HiveMind

HiveMind est un projet de l’Union Européenne (EU) qui utilise l'intelligence artificielle et les technologies de données avec une approche centrée sur l'humain pour accélérer le processus de développement et de maintenance de logiciels, en apprenant en permanence des informations en retour des utilisateurs et en fournissant des solutions fiables avec une grande précision contextuelle. En tant que Tiga Technologies de Santé, nous dirigeons le développement logiciel, la maintenance et les processus axés sur les données de ce projet dans le domaine de la santé.

  • Il est cofinancé avec l'Union Européenne.

Caractéristiques et Avantages

Cette initiative internationale rassemblant 13 parties prenantes de 9 pays en collaboration avec des instituts de recherche, des universités et des organisations technologiques de premier plan vise à accélérer et à améliorer le développement de logiciels, la maintenance et les processus basés sur les données à l'aide d'agents d'intelligence artificielle. Le projet HiveMind pour lequel nous assumons, en tant que Tiga Technologies de Santé, la responsabilité dans le secteur de la santé, crée un cadre multi-agents qui renforce la collaboration entre les développeurs et les agents d'intelligence artificielle en adoptant une approche axée sur l'humain. Cette approche permet aux agents d’IA personnalisés en fonction des données organisationnelles d’optimiser les processus logiciels et de minimiser les erreurs et les incertitudes en automatisant les fonctionnalités intelligentes du système.

Cadre Multi-Agents

HiveMind se compose d'agents IA, chacun personnalisé pour prendre en charge différents rôles dans les équipes de développement de logiciels. Ces agents accélèrent et améliorent les processus de développement logiciel en collaborant avec des opérateurs humains. Des agents personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises assurent une grande efficacité à chaque étape des projets logiciels.

Spécification du Système Intelligent

Les mécanismes de modélisation et d'analyse intelligents du système permettent la dérivation automatique des exigences et la résolution des incohérences. Ces mécanismes permettent d’éviter les erreurs dès le début du processus de développement logiciel et de réduire le coût des modifications ultérieures. Les exigences sont continuellement améliorées grâce à la prise en charge de la modélisation agile.

Développement de Code et Automatisation des Tests

Le système automatise le processus de configuration, de vérification et de test du code. Cette fonctionnalité d’automatisation améliore la qualité en accélérant le cycle de vie du développement logiciel. En prenant en charge les principes de programmation basés sur les contrats, les codes écrits sont assurés d’être corrects et cohérents.

Réglage Fin avec les Données de l'Entreprise

Le système fournit aux entreprises les agents d'intelligence artificielle spéciaux, permettant un “réglage fin (fine-tuning)” basée sur les données de l'entreprise. Réglage Fin permet d’obtenir des résultats plus efficaces, plus respectueux de la vie privée et plus ciblés. Développer des modèles adaptés aux besoins des institutions contribue à obtenir un avantage concurrentiel en plus d’optimiser le processus.

Maintenance Logicielle Dynamique

Le système qui surveille et évalue en permanence les vulnérabilités de sécurité dans les projets logiciels fournit des recommandations de maintenance automatiques. Ces recommandations simplifient la maintenance du logiciel tout en garantissant le maintien des normes de sécurité et de performance. L'infrastructure de surveillance dynamique permet d'adapter rapidement les logiciels aux besoins actuels.

Modélisation Agile et Rétroaction Continue

Le système offre une flexibilité au processus de développement logiciel grâce à des techniques de modélisation agile. Apprenant en permanence grâce aux informations en retours humains, les agents IA répondent rapidement aux exigences du projet à chaque étape des projets logiciels. Cette approche permet un développement, des tests et une amélioration plus rapide des projets logiciels. Cela permet de produire rapidement des prototypes et de répondre rapidement aux besoins des utilisateurs.

Sécurité des Données et IA Conforme

HiveMind utilise des techniques avancées de cryptage et de protection des données pour garantir la confidentialité et la sécurité des données des utilisateurs. Le système fournit des solutions d’IA fiables et éthiques conformes aux réglementations de la Commission Européenne sur les données et l’IA. Ces solutions favorisent des pratiques responsables en matière d’ingénierie logicielle et offrent une structure respectueuse de la vie privée qui protège les données personnelles des utilisateurs.

Applications Intersectorielles

Le système permet de tester et d'adapter des solutions d'ingénierie logicielle à un large éventail de cas d'utilisation dans différents secteurs, tels que la santé, l'automobile, la fabrication et l'intervention en cas de catastrophes. Les agents d’IA offrent des processus de modélisation personnalisés en comprenant les exigences des différents secteurs. De cette manière, les domaines d’utilisation des approches de développement logiciel sont diversifiés et la collaboration intersectorielle est favorisée.

Open Source et Contributions de la Communauté

En tant qu’une plateforme open source, HiveMind évolue constamment grâce aux contributions de la communauté. L'utilisation de techniques de personnalisation open source “Grand Modèle Linguistique (Large Language Model (LLM)” permet aux développeurs et aux organisations du monde entier de contribuer à la plateforme et de créer des solutions plus efficaces. Cette approche crée un écosystème qui développe des solutions innovantes et contribue à l’ingénierie logicielle.

Mécanismes Avancés de Rétroaction et d’Apprentissage

Les agents d’intelligence artificielle qui s’améliorent constamment grâce aux processus de l’Apprentissage Homme- Machine (Human-Machine Learning - HML) deviennent plus sensibles et plus efficaces au fil du temps. Ces agents apprennent en permanence grâce à des méthodes telles que “Approche humaine dans la boucle- Human-in-the-Loop (HITL)”. En fonction de cet apprentissage, les performances de ces agents s'améliorent et de meilleurs résultats sont obtenus.

Plateforme Sensible au Contexte et Personnalisation

HiveMind permet la personnalisation de grands modèles de langage (Large Language Model - LLM) en fonction des données organisationnelles. Les modèles de langage développés à l'aide de la génération augmentée de récupération (Retrieval-Augmented Generation (RAG) offrent une grande sensibilité au contexte dans les processus de développement logiciel. De cette manière, les processus logiciels sont accélérés et des solutions plus cohérentes sont produites.