J'ai utilisé Pardus pour exécuter un ensemble de données sur la maladie du foie en Inde sur Kaggle, en lançant directement le mode multi-agent sans prompts, avec une dizaine de tâches Docker en parallèle pour effectuer automatiquement une analyse de régression. Le résultat est une formation complète d'interprétation des données en gastro-entérologie hépatique — après une dizaine de modules, la logique de synthèse est claire, avec une perspective unique, et l'effet éducatif est vraiment excellent.

Tout cela montre la puissance de l'automatisation par IA pour traiter de grands volumes de données. Du CSV brut à la sortie de connaissances structurées, tout s'est déroulé sans intervention humaine, illustrant le potentiel de l'architecture multi-agent dans des analyses complexes. Pour des scénarios nécessitant des analyses itératives à haute fréquence, cette approche mérite d'être adoptée.

Au passage, en lisant ces rapports d'analyse, j'ai compris une chose : lors des examens de santé pour les personnes de plus de 50 ans, il faut vraiment prêter une attention particulière à l'indicateur de bilirubine, qui est un signal important pour la santé hépatobiliaire.