Systèmes complexes • Ingénierie logicielle • Méthodes formelles • IA pour l’ingénierie
Formal Harness pour l’ingénierie des systèmes et logiciels assistée par IA
Ingénierie des systèmes et logiciels assistée par IA
Un gain de 3× en vitesse et en qualité crée plus de valeur qu’un gain de 20× en vitesse seule.
⚠️ VOS CONTRAINTES
Les LLM transforment le langage naturel en information structurée et en code. L’IA agentique orchestre prompts, outils et actions. Mais la qualité des systèmes et du logiciel exige davantage : un processus de conception fiable reliant formellement les besoins, les contraintes, l’architecture, l’implémentation et la validation.
✓ NOTRE SOLUTION
Le Formal Harness apporte la continuité, la traçabilité et la cohérence nécessaires à une exécution d’ingénierie fiable et accélérée. L’IA devient une partie d’un processus de conception maîtrisé, et non un assistant isolé sur chaque étape.
LES ENJEUX CRITIQUES POUR RÉUSSIR L’INGÉNIERIE ASSISTÉE PAR IA
COÛTS & RÉSILIENCE
- Maîtriser les coûts d’exploitation de l’IA en réduisant le contexte inutile, et en appelant des modèles moins coûteux
- Éviter le verrouillage fournisseur et les chocs tarifaires grâce à une architecture résiliente, explicable et indépendante des modèles
TIME-TO-MARKET
- Accélérer les versions livrées, le déploiement et l’adoption marché sont les vrais objectifs, pas la production de code 20× plus rapide prise isolément
- Permettre une mise en place rapide, une adoption progressive et un démarrage simple pour les équipes d’ingénierie
QUALITÉ
- Maintenir les équipes d’ingénierie en maîtrise des décisions de conception produit à toutes les étapes du cycle de vie et pas seulement pour vérifier un résultat final
- Garantir que chaque artefact généré, chaque décision de conception et chaque morceau de code puisse être justifié au regard des besoins et contraintes initiaux
PASSAGE À L’ÉCHELLE
- Intégrer progressivement de nouveaux processus, points de vue et modules à mesure que les besoins évoluent
- Capitaliser la connaissance d’ingénierie afin que l’assistance IA devienne réutilisable, traçable et adaptée aux équipes d’ingénierie
BÉNÉFICES IMMÉDIATS POUR LES ÉQUIPES D’INGÉNIERIE
Notre approche combine la vitesse de l’IA générative avec la rigueur des modèles formels d’ingénierie.
Les équipes peuvent démarrer rapidement et obtenir des gains immédiats en qualité, productivité et traçabilité.
Les équipes peuvent démarrer rapidement et obtenir des gains immédiats en qualité, productivité et traçabilité.
Qualité & confiance
- Insérer l’IA dans un processus de conception formellement maîtrisé reliant besoins, contraintes, architecture, implémentation et validation
- Il ne s’agit pas d’un nouveau système expérimental : il accélère une plateforme de modélisation éprouvée sur le terrain, qui accompagne depuis plus de 20 ans la conception de systèmes complexes dans l’automobile, l’aérospatial, le ferroviaire, l’énergie et d’autres industries exigeantes
Productivité immédiate
- Accélérer la construction des modèles formels grâce à une approche pas à pas guidée par le processus de conception. Naviguer et visualiser efficacement le modèle pour relire, vérifier et affiner les artefacts d’ingénierie
- L’expérience montre que les LLM sont très efficaces lorsqu’ils travaillent avec le modèle du Formal Harness. L’IA peut se concentrer sur l’objectif d’ingénierie de l’utilisateur au lieu de consacrer ses efforts à comprendre ou produire une syntaxe complexe propre à un outil
Fondation formelle
- S’appuyer sur une source unique de vérité, une modélisation centrée données, des points de vue cohérents, une sémantique formelle et des règles d’ingénierie formalisées
- Contrairement aux approches purement agentiques, le Formal Harness s’appuie sur un modèle formel dans lequel les propriétés d’ingénierie peuvent être spécifiées, vérifiées et préservées tout au long du processus de conception
Réduction des coûts d’exploitation IA
- Réduire la complexité des prompts et la taille du contexte en utilisant le modèle comme mémoire structurée du projet. Les LLM travaillent sur des sous-ensembles ciblés d’information, ce qui permet à des modèles open source intermédiaires de traiter efficacement de nombreuses tâches
- Les Frontier LLM restent précieux pour une connaissance générale large et à jour. Mais la plupart des opérations sur le modèle formel peuvent être réalisées efficacement par des modèles intermédiaires, souvent avec un coût 20 à 30× plus faible
Souveraineté
- Traiter le LLM comme une commodité. La mémoire projet, la connaissance d’ingénierie et les compétences réutilisables sont gérées par le Formal Harness entièrement ouvert, sans être enfermées chez un fournisseur de modèles. Toute l’information peut être retrouvée et exportée dans le format souhaité
- Parce que les LLM intermédiaires sont efficaces pour de nombreuses tâches de manipulation de modèles, les activités quotidiennes d’ingénierie peuvent s’exécuter sur un stack IA privée et abordable, déployée dans votre propre environnement cloud
Contrôle humain & IA éthique
- Les ingénieurs restent responsables à chaque étape : idée, spécification, architecture, définition, implémentation et validation.
- Le résultat n’est pas moins de contrôle humain, mais davantage de levier d’ingénierie : les équipes peuvent explorer plus de solutions, construire de meilleures justifications et maintenir plus rapidement la traçabilité des besoins jusqu’au code ou à la conception détaillée, avec un niveau de précision auparavant difficilement accessible
20 ANS DE TECHNOLOGIE D’INGÉNIERIE STRUCTURÉE DÉSORMAIS DÉPLOYÉS AVEC L’IA GÉNÉRATIVE
Depuis plus de 20 ans, Knowledge Inside développe une fondation deeptech combinant modélisation flexible des données, source unique de vérité, ingénierie centrée données, cohérence des points de vue et sémantique formelle claire grâce à une approche holistique.
Historiquement, ces modèles étaient construits par des ingénieurs systèmes formés, afin de sécuriser progressivement des conceptions complexes avec précision et rigueur.
L’expérience montre désormais que cette fondation est particulièrement efficace pour l’interaction avec les LLM. Elle permet à l’IA générative de soutenir des processus de conception fiables en ingénierie des systèmes complexes et du logiciel.
En combinant l’IA avec les modèles KI, les ingénieurs peuvent produire en quelques heures ou quelques jours ce qui nécessitait auparavant des mois d’expertise : modèles structurés, traçabilité, justification de conception, exploration d’architectures, documentation et liens entre conception et implémentation.
Cela exige toujours créativité, contrôle, guidage, structuration et expérience d’ingénierie. Les humains restent le facteur limitant, et c’est précisément pourquoi le processus doit maximiser leur effet de levier. De nombreuses activités auparavant trop coûteuses ou trop lourdes deviennent désormais simples.
Cela fonctionne parce que la théorie sous-jacente est claire, compacte et opérationnelle. Comme pour l'ADN, les modèles de données sont fondés sur 4 constituants et pas sur des centaines de pages de spécification
Historiquement, ces modèles étaient construits par des ingénieurs systèmes formés, afin de sécuriser progressivement des conceptions complexes avec précision et rigueur.
L’expérience montre désormais que cette fondation est particulièrement efficace pour l’interaction avec les LLM. Elle permet à l’IA générative de soutenir des processus de conception fiables en ingénierie des systèmes complexes et du logiciel.
En combinant l’IA avec les modèles KI, les ingénieurs peuvent produire en quelques heures ou quelques jours ce qui nécessitait auparavant des mois d’expertise : modèles structurés, traçabilité, justification de conception, exploration d’architectures, documentation et liens entre conception et implémentation.
Cela exige toujours créativité, contrôle, guidage, structuration et expérience d’ingénierie. Les humains restent le facteur limitant, et c’est précisément pourquoi le processus doit maximiser leur effet de levier. De nombreuses activités auparavant trop coûteuses ou trop lourdes deviennent désormais simples.
Cela fonctionne parce que la théorie sous-jacente est claire, compacte et opérationnelle. Comme pour l'ADN, les modèles de données sont fondés sur 4 constituants et pas sur des centaines de pages de spécification
SOURCE UNIQUE DE VÉRITÉ
Besoins, contraintes, architecture, définition, code et tests restent connectés dans un modèle formel cohérent de l’ensemble du système
POINTS DE VUE COHÉRENTS
Les différentes équipes et systèmes d’IA travaillent sur des points de vue synchronisés et cohérents par construction, du modèle formel
CENTRÉ DONNÉES
Tout document, résultat ou artefact généré à partir du modèle formel est cohérent grâce à une API fidèle
EXÉCUTION IA FIABLE
Le Formal Harness fournit les contraintes formelles nécessaires pour utiliser en sécurité l’IA générative statistique
NOTRE EXPERTISE SUR DES PROJETS DE RUPTURE
AUTOMOBILE
Première mise en œuvre MBSE sur programme VE
FERROVIAIRE
Transformation digitale pour certification SIL4
SPATIAL
Modélisation réponses à Appel d'Offre
NUCLÉAIRE
Digitalisation analyse SdF ESPN
BÂTIMENT
Intégration MBSE et BIM bâtiments nucléaires
L’IA entre dans sa phase d’infrastructure
À mesure que les LLM deviennent plus faciles à accéder et à remplacer, la valeur stratégique se déplace vers la couche qui les rend fiables dans les opérations d’ingénierie et les processus métier.
Le Formal Harness est notre implémentation de cette couche, construite sur une technologie d’ingénierie basée sur les modèles éprouvée sur le terrain.
Identifions où le Formal Harness peut apporter une valeur immédiate à votre processus d’ingénierie.
Sur demande, gratuitement, sans engagement
Samuel Boutin - Fondateur & CEO
20 ans expertise SI Deeptech | Automobile • Ferroviaire • Bâtiment • Nucléaire • Spatial