de connaissances indexée. Les Projects permettent au travail sérieux d'aller au-delà des pièces jointes ponctuelles dans le chat.
Espace de travail du projet
Fichiers, instructions et modèles d'IA partagent une même couche de contexte.
Sources
L'OCR extrait les tableaux, les clauses et les indices de mise en page.
Le code est indexé comme matériau de référence consultable.
Les fichiers importés peuvent être synchronisés et réindexés.
Les images reçoivent des descriptions consultables.
Moteur de récupération
Envoyé à n'importe quel modèle
Seuls les segments pertinents du projet sont joints à la réponse.
Le modèle n'a pas besoin qu'on déverse tout le dossier dans un seul prompt. Il reçoit la bonne matière source au bon moment.
Une conversation est éphémère. Un projet devient une mémoire d'entreprise.
Le vrai travail avec l'IA implique des fichiers sources, des PDF désordonnés, des captures d'écran, du code, du contexte client, des décisions, des versions et des instructions permanentes. Les Projects gardent cette matière au même endroit, pour que chaque nouvelle conversation démarre avec la même mémoire de travail.
De nombreux fichiers
Constituez une bibliothèque de projet
Importez documents, tableurs, images, notes et code dans un seul espace de travail au lieu de rattacher les fichiers à chaque conversation. Les limites liées à l'offre et à la sécurité s'appliquent.
OCR intégré
Les PDF scannés deviennent exploitables
MultipleChat extrait d'abord le texte des PDF par OCR, puis bascule sur d'autres méthodes d'extraction si nécessaire.
Segments indexés
L'IA cherche avant de répondre
Les fichiers sont découpés en segments qui se chevauchent, puis interrogés au moment de la question : les réponses peuvent ainsi s'appuyer sur les passages les plus pertinents sans entasser tout le dossier dans le contexte.
Un seul contexte
N'importe quel modèle peut l'exploiter
Passez de Claude à ChatGPT, comparez les modèles ou lancez AI Collaboration sans reconstruire le même contexte.
Comment un fichier devient du contexte pour l'IA.
C'est là l'essentiel : les Projects ne se contentent pas de stocker des fichiers. Ils les traitent, les indexent et récupèrent les parties qui comptent pour votre question.
Étape 1
Téléversez ou importez
Ajoutez des fichiers directement, importez depuis Google Drive ou récupérez des fichiers de dépôts GitHub. Le fichier est stocké avec ses métadonnées de projet et mis en file d'attente pour l'indexation.
Étape 2
Extraction et OCR
Les PDF, fichiers Office, CSV, codes et textes sont convertis en texte consultable. Les images reçoivent une description afin de pouvoir être retrouvées plus tard.
Étape 3
Découpage et indexation
Les fichiers volumineux sont découpés en segments qui se chevauchent. MultipleChat stocke ces segments séparément, dans le périmètre du bon utilisateur ou du bon projet d'équipe.
Étape 4
Récupération pour les réponses
Quand vous posez une question, le projet recherche les segments pertinents et joint les meilleurs éléments au prompt, avec vos instructions de projet.
Détail technique
La récupération par segments permet à l'IA de travailler avec de grandes bibliothèques de projet.
L'index du projet utilise des segments de texte qui se chevauchent, interroge le projet au moment de la question et renvoie les meilleures correspondances. C'est toute la différence entre « j'ai importé un fichier une fois » et « l'espace de travail peut continuer à retrouver la bonne matière source par la suite ».
Segments d'environ 1 000 caractères
Les documents longs sont découpés en blocs consultables et faciles à manipuler.
Chevauchement entre segments
Le contexte est préservé d'un segment à l'autre.
Meilleures correspondances récupérées
Le modèle voit les passages pertinents, pas du bruit aléatoire venu des fichiers.
Apportez la matière désordonnée dont dépend le vrai travail.
Les Projects sont conçus pour les PDF, images, bases de code, tableurs, présentations, données structurées et notes en texte brut. Les formats exécutables et d'archive dangereux sont bloqués par sécurité.
PDF et documents scannés
L'OCR PDF extrait le texte des documents scannés et riches en texte, y compris les tableaux et les contenus structurés lorsqu'ils sont disponibles.
Documents, tableurs et présentations
Les formats DOCX, XLSX, CSV, TSV, PPTX et apparentés peuvent devenir une connaissance de projet consultable.
Fichiers de code et de configuration
Python, JavaScript, TypeScript, React, Vue, Java, Go, Rust, C/C++, SQL, YAML, JSON et de nombreux autres formats texte/code sont pris en charge.
Images et captures d'écran
Les fichiers PNG, JPG, GIF et WebP peuvent être décrits pour la recherche, afin que les références visuelles ne disparaissent pas de la mémoire du projet.
Connectez les endroits où vivent déjà vos connaissances.
Les Projects ne devraient pas vous obliger à reconstruire votre espace de travail à la main. Importez depuis Drive, récupérez des fichiers depuis GitHub et gardez le contexte de votre IA au plus près de la source.
Google Drive
Importez et synchronisez vos fichiers Drive
Intégrez vos fichiers Google Docs, Sheets et Drive à un projet. Les fichiers nativement Google peuvent être exportés dans des formats adaptés au texte, et l'OCR PDF de Drive peut aider à transformer des PDF difficiles en texte exploitable.
GitHub
Importez du code depuis vos dépôts
Connectez GitHub, choisissez des fichiers de dépôt, importez-les dans le projet et laissez MultipleChat indexer le code. Idéal pour expliquer une architecture, relire des modules et ancrer les conversations de projet dans le code réel.
Les instructions de projet gardent tous les modèles alignés.
Définissez une fois pour toutes vos instructions permanentes : ton, audience, contraintes, format souhaité, terminologie, règles de marque, standards de code, attentes en matière de citations ou contexte client. Chaque conversation du projet peut hériter de ces règles.
Exemple d'instructions de projet
Tu travailles dans le projet de lancement Acme Q3.
Utilise le brief produit, les grilles tarifaires, le guide de voix de marque et les études clients importés avant de répondre.
Privilégie un langage de direction concis. Signale les incertitudes. Cite le nom des fichiers sources quand une affirmation dépend de la matière du projet.
La plupart des gens ne savent pas quoi mettre dans un projet. Montrez-leur.
Les Projects prennent toute leur puissance quand l'espace de travail correspond au métier. Un étudiant a besoin de ses supports de cours. Un marketeur a besoin du contexte de marque et de campagne. Un avocat a besoin d'un dossier. Ces guides expliquent quoi importer, quelles instructions définir et quels prompts lancer en premier.
Règle empirique
Si un expert humain avait besoin des fichiers avant de donner une réponse sérieuse, commencez par mettre ces fichiers dans un projet.
Étudiants
Projets de cours et d'examens
Importez notes, diapositives, lectures, grilles d'évaluation et annales. Transformez-les en fiches de révision, quiz et retours sur vos dissertations.
Guide étudiant →
Équipes marketing
Projets de marque et de campagne
Importez chartes de marque, documentations produit, briefs de campagne, études concurrentielles et notes de performance.
Guide marketing →
Équipes juridiques
Projets de dossier juridique
Importez contrats, pièces, PDF scannés, chronologies et recherches pour une relecture juridique ancrée dans les sources.
Guide juridique →
Développeurs
Projets de base de code
Connectez fichiers GitHub, README, schémas, traces d'exécution et captures d'écran pour que l'IA comprenne le dépôt.
Guide développement →
Consultants
Projets de mission client
Importez briefs, recherches, notes, tableurs et anciennes présentations, puis synthétisez des recommandations prêtes pour le client.
Guide conseil →
Chercheurs
Projets de littérature et de sources
Importez articles, notes, jeux de données et brouillons pour construire des matrices de littérature et des synthèses ancrées dans les sources.
Guide recherche →
Équipes produit
Projets de fonctionnalités et de roadmap
Importez retours utilisateurs, PRD, spécifications, captures d'écran et notes d'analyse pour préparer de meilleures décisions produit.
Guide produit →
Équipes commerciales
Projets par compte client
Importez comptes rendus d'appels, recherches sur le compte, documentations produit et propositions pour des relances ciblées et le traitement des objections.
Guide commercial →
Équipes contenu
Projets éditoriaux et de sources
Importez chartes éditoriales, PDF sources, interviews, brouillons et exemples de marque pour créer des workflows de contenu ancrés dans les sources.
Guide contenu →
Conçu pour des fichiers sérieux, pas pour des imports au hasard.
Le backend traite la matière importée comme des données de référence non fiables. Les fichiers sont validés, les extensions dangereuses sont bloquées, l'indexation est limitée au périmètre de l'utilisateur ou de l'équipe, et les segments récupérés sont encapsulés pour que le modèle comprenne que le contenu des fichiers constitue des sources, pas des commandes.
Validation des fichiers
Les imports de projet contrôlent le type de fichier et les signatures de contenu avant stockage et indexation.
Stockage Azure
Les fichiers de projet sont stockés avec leurs métadonnées et leur statut de cycle de vie avant d'être indexés.
Garde-fous contre l'injection de prompt
Le contenu de fichier récupéré est signalé comme matériau de référence non fiable : les fichiers importés ne devraient donc pas pouvoir instruire l'IA à votre insu.
Périmètre adapté aux équipes
Les segments des projets personnels et d'équipe sont cloisonnés séparément, afin que la recherche reste dans le bon espace de travail.
Créez un projet par objectif réel.
Les Projects fonctionnent le mieux quand la matière source forme un tout : un client, un produit, un sujet de recherche, une base de code, une campagne, un dossier juridique. La récupération reste précise et le contexte hors sujet diminue.
01
Importez d'abord les sources
Donnez au projet ses documents, son code, ses images et ses tableurs avant de demander des livrables finaux.
02
Rédigez les instructions une seule fois
Définissez l'audience, le ton, les contraintes et les attentes d'usage des sources au niveau du projet.
03
Choisissez le bon mode d'IA
Discutez avec un seul modèle, comparez les modèles côte à côte, ou laissez AI Collaboration synthétiser une réponse plus solide.
Les Projects dans MultipleChat
N'attendez plus de l'IA qu'elle se souvienne de ce qu'elle ne voit pas.
Placez la matière dans un projet, laissez MultipleChat l'analyser par OCR et l'indexer, puis travaillez avec n'importe quel modèle à partir de la même source de vérité.
Créer un projet
Commencez avec des fichiers, des instructions et le modèle d'IA de votre choix.
Voir les offres
Choisissez la capacité d'espace de travail adaptée à vos usages riches en fichiers.
Explorer les fonctionnalités
Découvrez les projets aux côtés de la comparaison d'IA, de la recherche web et des studios.
Pour les équipes
Exploitez une connaissance de projet partagée pour le travail client ou interne.