Le Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) signe ces deux projets. Il les présente lors d'une conférence consacrée à l'évaluation à grande échelle de la fiabilité de l'IA, centrée sur l'AI Assessment Sandbox Configurator, puis lors d'un atelier pratique dédié à BESSER, sa plateforme low-code. Deux rendez-vous d'un programme qui réunit experts locaux et internationaux autour de la souveraineté numérique, de l'intelligence artificielle, de la cybersécurité et de l'EdTech.
Évaluer la fiabilité de l'IA à grande échelle
Toute organisation qui met une IA en production doit l'évaluer, que ce soit pour se rassurer elle-même, pour en démontrer la conformité ou dans le cadre d'un bac à sable réglementaire. Or l'exercice reste lent, coûteux et largement manuel : il faut dénicher les tests pertinents, monter un environnement, choisir des métriques, puis réconcilier les résultats entre équipes techniques, juridiques et métiers.
Alessio Buscemi, du LIST, et Maxime Cordy, du SnT de l'Université du Luxembourg, y apportent une réponse open source : l'AI Assessment Sandbox Configurator. Leur constat de départ : l'évaluation comporte deux volets. D'un côté, les tests techniques, qui mesurent le système. De l'autre, les contrôles, des listes de vérification de conformité dont les questions renvoient à des dispositions précises du règlement européen sur l'IA (AI Act) et qui débouchent sur un jugement de maturité plutôt que sur une métrique.
Le Configurator traite les deux comme des entrées à part entière d'un catalogue unique, derrière une seule API ouverte de plug-ins. L'organisation commence par qualifier son système d'IA, afin que l'outil puisse faire correspondre son contexte et ses exigences aux tests, métriques et contrôles appropriés, plutôt qu'à une liste de vérification générique. Elle choisit ensuite ce qui lui convient dans le Catalogue of AI Tests & Controls, une bibliothèque structurée et extensible d'outils de test, de contrôles et de jeux de données. À partir de cette sélection, le Configurator génère un bac à sable à la carte qui exécute les tests et les contrôles sur l'infrastructure de l'organisation elle-même.
Tout converge ensuite au même endroit. Les résultats des tests et des contrôles alimentent un tableau de bord collaboratif et un générateur de rapports doté de modèles. Ils sont alignés automatiquement pour être comparables, et chaque action est consignée dans des journaux infalsifiables, à des fins d'audit. Équipes techniques, juridiques et métiers disposent ainsi de la même lecture.
Le catalogue est appelé à grandir bien au-delà de ses concepteurs. La Luxembourg AI Factory y voit le « Hugging Face de l'évaluation de l'IA » : un bien commun européen que toute organisation peut enrichir de ses propres tests et contrôles. Il pourrait être reconnu par les autorités nationales compétentes et donner naissance à des places de marché sectorielles.
L'outil n'a rien d'un exercice de laboratoire. Le Configurator s'appuie sur les travaux du LIST autour de l'AI Sandbox, déjà mis en œuvre avec la Banque Internationale à Luxembourg pour évaluer des chatbots bancaires, avec la Ville de Luxembourg sur l'IA dans les services publics, et avec Mistral AI. Le LIST et le SnT de l'Université du Luxembourg ont co-développé l'outil dans le cadre de la Luxembourg AI Factory, qui l'a lancé en juin 2026. Le code source et la documentation d'installation sont disponibles sur GitHub.
BESSER : développement agentique et ingénierie low-code dirigée par les modèles
Après le test des logiciels, place à leur construction. À 14 h, un atelier pratique présente BESSER, la plateforme open source du LIST pour le low-code et l'ingénierie dirigée par les modèles, destinée aux logiciels modernes et aux applications intégrant l'IA. Le principe est simple : décrire un système une seule fois, à un niveau d'abstraction plus élevé, et laisser la plateforme générer le code, les API, la documentation et les autres artefacts.
Cette description couvre les données du système, son comportement, ses utilisateurs, ses agents d'IA et son déploiement. Elle prend forme dans un éditeur accessible depuis le navigateur, qui gère les diagrammes de classes, les diagrammes d'objets, les machines à états, les modèles d'agents et les spécifications de déploiement. Les utilisateurs peuvent dessiner un modèle par glisser-déposer, demander à un chatbot de l'ébaucher à partir d'une description en texte libre, ou partir d'une image telle qu'un croquis sur tableau blanc.
Plus de 15 générateurs de code prennent ensuite le relais. Ils transforment le modèle en bases de données, API REST, back-ends, applications web complètes, agents d'IA et manifestes de déploiement, sur les technologies que les équipes utilisent déjà, parmi lesquelles Python, FastAPI, Django, SQLAlchemy, Java, React et PyTorch. Les règles métier voyagent avec le modèle. Les contraintes, écrites une seule fois en OCL sous forme d'invariants, de préconditions et de postconditions, sont analysées et validées par B-OCL, puis appliquées dans le code généré, sans réimplémentation.
L'IA irrigue la plateforme de bout en bout. Elle assiste la modélisation et se retrouve dans le résultat : le BESSER Agentic Framework crée, exécute et déploie des agents d'IA, et la plateforme peut aussi modéliser et générer des réseaux de neurones.
C'est sur ce point que se concentre l'atelier du jour : le développement agentique et l'ingénierie logicielle assistée par l'IA. Après une introduction au développement low-code et dirigé par les modèles, puis un tour d'horizon de l'écosystème BESSER et de ses fonctionnalités principales, les participants construisent eux-mêmes une application. L'objectif est de montrer comment BESSER accélère le développement tout en améliorant la maintenabilité, l'automatisation et la cohérence tout au long du cycle de vie du logiciel.
BESSER se veut aussi malléable. Les organisations peuvent écrire des générateurs pour leur propre pile technologique, ajouter au langage de modélisation des concepts propres à leur domaine et créer de nouveaux types de diagrammes dans l'éditeur.
« Cela change l'économie du low-code. Sur une plateforme propriétaire, les modèles restent captifs. Avec BESSER, ils appartiennent à l'organisation, et le code généré est du code ordinaire, qui peut être lu, maintenu et déplacé, » souligne Jordi Cabot, responsable du groupe de recherche Software Engineering au LIST.
Publié sous licence MIT, BESSER est piloté par le LIST avec la participation du SnT de l'Université du Luxembourg et financé par une bourse PEARL du FNR. Il est utilisé dans 27 universités et a été enseigné dans des cours dispensés dans plus de 13 pays. L'éditeur fonctionne sur editor.besser-pearl.org sans installation, et le code source et la documentation sont disponibles sur GitHub.
LetzOpen: open source, innovation, données et plus encore, made in Luxembourg
Les deux outils s'inscrivent dans une histoire plus large : celle de l'open source made in Luxembourg. L'initiative LetzOpen entend justement accroître la notoriété et la visibilité de l'open source « made in Luxembourg » et de son impact sur l'écosystème national. Les deux projets présentés aujourd'hui en sont l'illustration : l'AI Assessment Sandbox Configurator et BESSER.
L'open source offre aux organisations des logiciels qu'elles peuvent installer dans leur propre environnement, auditer et étendre, sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Pour le Luxembourg, il transforme la recherche publique en une infrastructure partagée que les banques, les administrations publiques, les PME et les start-up peuvent réutiliser.
