Un assistant qui connaît les proches, les habitudes et les projets à reprendre

À partir des messages, des habitudes et des projets de son utilisateur, Quest construit une mémoire personnelle pour proposer des actions sans attendre.

Cent cinquante-six fichiers sur ses projets, ses intérêts et sa personnalité, auxquels s’ajoute une carte de 358 relations : c’est la mémoire que Vincent Nallatamby dit avoir obtenue en reliant ses comptes à Quest. Son assistant personnel doit utiliser ce contexte pour l’aider au quotidien et lui proposer des actions sans attendre qu’il formule une nouvelle demande.

Le fondateur défend une « transparence radicale » pour obtenir cet accompagnement. La politique de confidentialité précise toutefois que chaque connexion est choisie par l’utilisateur. L’accès à la santé et à la localisation est désactivé par défaut. Le service se nourrit des informations confiées pour suivre ce qu’il appelle des « quêtes » : apprendre quelque chose, mener un projet personnel ou entretenir ses relations. Une mémoire qui comprend aussi des hypothèses

La présentation de Quest met en avant plus d’une centaine de fichiers de type wiki et une cartographie des relations. Dans son cas, le fondateur indique avoir connecté ses courriels, WhatsApp et Instagram, avec une mémoire actualisée quotidiennement. L’éditeur annonce aussi que les prises d’initiative s’affinent avec les retours de l’utilisateur et les erreurs de l’agent.

La mémoire peut contenir des faits, des anecdotes et des hypothèses sur la personnalité ou les objectifs. Elle est consultable et corrigeable dans l’application. Déconnecter un service n’efface pas les connaissances déjà tirées de ses données : les faits ne sont pas classés par source. Leur retrait doit être demandé séparément.

Le bénéfice recherché est de pouvoir reprendre une conversation ou lancer une recherche sans raconter à nouveau son parcours, ses préférences et les personnes concernées. La carte des relations étend ce contexte aux proches et aux interlocuteurs présents dans les échanges. Elle ne concerne donc pas seulement ce que l’utilisateur dit explicitement de lui-même. Un téléphone pour agir dans les conversations

L’agent dispose de son propre téléphone Android pour utiliser des applications comme WhatsApp, Instagram ou TikTok. L’application destinée à l’utilisateur reste distincte de cet appareil : le téléphone sert à exécuter certaines actions pour son compte.

Le téléphone et le navigateur de l’agent fonctionnent dans le cloud. Pour les messageries, les actions concernent les conversations choisies. Une délégation peut autoriser les réponses sans validation à chaque fois, dans les limites des consignes ; le service dit demander un accord avant de partager des informations sensibles.

Dans l’un des exemples racontés par Vincent Nallatamby, l’assistant suit un groupe WhatsApp de pères de son quartier consacré aux dons d’objets. Il peut proposer des affaires au nom de son utilisateur et le prévenir lorsqu’un objet semble convenir à son enfant. Ce récit illustre une délégation de conversation, avec des messages envoyés sous l’identité du titulaire du compte.

Selon l’éditeur, les données sont traitées aux États-Unis, sans publicité ni utilisation pour entraîner les modèles. Les éléments nécessaires à une tâche peuvent être transmis à des fournisseurs d’IA. Des outils construits autour de chaque objectif

Le service annonce aussi des mini-applications iOS personnalisables, créées autour des quêtes de l’utilisateur. Un objectif devient ainsi un espace de suivi adapté, en complément de la conversation.

La délégation peut également passer par d’autres assistants. Le fondateur explique avoir chargé Quest de piloter Instinct pour composer une sélection de podcasts historiques. Il rapporte neuf échanges entre les deux assistants avant d’obtenir le résultat. La gestion de Muse figure aussi parmi les fonctions annoncées.

Une fiche sur l’App Store américain référence l’application en anglais. Les échanges avec Q., le nom donné à l’assistant, passent aussi par iMessage, par texte ou message vocal. Les événements du quotidien déclenchent le suivi

Les exemples les plus concrets portent sur la réutilisation d’informations déjà disponibles. Après avoir connecté Granola, Vincent Nallatamby dit recevoir une analyse de ses erreurs d’anglais à partir des transcriptions de ses appels, puis un quiz pour les travailler. Les mêmes réunions servent à constituer une réserve d’idées de publications, tirées de ce qu’il a réellement exprimé.

Pour les déplacements, il indique partager ses lieux enregistrés dans Google Maps et sa position en direct. L’assistant peut alors suggérer des visites ou des activités pendant la journée, en fonction des goûts qu’il lui attribue. Le déclencheur devient un lieu ou un événement, plutôt qu’une question posée dans une fenêtre de discussion.