À l'occasion du neuvième Forum de l'innovation en matière de sécurité autonome des infrastructures d'information critiques, SOIN a démontré, à travers ses pratiques de R&D manufacturière et de traitement des connaissances d'entreprise, la profondeur du déploiement de l'Agentic AI nationale dans des scénarios métier réels.
Le 19 avril, le neuvième Forum de l'innovation en matière de sécurité autonome des infrastructures d'information critiques s'est tenu à Pékin, et le « Rapport de recherche 2025 sur l'innovation autonome dans le cyberespace » y a été officiellement publié. En tant qu'organisme contribuant à la rédaction du rapport, SOIN a participé en profondeur à l'élaboration des contenus concernés. Dans le « chapitre 8 — Approfondir les applications de l'IA, remodeler la valeur métier », SOIN a fourni, autour de l'expérience pratique « R&D et production : des outils ponctuels à la collaboration systémique », un échantillon de référence issu du terrain pour les applications d'IA dans la R&D manufacturière. Des études de cas de SOIN figurent également dans les annexes du rapport.
Plus remarquable encore : trois cas de SOIN ont été retenus dans les contenus relatifs aux applications de l'intelligence artificielle du « Rapport de recherche 2025 sur l'innovation autonome dans le cyberespace », à savoir : le système documentaire intelligent d'entreprise de SOIN (ADS) qui remodèle le paradigme du traitement de connaissances de haute complexité grâce aux flux de travail Agentic ; la plateforme intelligente ALA de SOIN qui autonomise la refonte des processus de R&D de l'industrie manufacturière avancée grâce aux AI Agents ; et l'assistant intelligent PLM de SOIN qui remodèle le paradigme de la sélection intelligente des composants essentiels manufacturiers grâce à l'IA. Dans le recueil de cas annexé au rapport, les trois cas de SOIN figurent consécutivement aux cas 32 à 34 du chapitre 9, couvrant des directions clés telles que l'intelligence documentaire d'entreprise, l'intelligence des processus de R&D ALM/PLM et la sélection intelligente des composants essentiels manufacturiers.
Pour SOIN, cette contribution et cette sélection ne constituent pas une simple vitrine de marque, mais la manifestation d'une étape dans son engagement de longue date pour la production, l'ingénierie et le déploiement industriel de l'Agentic AI d'entreprise. Les trois cas du rapport reposent tous sur l'Agentic Workflow Engine (AWE) développé en interne par SOIN comme socle central ; par l'approche « moteur + agents spécialisés + flux de travail sectoriels », ils intègrent les capacités d'IA dans les processus métier réels, sans s'arrêter au niveau du questionnement générique ou des outils ponctuels. Qu'il s'agisse de la boucle exigences-tests-traçabilité dans les scénarios ALM, de la sélection et de la mobilisation des connaissances d'ingénierie dans les scénarios PLM, ou de l'analyse, de la comparaison, de la révision et de la traduction dans les scénarios documentaires complexes, SOIN fait progresser le déploiement de l'IA d'une manière plus proche de l'environnement de production des entreprises.
Dans les scénarios de processus de R&D manufacturière avancée, le rapport montre que la plateforme intelligente ALA de SOIN a construit une boucle renforcée « extraction — révision — génération — analyse — traçabilité — optimisation » autour d'étapes clés telles que l'extraction des exigences, la revue qualité, la génération de tests, l'analyse d'impact des changements et la maintenance des matrices de traçabilité. L'exactitude de l'extraction automatique des unités d'exigences de niveau atomique atteint 94,7 %, l'efficacité des revues d'exigences est multipliée par 5 à 10, le taux de couverture des scénarios de test s'élève à plus de 90 %, et le temps d'analyse d'impact des changements d'exigences passe de 4 heures manuelles à 5 minutes. Cela signifie que, dans des systèmes de R&D hautement conformes et complexes, l'IA n'est plus un simple outil d'assistance : elle devient une capacité d'ingénierie participant réellement à l'exécution des processus et à l'amélioration de la qualité.
Dans les scénarios de sélection intelligente des composants essentiels manufacturiers, l'assistant intelligent PLM de SOIN combine l'analyse de documents d'ingénierie multimodaux, la structuration des connaissances et des algorithmes pilotés par les conditions d'exploitation. Selon le rapport, le système atteint 94,7 % d'exactitude dans l'analyse textuelle des documents, plus de 93 % dans l'analyse des données graphiques et 95 % dans la restauration des structures de tableaux ; après saisie de paramètres d'exploitation tels que vitesse de rotation, charge et température, il réalise la comparaison sur le graphe de connaissances et renvoie le modèle recommandé en 3 secondes, avec un taux d'adoption de 88 % des recommandations de l'agent par les ingénieurs clients. Cela montre que l'IA n'est plus un simple outil de recherche d'information : elle devient un « conseiller en conception embarqué » doté de capacités de calcul d'ingénierie et d'aide à la décision.
Dans les scénarios d'intelligence documentaire d'entreprise, l'ADS de SOIN démontre davantage la capacité de niveau production des flux de travail Agentic dans le traitement de connaissances de haute complexité. Le rapport indique que, dans le traitement de documents financiers et techniques complexes, l'ADS atteint 97,4 % d'exactitude dans l'analyse textuelle, 95 % dans la restauration des structures de tableaux et plus de 93 % dans l'analyse des données graphiques ; la comparaison des différences entre versions d'un rapport de 800 pages passe de 2 à 3 heures à 5 à 10 minutes, le taux de cohérence de la traduction des termes clés s'élève à 99 %, et le cycle global d'élaboration des rapports passe de 8 à 12 jours à 2 à 4 jours. Pour les scénarios d'entreprise exigeant haute exactitude, haute cohérence et exigences d'audit strictes, il s'agit non seulement d'un gain d'efficacité, mais aussi d'une élévation simultanée de la qualité des processus et de la maîtrise des risques.
Au vu des caractéristiques communes des cas présentés dans le rapport, ce que SOIN cultive n'est pas simplement « brancher l'IA sur le métier », mais le polissage continu de capacités produit déployables, gouvernables, collaboratives et auditables autour des processus réels de l'entreprise. D'un côté, SOIN réalise l'ordonnancement multi-agents, l'orchestration des flux de travail et le traitement des données multimodales grâce à son moteur AWE interne ; de l'autre, elle a établi dans chaque secteur des voies de mise en œuvre fondées sur l'amélioration progressive, la compatibilité avec les systèmes existants, le déploiement privé et l'intégration ouverte. Ces capacités permettent à SOIN de fournir, dans des scénarios professionnels comme la R&D manufacturière ou le traitement documentaire complexe, des solutions IA plus stables, plus fiables et plus pénétrantes pour le métier.
Participer en tant que contributeur au « Rapport de recherche 2025 sur l'innovation autonome dans le cyberespace » et y figurer à travers plusieurs cas pratiques représente pour SOIN une double validation, issue à la fois de la recherche industrielle et des scénarios réels. À l'avenir, SOIN continuera de s'appuyer sur les scénarios métier réels comme fil conducteur, sur l'Agentic AI autonome et maîtrisable comme socle, autour de la R&D manufacturière, du traitement des connaissances d'entreprise et de la montée en intelligence des industries, pour faire progresser l'IA du stade « voir et parler » vers celui « exécuter, collaborer et livrer », et ancrer réellement des capacités d'IA d'une profondeur professionnelle dans les processus de première ligne des entreprises.