Fujitsu développe une technologie d’agents multi-IA auto-évolutifs qui apprennent et s’adaptent aux processus métiers

Fujitsu a appliqué cette nouvelle technologie à deux domaines spécifiques et en a évalué la précision :

1. Optimisation automatisée et évolution continue des LLM métiers

Cette technologie peut s’appliquer à l’ensemble du processus de création de modèles de langage (LLM) spécifiques aux entreprises. Des agents multi-IA exécutent et optimisent de manière autonome une série d'étapes autrefois gérées par des experts, telles que la sélection des données, l’ajustement des conditions d’apprentissage, l’évaluation et l’amélioration. Chaque agent IA génère des propositions d’amélioration basées sur les résultats d’exécution et d'évaluation des tâches. En validant et en n’appliquant que les propositions réellement efficaces, le système améliore continuellement les performances du modèle. Cela réduit considérablement la charge de travail autrefois effectuées par les experts, créant ainsi un processus où l'IA continue d’évoluer de manière autonome au cœur des processus métiers.

Fujitsu a automatiquement optimisé son modèle « Takane » pour plusieurs secteurs d'activité tels que l’industrie manufacturière, la santé, la finance et l’administration publique, avant de le perfectionner en continu sur le terrain. Son utilisation opérationnelle a permis d'apporter des améliorations constantes, se traduisant par un gain de précision moyen significatif de 28 points par rapport aux performances mesurées avant sa spécialisation.

Dans le domaine médical, par exemple, l’application de cette technologie permet d'extraire de manière structurée des informations adaptées à des processus métiers précis. Elle permet ainsi d'isoler des diagnostics, des stades d'évolution de maladies ou des protocoles de traitement à partir de données non structurées — telles que des dossiers médicaux et des résultats d'examens — le tout dans un format standardisé. Cela améliore non seulement la pertinence des réponses, mais prouve également que des agents multi-IA peuvent automatiser la création et le perfectionnement de LLM métiers (des tâches qui exigeaient jusqu'ici une conception et des ajustements basés sur des connaissances d'experts) et les optimiser en continu au fil de leur utilisation. Les entreprises peuvent ainsi concevoir rapidement une IA sur mesure, parfaitement adaptée à leurs activités, et la perfectionner en continu au gré de leurs évolutions opérationnelles, sans recourir massivement à des spécialistes en IA.

Par ailleurs, dans le cadre de son initiative OneFujitsu [2], Fujitsu encourage la standardisation mondiale des processus informatiques interne, des données et des processus métiers. En déployant à l’échelle mondiale cette technologie et sa plateforme d'agents multi-IA équipé de « Takane », Fujitsu parvient à une exécution autonome des activités et accélère la prise de décision, favorisant ainsi la transition vers une gestion pilotée par la donnée et l’IA (Data & AI-driven).t3

2. Application destinée à concevoir la recherche de spécifications de conception pour les systèmes métiers à grande échelle 

Cette technologie a été mise en œuvre dans le cadre d'un système de veille documentaire basé sur des agents IA, pour la recherche de spécifications de conception du dossier médical électronique de Fujitsu, destiné aux hôpitaux de moyenne et grande taille, ainsi qu’aux solutions métiers pour les collectivités locales.

Traditionnellement, identifier le périmètre d’impact de modifications logicielles induites par des réformes législatives ou des changements de directives exigeait l’intervention d’experts chevronnés, dotés d'une connaissance pointue des réglementations, des processus métiers et de l'architecture des systèmes. Grâce à cette technologie, les agents IA apprennent désormais des résultats de recherche passés, des cas d'échec et des corrections apportées par les utilisateurs. Par conséquent, ils étendent
d'eux-mêmes le périmètre de recherche et perfectionnent de manière autonome leurs stratégies d'extraction de documents. Cela réduit l'effort requis pour concevoir et améliorer la logique de recherche tout en augmentant la précision des résultats.

Cela démontre que les agents IA ne se contentent pas de répéter des requêtes en boucle : ils ont assimilé et appliqué les techniques d'exploration des experts qualifiés. Par exemple, ils savent vérifier les documents périphériques connexes lors d'une opération et s'interdisent d'exclure des documents apparemment hors sujet s'ils relèvent du même domaine métier. À l'avenir, Fujitsu déploiera ces connaissances et ces technologies au sein de sa plateforme de développement logiciel pilotée par l'IA (AI-Driven Software Development Platform) afin de perfectionner et de fluidifier l'ensemble du processus de conception et de développement.

Perspectives

Fujitsu prévoit d’intégrer cette technologie à sa propre plateforme d’IA et de la proposer comme brique technologique centrale pour soutenir le développement interne et le fonctionnement autonome d’IA métiers. De plus, en tant que technologie d'IA avancée intégrée à la plateforme Fujitsu Kozuchi, l’entreprise encouragera son déploiement dans un large éventail de domaines exigeant des connaissances spécialisées et une amélioration continue.

Par ailleurs, en combinant les enseignements de recherches conjointes menées avec le professeur associé Graham Neubig et le professeur adjoint Tim Dettmers de l’Université Carnegie Mellon, avec sa propre technologie de reconstruction d'IA générative, Fujitsu fera progresser le développement de solutions permettant de faire fonctionner des systèmes d’agents multi-IA auto-évolutifs avec une consommation réduite de mémoire et d'énergie. L'objectif est de permettre le déploiement d'équipes d'IA capables d'apprendre en continu de leurs opérations, non seulement dans le cloud, mais aussi dans des environnements sur site (on-premises) et en périphérie (edge) hautement confidentiels.

Fujitsu ambitionne ainsi de concrétiser une IA souveraine, capable d’apprendre en continu quel que soit son mode de déploiement. En permettant à l'IA de tirer des leçons en temps réel des échecs sur le terrain, des directives humaines et des mutations contextuelles, tout en appliquant ces connaissances en toute sécurité aux tâches ultérieures, Fujitsu fera évoluer l'IA vers une infrastructure intelligente qui grandira en symbiose avec l'environnement de travail. Cette avancée répondra à des défis sociétaux majeurs :

Liens associés

L’engagement de Fujitsu en faveur des Objectifs de développement durable (ODD)