Le Brain IA de votre entreprise,pensé pour toutes vos équipes,hébergé dans votre GitHub.

Chaque équipe et chaque IA travaillent depuis les mêmes fichiers : vos décisions, votre recherche, vos playbooks et vos livrables. Vos équipes non techniques lisent, modifient et commentent dans une interface simple, pendant que tout reste en markdown dans votre propre repo GitHub, versionné et à vous. Vos équipes techniques gardent une source de vérité unique qu'elles savent déjà sécuriser et sauvegarder.

Le contexte est éparpillé et enfermé dans des conversations IA individuelles. Et avec un éditeur traditionnel, vos données, votre contexte et vos skills sont enfermés dans ses bases propriétaires, difficiles à récupérer et presque impossibles à exploiter dans un autre contexte. Avec Lenti, tout est enregistré dans votre GitHub, dans des dossiers auxquels vous accédez à tout moment, y compris en dehors de Lenti.

1. 1Vous connectez un repo GitHub à Lenti. Votre contexte y vit sous forme de fichiers markdown et d'artefacts HTML.
2. 2Vos équipes naviguent, lisent, modifient et commentent dans Lenti, depuis leur navigateur, sans compte GitHub.
3. 3Chaque modification faite dans Lenti, par une personne ou par son IA, est un commit git dans votre repo, signé par cette personne.

Vos équipes techniques connectent GitHub une seule fois, et les accès de tous les autres se gèrent dans Lenti. Chaque équipe accède exactement aux dossiers dont elle a besoin, en lecture ou en écriture, et ses membres héritent de ses droits. Vous n'avez qu'un seul token à surveiller, renouveler ou révoquer, au lieu d'un compte GitHub et d'un jeu de permissions par personne.

Donner accès à GitHub à une équipe non technique, c'est créer des comptes, payer des licences et régler les permissions personne par personne, un travail qui retombe sur les équipes techniques. GitHub gère les droits par repo : donner accès à un dossier, c'est donner accès au repo entier.

1. 1Un admin connecte un seul personal access token (PAT) GitHub fine-grained, limité aux repos que vous choisissez.
2. 2Les admins créent des équipes et donnent à chaque équipe ou membre des droits en lecture ou en écriture, dossier par dossier. La règle la plus précise l'emporte : un dossier en lecture seule le reste à l'intérieur d'un repo ouvert en écriture.
3. 3Lenti applique les mêmes droits dans le navigateur et via MCP. L'IA d'un membre ne peut lire et écrire que ce que ce membre peut lire et écrire.

Tous vos skills sont réunis dans une seule bibliothèque, dans votre repo, au lieu d'être dispersés dans les chats et les réglages IA de chacun. Les catégories les regroupent par équipe, par fonction ou par usage, et décident qui voit quoi : vos skills commerciaux vont aux commerciaux, vos skills finance à la finance. Votre IA charge le bon skill depuis la bibliothèque au moment où elle en a besoin, et chaque équipe travaille avec la version à jour.

Confier votre bibliothèque de skills à un seul fournisseur d'IA est risqué et maintenir plusieurs bibliothèques natives avec plusieurs IA est inefficace. Si vous hébergez déjà vos skills dans GitHub, savoir lesquels sont les plus utilisés n'a rien d'évident, et vos managers n'ont aucun moyen de piloter par l'usage, le modèle qui fait ses preuves pour faire émerger et promouvoir vos meilleures façons de travailler.

1. 1Les skills sont des fichiers markdown dans votre bibliothèque. Les skills standard appartiennent à l'organisation. Les skills personnels appartiennent à leur auteur, et tous les membres peuvent les lire.
2. 2Les admins rangent les skills standard en catégories et donnent à chaque équipe ou membre un accès Aucun ou Lecture par catégorie. Seuls les admins modifient les skills standard.
3. 3Via MCP, votre IA ne liste et ne charge que les skills que la personne peut lire. Dans Lenti, les filtres par catégorie, par propriétaire et par membre rendent la bibliothèque facile à parcourir.

L'usage vous montre les fichiers et les skills sur lesquels vos équipes et leur IA s'appuient vraiment. Ce que personne n'utilise se repère et se retire facilement : votre IA cesse de travailler sur des contenus périmés. Les skills personnels que vos collègues adoptent deviennent standard pour tous, et les meilleures façons de travailler se diffusent entre les équipes au lieu de rester chez leur auteur.

Le contexte s'accumule, et votre IA lit un fichier mis à jour il y a un an avec la même assurance qu'un fichier écrit ce matin. Les bons skills restent dans l'espace d'une seule personne, pendant que la bibliothèque partagée se remplit de skills que personne n'utilise.

1. 1Lenti compte les usages réels : un fichier de contexte lu par une IA via MCP ou ouvert dans Lenti, un skill chargé par une IA, un artefact ouvert. Chaque usage compte une fois par personne, par élément et par jour.
2. 2La vue Fréquence classe les éléments par nombre d'usages sur la journée, la semaine ou le mois. La vue Récence les regroupe par dernier usage, jusqu'à ceux jamais utilisés. Le filtre par date de dernière modification fait ressortir les fichiers très utilisés que personne n'a mis à jour.
3. 3Un admin promeut en standard un skill ou un artefact personnel qui a fait ses preuves, en une seule action. S'il ne mérite plus sa place, il le renvoie dans l'espace personnel de son auteur.

Vos équipes continuent de travailler dans l'IA qu'elles utilisent déjà, Claude, ChatGPT, Grok ou tout autre client MCP, sans nouvelle IA à adopter. Votre contexte et vos skills vivent dans votre repo et non chez un fournisseur d'IA : changer de modèle ou d'outil plus tard ne coûte rien. Vous connectez le nouveau, et il lit la même mémoire.

Chaque fournisseur d'IA veut votre contexte dans son propre produit : projets, mémoires et instructions personnalisées qui ne vous suivent pas. Plus vous investissez dans un fournisseur, plus il devient difficile de changer quand un meilleur modèle sort.

1. 1Vous ajoutez Lenti comme serveur MCP dans votre client IA et vous vous connectez à Lenti une fois, dans votre navigateur.
2. 2Pour les clients sans cette connexion, comme les scripts et les automatisations, chaque membre peut créer un bearer token personnel dans Lenti et le révoquer à tout moment.
3. 3Dans les deux cas, l'IA agit au nom de la personne, avec ses droits, et chacune de ses écritures est un commit à son nom.

Chaque activité s'appuie sur les skills qui définissent comment la mener : une même activité produit le même type de livrable, quelle que soit la personne qui la mène et l'IA qu'elle utilise. L'avancement remonte des livrables aux activités, puis au projet : vous voyez où en est un projet sans avoir à le demander. Un skill qui produit un livrable fiable en session est aussi celui que vous pourrez confier plus tard à un agent.

Les outils de gestion de projet sont faits pour être mis à jour à la main, alors qu'une part croissante du travail se fait dans des chats IA qu'ils ne voient jamais. Les livrables varient d'une personne à l'autre, et le reporting oblige à relancer chacun pour connaître son statut.

1. 1Un projet a un objectif et des activités. Chaque activité est un dossier dans votre repo, lié à un ou plusieurs skills qui fixent la méthode et la definition of done.
2. 2Votre équipe demande à son IA de travailler sur une activité. Via MCP, l'IA lit le projet, l'activité et ses skills, puis écrit les livrables dans le dossier de l'activité.
3. 3Les livrables et les activités suivis portent un statut To do, Doing ou Done, mis à jour par une personne ou par son IA. Une activité passe en Done quand tous ses livrables le sont, et un projet quand toutes ses activités le sont.