MedLA : Un cadre multi-agent piloté par la logique pour un raisonnement médical complexe avec de grands modèles de langage

Répondre à des questions médicales complexes nécessite non seulement une expertise de domaine et des informations spécifiques au patient, mais aussi un raisonnement structuré et multi-perspectives. Les approches multi-agents existantes reposent souvent sur des rôles fixes ou des invites d'interaction superficielles, ce qui limite leur capacité à détecter et résoudre des incohérences logiques fines. Pour y remédier, nous proposons MedLA, un cadre multi-agent piloté par la logique construit sur de grands modèles de langage. Chaque agent organise son processus de raisonnement en un arbre logique explicite basé sur des triades syllogistiques (prémisse majeure, prémisse mineure et conclusion), permettant une inférence transparente et un alignement au niveau des prémisses. Les agents participent à une discussion en plusieurs tours guidée par un graphe pour comparer et affiner itérativement leurs arbres logiques, atteignant un consensus par correction d'erreurs et résolution de contradictions. Nous démontrons que MedLA surpasse systématiquement aussi bien les systèmes à rôles statiques que les baselines mono-agent sur des benchmarks difficiles tels que MedDDx et les tâches standards de questions-réponses médicales. De plus, MedLA évolue efficacement sur des backbones LLM open-source et commerciaux, atteignant des performances de pointe et offrant un paradigme généralisable pour un raisonnement médical fiable.