MEDICALCITY · L’AI Factory dédiée à la santé
La santé est notre point de départ. MEDICALCITY conçoit, développe et déploie des systèmes multi-agents qui assistent les professionnels de santé. Santé, alimentation, logement et mobilité guident les besoins à explorer. La plateforme relie les connaissances, les outils métier et les validations humaines dans l’infrastructure numérique ; les interfaces d’exécution physique se développent dans des pilotes robotiques distincts.
Pour les équipes de santé
Soignants · Secrétariats · Équipes administratives · Établissements · Médecins
Quatre piliers de vie
Pour chaque besoin, nous identifions les informations, les outils et les validations à relier. Les usages liés à l’alimentation, au logement et à la mobilité restent à définir et à construire avec les équipes.
Relier les documents de référence, les outils de dossier et les professionnels responsables de la relecture, avec des accès définis pour le projet.
Définir les sources des demandes de repas, les consignes de l’équipe et le circuit de vérification, avant de construire les connexions utiles.
Identifier les pièces de référence d’une demande d’entrée en résidence, les outils de suivi et les personnes chargées de valider les informations.
Définir les documents de déplacement, les interlocuteurs et les étapes de vérification à relier aux outils de l’équipe.
Les équipes précisent les sources, les contraintes et les validations. Les agents préparent ; les personnes responsables vérifient, corrigent et décident de la suite.
Ces rôles se complètent autour du travail de santé. Les fonctions, les connexions et les responsabilités sont confirmées au cadrage ; l’exécution physique relève de pilotes distincts, avec un opérateur désigné.
L’équipe définit le besoin, les informations utilisables et le responsable de validation. Les décisions médicales et signatures restent du ressort des professionnels habilités. Pour un pilote robotique, l’opérateur autorise et supervise chaque tâche physique.
Les agents de rédaction, d’administration et de coordination préparent les documents, les dossiers et le suivi. Dans un pilote, ils peuvent aussi proposer une fiche de tâche robotique et un compte rendu à vérifier.
Ils sont envisagés pour des tâches matérielles définies, selon les capacités du matériel et du site. L’opérateur contrôle les conditions, décide du lancement et dispose de moyens d’arrêt et de reprise à valider avant l’essai. Les tâches envisagées excluent les actes de soin et le contact physique avec une personne.
Du numérique à l’exécution physique
La plateforme relie deux infrastructures développées par l’AI Factory : le socle numérique des agents et les interfaces d’exécution physique des robots. Les logiciels métier restent des outils de l’équipe ; les connexions, les autorisations et les retours d’exécution sont définis pour chaque projet.
Relier les agents spécialisés aux modèles d’IA, aux connaissances de référence, à la mémoire et aux logiciels métier. Les workflows organisent la préparation des documents, des démarches et du suivi, avec des accès et des validations définis pour chaque projet.
Cap de recherche : « Multi-Agent AGI », vers l’intelligence artificielle générale. Une ambition de développement ; les systèmes présentés reposent sur des agents spécialisés.
Préparer les connexions avec les robots, la supervision opérateur et le retour d’exécution. Chaque pilote doit confirmer les capacités du matériel, les tâches autorisées, les conditions du site et les moyens d’arrêt ou de reprise humaine.
Robotique : pilotes en préparation. Drones : perspective de développement à plus long terme. Les périmètres, calendriers et conditions de service restent à confirmer pour chaque projet.
Un brouillon de l’IA ne déclenche aucune action physique. Si une information manque ou si une condition n’est pas remplie, la tâche reste en attente de clarification et d’une décision humaine.
Exemple de collaboration
Pour préparer un dossier administratif, les agents peuvent se répartir le travail à partir de vos informations et de la liste officielle des pièces requises. Ce scénario est à adapter au périmètre convenu.
Vous précisez le dossier à préparer, les sources utilisables, le résultat attendu et le professionnel responsable de la relecture.
Il compare les documents fournis à la liste de référence et prépare les éléments présents, manquants ou à vérifier.
Il propose un brouillon à partir des informations fournies, en distinguant les éléments disponibles et les points à compléter.
Il réunit les éléments préparés, les questions ouvertes et une proposition de suivi pour votre équipe.
Vous relisez, corrigez et décidez de la suite. Si une information manque ou se contredit, vous demandez une précision avant de transmettre. Un brouillon peut contenir des erreurs ; la préparation ne garantit pas l’acceptation du dossier.
Explorer les workflowsLes responsabilités et les conditions de travail se précisent avec les personnes concernées, à partir de votre activité et de vos outils.
Choisir les documents, consignes et listes à utiliser ; vérifier leur date et leur version avec le professionnel responsable. Définir les références à conserver avec les brouillons pour faciliter leur vérification.
Vérifier les connexions possibles, les données strictement nécessaires, les accès autorisés et les conditions d’hébergement et de confidentialité adaptées au contexte.
Désigner les responsables, les actions soumises à accord et les traces à conserver. Préciser comment corriger un résultat, suspendre une tâche ou la reprendre en main.
L’AI Factory définit les composants, les échanges et les points de validation. BAYON, les logiciels métier et les interfaces robotiques ont chacun un rôle à préciser et à tester dans le périmètre du projet.
Dans l’architecture MEDICALCITY, BAYON porte le rôle de référentiel commun des données et des règles. Les sources autorisées, leur version, la mémoire de travail et les fonctions utilisées sont définies pour le projet.
Relier les modèles, les compétences des agents et les applications utiles au workflow. Chaque connexion est vérifiée : échanges nécessaires, compatibilité, accès, hébergement et confidentialité. Les intégrations disponibles sont confirmées avant mise en service.
Pour un pilote, définir comment une fiche vérifiée devient une tâche autorisée par l’opérateur, puis comment le résultat revient à l’équipe. Tester les limites du matériel, l’arrêt, les informations manquantes et la reprise humaine avant l’essai sur site.
Évaluer chaque périmètre avec l’équipe, par rapport à la pratique habituelle : qualité, erreurs, corrections, temps total de préparation, de relecture et, le cas échéant, de supervision. Convenir des critères de poursuite, d’ajustement ou d’arrêt. Les fonctions et conditions de service sont confirmées avant la mise en place ; un pilote robotique fait l’objet d’un accord distinct.
Partez d’une tâche liée à la santé, à l’alimentation, au logement ou à la mobilité. Identifions les sources, les outils et les personnes à relier dans un périmètre à tester. L’AI Factory cadre et développe le système ; les Workflows illustrent les préparations et leur validation. Tout pilote robotique fait l’objet d’un cadrage distinct.
