Conception d’une IA Responsable : Les Coulisses de Vina, un Agent IA en Santé Mentale
Nous vivons dans un monde où des millions de personnes se sentent ignorées. Tout le monde n’a pas besoin de thérapie. Parfois, il leur suffit simplement de quelqu’un qui écoute.
Imaginez pouvoir toujours compter sur quelqu’un pour vous aider avec vos préoccupations, y compris le stress émotionnel. Dans une situation réelle, cela peut être difficile à trouver, et même si vous le trouviez, cette personne pourrait ne pas être en mesure d’écouter correctement. C’est l’une des raisons pour lesquelles certaines personnes choisissent d’avoir des animaux de compagnie pour un soutien émotionnel, tandis que d’autres se tournent vers des chatbots.
Le Contexte de 2025
En 2025, l’essor des agents IA a suscité beaucoup de discussions. De l’automatisation des processus d’ingénierie logicielle à des PDG qui remplacent leur équipe humaine, certains regrettent leurs décisions plus tard. La technologie IA, en particulier l’IA étroite, a toujours suscité un intérêt particulier, attirant des curieux vers les domaines de la science des données et de l’apprentissage machine.
Une nouvelle forme d’IA appelée Gen AI a émergé ces dernières années, initialement représentée par des plateformes comme ChatGPT. Avec la montée des agents IA, des frameworks tels que AutoGen, CrewAI, Google Vertex, et Amazon Bedrock ont vu le jour.
Construction de Vina : Un Compagnon IA en Santé Mentale
En tant qu’ingénieur logiciel intéressé par le secteur de la santé, un projet a vu le jour : construire un compagnon IA en santé mentale. Après plusieurs recherches sur la construction d’IA conversationnelle, il s’est avéré difficile de trouver des ensembles de données conversationnelles adaptés. La création d’un flux de travail de Récupération Augmentée de Génération (RAG) est essentielle pour tout système d’IA agentique.
En utilisant le framework LangChain, le processus a commencé par le chargement de données nettoyées en tant que documents, suivies d’une division récursive des documents pour maintenir la signification contextuelle, ainsi que l’utilisation d’embeddings vectoriels et de stockage.
Développement et Indexation
Pour stocker les données, un système de base de données vectorielle comme Pinecone a été choisi, facilitant le traitement et l’accès aux données non structurées. En raison de la verbosité de l’ensemble de données conversationnel, une conversion en format JSONL a été nécessaire pour un traitement fluide.
Après cette étape, le système RAG de Vina a été configuré pour tester son efficacité. L’intégration de modèles d’embeddings a permis de transformer les documents liés à la santé mentale et de les stocker dans l’index vina-index.
Orchestration Multi-Agent avec LangGraph
La conception initiale de Vina a pris en compte la nécessité de garder une trace des échanges précédents. L’utilisation de LangGraph a permis de gérer l’historique des conversations et de définir un graphe d’état pour la communication entre agents.
Ce graphe d’état est une collection de nœuds qui collaborent avec un modèle de langage pour exécuter diverses tâches, permettant une gestion efficace de l’information nécessaire au fonctionnement de l’IA.
Intégration de FastAPI
Pour interagir avec Vina, l’utilisation de FastAPI a été privilégiée pour sa flexibilité, permettant des interactions en temps réel avec l’IA. Les messages chat ont été encryptés pour assurer la confidentialité, et un système a été mis en place pour évaluer la sécurité des entrées.
Le Concept de l’Humain dans la Boucle
Bien que les agents IA soient autonomes, il est parfois nécessaire d’intégrer des décisions humaines. Avec Vina, une fonction d’escalade vers un thérapeute humain a été mise en place pour détecter des signaux de crise, permettant une intervention humaine lorsque cela est nécessaire.
Cette approche hybride entre l’automatisation et le jugement humain garantit que la technologie soutient, sans remplacer, le soin humain.
En conclusion, la construction responsable d’agents IA comme Vina souligne que l’avenir de l’IA dans le secteur de la santé dépend non pas de l’autonomie des agents, mais de la manière dont nous les concevons de manière responsable.
