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Qu’est-ce que le Chatbot

Le Chatbot est la conversation IA intégrée à la fenêtre principale de l’application de bureau Linkly AI ; il correspond à l’entrée « Demander » de la barre latérale. La fenêtre principale s’ouvre par défaut sur l’« Accueil » : cliquez sur « Demander » dans la barre latérale pour commencer une conversation. Sa grande différence avec un outil de discussion classique : il embarque une panoplie complète d’outils de recherche et voit directement les documents que vous avez indexés. Rien à téléverser, rien à copier-coller — posez votre question, il ira chercher, lire et recouper lui-même, puis répondra en citant ses sources.

Utilisable sans configuration

Connectez-vous à votre compte Linkly AI pour accéder aux modèles officiels ; les outils de recherche sont déjà en place

Un déroulé entièrement transparent

Mots-clés recherchés, fichiers consultés, résultats renvoyés : tout se déplie

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Chatbot ou lanceur de recherche

L’application propose deux points d’entrée qu’il est facile de confondre : Un critère simple : pour « trouver un fichier », le lanceur ; pour « poser une question », le Chatbot.
Ce sont les raccourcis par défaut d’une nouvelle installation. Les utilisateurs qui ont mis à jour depuis une ancienne version conservent leurs réglages précédents : les touches effectives sont celles affichées dans Paramètres → Raccourcis.

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Ouverture et interface

La fenêtre fait 1200 × 800 par défaut, se redimensionne librement, et descend au minimum à 880 × 640. La fermer ne fait que la masquer : l’application continue de tourner en arrière-plan — au prochain clic sur l’icône de la barre d’état, vous retombez immédiatement sur la conversation en cours. L’interface est en trois colonnes :
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Barre latérale gauche : navigation et historique des conversations

Tout en haut, deux boutons : Demander (nouvelle conversation) et Rechercher (ouvre la page de recherche de la fenêtre principale, et non le lanceur de recherche). En dessous, quatre entrées : Accueil, Notes, Clips et Bibliothèque. Plus bas, l’Historique des conversations : la liste des conversations regroupées par date (Aujourd’hui / Hier / 7 jours précédents / Ce mois-ci / Plus tôt) ; au survol d’une conversation, cliquez sur « ⋯ » pour la renommer ou la supprimer.Tout en bas à gauche se trouve le menu du compte, qui regroupe Paramètres, la liste des raccourcis, le site officiel, la documentation, etc. À droite, une rangée de petits boutons : État de l’index, Utilisation par les agents et Quota du modèle ; quand une nouvelle version a fini de se télécharger, un bouton de mise à jour s’y ajoute.
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Colonne centrale : la conversation

Le fil des messages et la zone de saisie. La barre d’outils située à droite de la zone de saisie contient le sélecteur de modèle et le pourcentage d’utilisation de la fenêtre de contexte.
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Colonne droite, l'Espace de travail : le panneau des fichiers

Fichiers de cette conversation : répartis en Référencés et Consultés, ce sont les fichiers que l’IA a réellement manipulés au cours de l’échange.Un clic sur n’importe quel fichier ouvre directement l’aperçu de son contenu ; pour les PDF et les images, vous pouvez aussi basculer vers le fichier d’origine (⌘E / Ctrl+E), voir Consulter le fichier original. L’espace de travail peut aussi être agrandi et servir de liseuse.

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Raccourcis de la fenêtre

Les raccourcis ci-dessous ne fonctionnent que lorsque la fenêtre principale a le focus :

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État de l’index

Le bouton d’index situé au bas de la barre latérale indique par son icône l’état actuel de l’indexation :
  • indicateur qui tourne : Analyse ou Traitement
  • coche : Surveillance — l’index est à jour et attend les modifications de fichiers (juste après le lancement, il affiche Préparation)
  • rouge : Erreur
  • icône de pause : En pause
Le survol affiche l’état ainsi que le nombre de fichiers découverts, traités et en attente. Un clic ouvre la page Gestion de l’index.
Si l’IA affirme ne pas trouver un fichier dont vous êtes sûr de l’existence, regardez d’abord ce bouton : le plus souvent, l’indexation n’est pas terminée, ou bien le dossier concerné n’a jamais été ajouté.

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Cibler une portée avec @

C’est la fonction la plus utilisée du Chatbot, et aussi la plus souvent mal comprise. Tapez @ dans la zone de saisie : un sélecteur s’ouvre et propose quatre types d’objets : Une fois la sélection faite, une rangée d’étiquettes apparaît au-dessus de la zone de saisie. Aucune limite stricte au nombre de mentions dans un même message : ce qui dépasse d’une ligne est replié en +N, et le survol affiche la liste complète.
@ est une suggestion de portée adressée à l’IA, pas un filtre strict.Les objets sélectionnés sont inscrits en tête de votre message sous forme de références (chemin, identifiant de bibliothèque, id de document), et une consigne fixe du prompt système explique au modèle comment les interpréter. L’application ne lit à l’avance le contenu d’aucun document : le texte est toujours récupéré par le modèle lui-même, via ses outils de recherche.Autrement dit : vous indiquez à l’IA où chercher en priorité, vous ne lui interdisez pas de chercher ailleurs. Dans l’immense majorité des cas elle s’y tient, mais il peut arriver qu’elle s’en écarte, en particulier si la réponse ne se trouve effectivement pas dans la portée indiquée.
Sans passer par @, vous pouvez aussi lancer une conversation depuis ailleurs : dans la page « Bibliothèque », les fichiers, dossiers et bibliothèques proposent respectivement « Discuter avec ce fichier », « Discuter avec ce dossier » et « Discuter avec cette bibliothèque », et les résultats de « Rechercher » proposent aussi « Discuter avec ce fichier ». Un clic crée une nouvelle conversation et mentionne automatiquement avec @ le fichier, le dossier ou la bibliothèque correspondant dans la zone de saisie.
@ s’applique message par message, ce n’est pas un réglage valable pour toute la conversation. Si vous mentionnez une bibliothèque dans un message et pas dans le suivant, la portée redevient globale. Pour rester cadré sur plusieurs tours, mentionnez-la à chaque message.

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Deux groupes, deux comportements

Le sélecteur est divisé en deux groupes dont le comportement diffère nettement : De plus, le groupe Fichiers et dossiers ne fait correspondre que le nom du fichier (basename), jamais le chemin. Pour mentionner ~/Projets/2026/bilan-annuel.docx, saisir bilan ou annuel fonctionne, mais Projets ne remontera pas ce fichier (seulement le dossier Projets lui-même).

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Trois conditions pour qu’une bibliothèque cloud apparaisse

Si une bibliothèque cloud reste introuvable dans le sélecteur, vérifiez ces points un à un :
  1. vous êtes connecté à votre compte Linkly AI (ou une clé API Cloud est configurée)
  2. la bibliothèque a bien été liée depuis le site web
  3. cette bibliothèque cloud n’est liée à aucune bibliothèque locale
Le point 3 est un choix délibéré : une bibliothèque cloud déjà liée n’apparaît qu’à travers l’entrée locale correspondante, pour éviter que le même contenu soit listé deux fois dans le sélecteur. Pour la cibler, mentionnez simplement la bibliothèque locale.

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Pas d’envoi de fichiers

Le Chatbot ne permet ni de téléverser un fichier ni d’ajouter une pièce jointe. Les objets référencés avec @ doivent déjà être indexés. Pour faire lire un nouveau fichier à l’IA, ajoutez d’abord son dossier en cliquant sur « Ajouter un dossier » dans la colonne de gauche de la « Bibliothèque » (fenêtre principale), ou déposez-le directement dans ~/LinklyAI (ce dossier est surveillé par défaut), puis attendez la fin de l’indexation pour le mentionner.

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Choisir un modèle et suivre son quota

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Deux origines possibles pour les modèles

La seconde catégorie couvre aussi bien les API tierces dans le cloud que les serveurs qui tournent sur votre machine, Ollama et LM Studio (pour lesquels la clé peut généralement rester vide). À l’ajout, 15 préréglages permettent de remplir l’adresse en un clic : OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq, OpenRouter, OpenCode Go, Qwen, MiniMax, Moonshot, Zhipu, SiliconFlow, Xiaomi MiMo, Ollama, LM Studio.
Un préréglage ne pré-remplit que l’adresse, jamais la liste des modèles. Une fois l’adresse saisie, l’étape suivante permet de découvrir automatiquement les modèles depuis le point de terminaison /v1/models du fournisseur, ou de saisir un identifiant de modèle à la main.
Le changement de modèle se fait depuis la barre d’outils à droite de la zone de saisie, où les modèles sont regroupés par fournisseur. Paramètres → Modèles IA permet de définir le Modèle par défaut des nouvelles conversations, ainsi qu’une Langue de réponse fixe.
Le modèle de langage doit prendre en charge les appels d’outils (function calling). Les modèles qui n’en sont pas capables n’apparaissent tout simplement pas dans la liste : tout le savoir-faire du Chatbot repose sur l’appel d’outils de recherche ; sans eux, il ne resterait qu’une fenêtre de discussion ordinaire, aveugle à vos fichiers.

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Comment le quota est calculé

Le quota des modèles officiels Linkly AI ne se compte ni en tokens ni en nombre de requêtes pris isolément : il s’agit d’un pot commun. Chaque modèle possède son propre multiplicateur, affiché sous forme de badge dans le sélecteur de modèle — plus il est bas, plus le modèle est économe. Le quota est réparti sur trois fenêtres temporelles parallèles, calculées indépendamment : Dès qu’une seule de ces fenêtres est saturée, vous êtes limité — même s’il reste de la marge sur les deux autres. Pour consulter l’état : cliquez sur le bouton de quota au bas de la barre latérale, trois anneaux de progression s’affichent avec leur heure de réinitialisation respective.
Lorsque le quota est épuisé, une bannière ambre apparaît au-dessus de la zone de saisie et indique la limite atteinte ainsi que l’heure de reprise. Elle peut être fermée, mais le blocage réel a lieu côté serveur : la fermer ne vous donne pas un message de plus. Les comptes gratuits ne voient pas les modèles réservés au plan Pro dans la liste (le serveur les a déjà filtrés) ; en revanche, si votre abonnement Pro expire alors que votre modèle par défaut en fait partie, l’envoi déclenche une autre bannière, qui propose de passer à Pro.
Les modèles tiers et locaux ne consomment pas le quota Linkly AI : ils sont facturés selon les conditions du fournisseur concerné. Le détail du pot commun, des multiplicateurs et du catalogue officiel est présenté dans Le service de modèles officiel.

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Conversations et compactage du contexte

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Les conversations

Toutes les conversations sont stockées dans une base SQLite locale. Aucune limite de nombre, aucun nettoyage automatique, aucune durée de conservation : tant que vous ne supprimez rien, tout reste. Les paramètres d’entrée des appels d’outils, leurs résultats, leur statut, leurs erreurs, ainsi que le raisonnement du modèle sont eux aussi conservés : quelques jours plus tard, une vieille conversation se déplie avec tous ses détails intacts. Le titre est généré automatiquement : un titre provisoire est d’abord extrait de votre premier message, puis le titre définitif est produit en arrière-plan par le même modèle. Une conversation renommée à la main n’est jamais écrasée.

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Le compactage du contexte

Quand une conversation s’allonge, l’ensemble des messages finit par ne plus tenir dans la fenêtre de contexte du modèle. Linkly AI répond à cela par le compactage (compaction) :
  • le déclenchement automatique intervient à 80 % de la fenêtre de contexte du modèle
  • le déclenchement manuel se fait en saisissant /compact dans la zone de saisie
Si la taille de la fenêtre de contexte du modèle est inconnue, aucun compactage automatique n’aura jamais lieu.Cette taille provient du champ context_length renvoyé par le point de terminaison /v1/models du fournisseur. Les fournisseurs personnalisés, ainsi qu’Ollama et LM Studio en local, ne le fournissent souvent pas : le pourcentage d’utilisation ne peut alors pas s’afficher, et le compactage automatique ne se déclenche pas — la conversation ne fait que s’allonger jusqu’à ce que le modèle finisse par renvoyer une erreur. Avec ce type de modèle, surveillez vous-même la longueur et lancez un /compact manuel ou une nouvelle conversation au bon moment.
Le compactage fonctionne en mode append-only, et c’est un point essentiel :
  • seule la portion la plus ancienne des messages est repliée en un résumé ; les messages d’origine ne sont jamais supprimés
  • les messages repliés restent visibles dans l’interface, ils n’entrent simplement plus dans le contexte envoyé au modèle
  • la portion la plus récente est conservée mot pour mot, sans aucun résumé
Le résumé lui-même est structuré en six sections : objectif de l’utilisateur / chacun des messages de l’utilisateur / conclusions clés / documents consultés / outils et résultats de recherche (y compris les résultats négatifs) / questions en suspens. Le raisonnement du modèle est écarté lors du compactage. Ce que vous voyez à l’écran, c’est un séparateur dépliable inséré au milieu du fil : Messages précédents compactés (N). Un clic affiche le résumé, et les messages d’origine restent lisibles juste après.
Le compactage automatique à 80 % n’est précédé d’aucun avertissement : il se produit silencieusement. Ce n’est que lorsque le contexte est réellement saturé (100 %) qu’une bannière Cette conversation a rempli la fenêtre de contexte apparaît, accompagnée d’un bouton Compacter.Pour suivre la progression à l’avance, surveillez le pourcentage d’utilisation de la fenêtre de contexte dans la barre d’outils de la zone de saisie.
Quand vous changez de sujet, ouvrir une nouvelle conversation (⌘N / Ctrl+N) est presque toujours plus avantageux qu’un compactage : celui-ci coûte un appel de modèle supplémentaire et fait perdre des détails, alors qu’une nouvelle conversation part propre, coûte moins cher et va plus vite.

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Comprendre ce que fait l’IA

Le Chatbot expose délibérément son déroulé : c’est la clé pour juger de la fiabilité d’une réponse.

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Les appels d’outils

Chaque recherche, chaque lecture de fichier correspond à un appel d’outil. Plusieurs appels consécutifs sont repliés en un groupe : celui-ci se déplie automatiquement pendant l’exécution pour montrer la progression, puis se referme une fois terminé, afin de garder le fil lisible. Déplier un groupe donne accès aux paramètres d’entrée et aux résultats complets : quels mots-clés ont été cherchés, quelle portée a été appliquée, combien de résultats sont revenus, lequel a échoué. Quand une réponse est fausse, la cause saute souvent aux yeux à cet endroit précis (mots-clés mal choisis, ou dossier qui n’a jamais été indexé).

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Les citations

Dans la réponse, chaque fait tiré d’un document se termine par une marque de citation cliquable qui renvoie à la source. Les fichiers cités et consultés sont automatiquement regroupés dans Fichiers de cette conversation, à droite dans l’espace de travail, ce qui permet de les vérifier un à un.

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Export

Le Chatbot propose un export élément par élément : Les réponses et tableaux exportés atterrissent dans le dossier de téléchargement du système.
Il n’existe pas d’export de conversation complète, ni d’export au format XLSX. Pour conserver un échange entier, il faut aujourd’hui l’exporter élément par élément, ou passer par une sélection et une copie.

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Questions fréquentes

C’est voulu. Le raccourci global ⌘L / Ctrl+L est associé au lanceur de recherche. Pour ouvrir le Chatbot, appuyez sur ⌘K / Ctrl+K pour ouvrir la fenêtre principale, puis cliquez sur « Demander » dans la barre latérale ; vous pouvez aussi cliquer sur l’icône de la barre d’état (ou l’icône du Dock sous macOS). Les utilisateurs venant d’une ancienne version conservent leurs raccourcis précédents : ce qui compte est ce qu’affiche Paramètres → Raccourcis. Par ailleurs, les raccourcis internes comme ⌘N ou ⌘B n’ont d’effet qu’une fois la fenêtre principale au premier plan.
Parce que @ est une suggestion de portée, pas un filtre strict. Les objets sélectionnés sont joints en tête du message sous forme de références, et c’est le modèle qui décide de leur usage : il cherche généralement en priorité dans cette portée, mais peut l’élargir s’il n’y trouve rien.Pour un cadrage vraiment strict, le plus fiable reste de le dire explicitement dans le message, par exemple : « Cherche uniquement dans la bibliothèque ml-papers, et dis-le franchement si tu ne trouves rien. »
Vérifiez dans cet ordre :
  1. Avez-vous saisi un mot-clé ? Le groupe Fichiers et dossiers n’affiche de propositions qu’après une saisie, avec 8 résultats au maximum par défaut : un terme trop large se fait évincer par d’autres fichiers.
  2. Est-ce bien le nom du fichier ? La correspondance ne porte que sur le nom lui-même, jamais sur le chemin : chercher un dossier intermédiaire ne remonte pas le fichier.
  3. Le fichier est-il indexé ? Regardez le bouton d’état de l’index au bas de la barre latérale, ou cliquez sur « Gérer les sources » dans la colonne de gauche de la « Bibliothèque » (fenêtre principale) pour vérifier que le répertoire a bien été ajouté.
Aucune suppression automatique. Les conversations résident dans une base locale, sans limite de nombre ni durée de conservation, y compris les paramètres d’entrée et les résultats complets de chaque appel d’outil. Les conversations dont vous n’avez plus besoin se suppriment à la main depuis la liste de gauche.
Cela dépend du modèle choisi. Avec les modèles officiels Linkly AI ou n’importe quelle API tierce dans le cloud, le contenu des messages est transmis au service de modèle correspondant — y compris les extraits de documents retrouvés par l’IA.Si vous ne voulez rien laisser sortir de votre machine, ajoutez un fournisseur local Ollama ou LM Studio dans Paramètres → Modèles IA et sélectionnez l’un de ses modèles : la conversation reste alors entièrement locale (à condition que le modèle local prenne en charge les appels d’outils).
Les capacités de recherche sont exactement les mêmes. La différence tient à l’endroit où vous travaillez :
  • Le Chatbot — utilisable immédiatement, sans configuration MCP, avec une arborescence de fichiers, un panneau de citations et un aperçu des documents, c’est-à-dire une interface pensée pour lire de la documentation.
  • MCP / CLI — branchent les outils de recherche de Linkly AI dans les outils IA que vous utilisez déjà : indiqué pour écrire du code, faire tourner un agent, ou toute situation qui implique d’autres chaînes d’outils.
Les deux peuvent servir en parallèle, sans interférence.
Oui. Le compactage est append-only : les messages d’origine ne sont jamais supprimés, ils n’entrent simplement plus dans le contexte envoyé au modèle. Dépliez le séparateur Messages précédents compactés (N) dans le fil pour retrouver l’intégralité du texte.Attention toutefois : à partir de ce moment-là, le modèle ne voit plus que le résumé, et non les messages d’origine. S’il « oublie » un détail, il suffit de le lui redonner dans un nouveau message.

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Pour aller plus loin