Introduction

À mesure que l'automatisation pilotée par l'IA devient un élément essentiel des systèmes d'information modernes, l'intégration des capacités d'IA dans les plateformes existantes doit être transparente et efficace. Le projet IRIS Agent montre comment l'IA générative peut fonctionner sans effort avec InterSystems IRIS, grâce à son puissant cadre d'interopérabilité, sans qu'il soit nécessaire d'apprendre Python ou de créer des workflows d'IA distincts à partir de zéro.
Ce projet examine la manière dont ChatGPT et Anthropic Claude, deux modèles d'IA parmi les plus avancés, peuvent interagir avec IRIS à l'aide de GPT personnalisés et du protocole MCP (Model Context Protocol). Plutôt que de créer des pipelines d'IA isolés, IRIS Agent traite l'IA comme un service d'interopérabilité, permettant ainsi aux organisations d'améliorer l'automatisation, la prise de décision et le traitement des données sans perturber leur architecture existante.
En s'appuyant sur des outils d'interopérabilité natifs d'IRIS, les développeurs peuvent intégrer des modèles d'IA de manière transparente, comme n'importe quel autre composant du système. Cette approche garantit la stabilité, la sécurité, l'évolutivité et l'auditabilité, tout en permettant une interaction en langage naturel, la récupération de données en temps réel et l'administration automatisée du système, le tout dans l'environnement familier d'IRIS.

Technologies sous-jacentes à IRIS Agent

Le projet IRIS Agent s'appuie sur un ensemble de technologies puissantes pour garantir efficacité, évolutivité et intégration transparente:

• InterSystems IRIS – Une plateforme robuste dédiée au développement d'applications et à l'intégration de données, qui utilise ObjectScript pour le code côté serveur.
• Custom GPT Bot – Un assistant IA personnalisé conçu pour rationaliser les interactions avec le système, basé sur ChatGPT.
• Claude AI Desktop – Facilite la communication avec le serveur via le protocole MCP (Model Context Protocol).
• Node.js – Gère les communications avec le serveur MCP
• OpenAPI – Documentation API standardisée.
• Docker – Compartimente l'application pour simplifier le déploiement et la gestion des dépendances.

Présentation interne

Voici à quoi ressemble notre projet sous le capot IRIS:

La Production comprend les éléments suivants:

• LanguageModelIn: un service qui reçoit une requête API et la redirige vers l'opération responsable.
• Meds: une opération qui recherche des médicaments sur une API tierce.
• Metrics: une opération qui recherche des informations OPS telles que les journaux, les erreurs et les messages dans le système Iris.
• Namespaces: une opération qui répertorie, recherche et modifie les espaces de noms dans le système Iris.
• Users: une opération qui répertorie, recherche, crée et supprime des utilisateurs dans le système Iris.

Le fonctionnement du service est particulièrement visible dans l'afficheur de messages et les traces. Il peut nous aider à suivre les opérations et à diagnostiquer les problèmes, par exemple les requêtes:

…et les réponses:

L'un des points forts de ce projet réside dans le fait que le service LanguageModelIn génère automatiquement une documentation API ouverte pour les opérations métier dans le cadre de la production IRIS Interoperability. Cette API  nous permet de connecter facilement les GPT personnalisés à ChatGPT et au serveur MCP (Model Context Protocol) à Claude AI Desktop. 

 

Intégration avec ChatGPT 

Après avoir terminé tous les processus d'installation et de configuration, que vous trouverez dans notre fichier ReadMe, ReadMe, demandons à notre agent IRIS GPT d'OpenAI quelles sont ses fonctionnalités actuelles:

   

Et créez un nouvel utilisateur…

   

Vérification des mises à jour...

   

 

Intégration avec des Sources de données externes

L'une des fonctionnalités remarquables de l'agent IRIS est sa capacité à interroger de manière transparente non seulement les données stockées dans la base de données InterSystems IRIS, mais également des sources de données externes. Dans notre exemple, l'agent s'intègre à l'OpenFDA API pour fournir des informations en temps réel sur les médicaments. Cela permet aux utilisateurs de rechercher des informations sur les médicaments, des rapports de sécurité et des données de conformité réglementaire directement dans le système. 
Dans notre projet, l'API offre la possibilité de rechercher des médicaments par leur nom. Recherchons donc les médicaments dont le nom contient le mot "flu".

   

Si vous souhaitez l'essayer dès maintenant, suivez le lien et engagez une conversation avec notre IRIS Agent démo.

Intégration avec Claude AI Desktop

L'une des fonctionnalités clés de l'agent IRIS est sa capacité à interagir avec Claude AI Desktop, un assistant IA local développé par Anthropic. L'intégration est assurée par le protocole MCP (Model Context Protocol), qui facilite la communication entre Claude et les applications externes. Pour ce faire, l'agent IRIS utilise un serveur MCP Node.js dédié qui sert d'intermédiaire, traitant les requêtes entrantes et les acheminant entre Claude et le système IRIS.
Cette configuration permet aux utilisateurs d'interagir directement avec l'agent IRIS via l'interface Claude, en émettant des commandes en langage naturel pour récupérer des données système, gérer les configurations et exécuter des tâches administratives. Le serveur MCP garantit un échange de données fluide, tout en maintenant l'efficacité et la sécurité, et fournit aux administrateurs un assistant puissant basé sur l'IA pour la gestion du système.

         

Conclusion

Le projet IRIS Agent présente le potentiel de l'automatisation pilotée par l'IA dans les environnements d'entreprise modernes. En intégrant de manière transparente InterSystems IRIS, Claude AI et Custom GPT, il simplifie la gestion des systèmes, améliore l'efficacité et ouvre la voie à de futures innovations. Notre projet démontre également que vous êtes déjà prêt pour la révolution de l'IA avec InterSystems IRIS!

Si vous avez apprécié la découverte d'IRIS Agent et de ses fonctionnalités et que vous souhaitez nous soutenir, veuillez prendre quelques instants pour voter pour notre application ici https://openexchange.intersystems.com/contest/40. Je vous remercie!

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Développeurs de projet:

• Backend: Elena Karpova
• Backend: Georgii Tatevosian
• AQ: Alena Krasinskiene