Ingestion et vectorisation des contrats
Un Agent IA fiable repose d’abord sur une base documentaire propre et bien indexée. Nous concevons des pipelines d’ingestion capables de traiter les formats courants de vos clients PME/TPE, notamment PDF (y compris scannés via OCR robuste) et Word. Les documents sont normalisés pour supprimer le bruit et préserver la structure utile (titres, sections, numéros d’articles), afin de faciliter l’extraction ultérieure des obligations et des risques.
La vectorisation n’a de valeur que si le texte est contextualisé. Nous enrichissons chaque extrait par des métadonnées utiles au métier : type de contrat, contrepartie, version, date d’effet, langue, statut (brouillon/signé), source d’origine. Cette approche permet de filtrer précisément, par exemple n’interroger que les avenants d’un fournisseur ou les clauses de responsabilité d’un périmètre donné.
Côté indexation, nous intégrons Qdrant pour une recherche sémantique stable et performante. Nous structurons les collections de façon à isoler les contextes (domaine, client final, environnement) et nous organisons le sharding pour absorber la volumétrie sans dégrader la latence. Les mises à jour incrémentales assurent que les nouvelles versions ou annexes sont prises en compte sans réindexation complète. Nous gérons les collisions et la déduplication pour maintenir un référentiel cohérent, avec traçabilité des versions et possibilité de revenir à un état antérieur si nécessaire.
Cette fondation garantit à vos équipes et à vos clients que les réponses de l’Agent IA s’appuient sur des données de confiance, bien segmentées et facilement auditables.
Architecture RAG et choix technologiques
Pour fournir des réponses vérifiables, nous mettons en place une architecture RAG (Retrieval Augmented Generation) avec LangChain. Le principe est simple et robuste : récupération des passages pertinents dans Qdrant, construction d’un contexte ciblé, puis génération d’une réponse qui cite les sources exactes. LangChain orchestre les étapes, contrôle les formats de sortie et applique des garde-fous pour éviter les dérives.
Le choix des embeddings dépend de vos contraintes de langue, de domaine et d’hébergement. Nous privilégions des modèles multilingues éprouvés pour couvrir les corpus mixtes (FR/EN) et veillons à la compatibilité avec votre infrastructure existante. Lorsque cela est pertinent, nous ajoutons un re-rank léger pour améliorer la pertinence sur les clauses proches sémantiquement.
Sur le cœur générationnel, nous comparons Ollama (modèles open source exécutés sur vos serveurs) et des LLM cloud (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral) en fonction de vos priorités de coûts, de confidentialité et de latence. L’objectif est d’aligner le choix technique avec la politique IT du client final, sans imposer une refonte.
- Ollama en local: contrôle des données, coûts prévisibles, latence faible sur site, dépend d’une capacité GPU/CPU adaptée.
- LLM cloud managé: montée en charge simple, performance soutenue, conformité éditeur, attention aux contraintes de données et à la facturation à l’usage.
- Hybride: embeddings et retrieval on-prem, génération cloud pour les cas complexes, bascule possible en fonction du niveau de sensibilité des contrats.
- Continuité d’activité: possibilité de mode dégradé local si l’accès cloud est interrompu, avec politiques de fallback explicites.
La gestion de la mémoire conversationnelle est encadrée : récapitulatifs périodiques, rappel des éléments clés (parties prenantes, durées, plafonds de responsabilité), et réutilisation des échanges passés pertinents. Pour le contrôle des hallucinations, nous bornons strictement le périmètre au contexte récupéré, appliquons des seuils de confiance, insérons des citations ligne/paragraphe, et prévoyons des réponses de réserve lorsque la preuve documentaire est insuffisante.
Déploiement et règles métier
Nous opérons avec une discipline d’ingénierie produit. Les pipelines d’entraînement/validation couvrent l’évaluation de la recherche (rappel/pertinence sur des lots d’exemples labellisés) et la qualité des réponses (format, justifications, exactitude juridique à valider par le métier). Les prompts et templates métiers sont conçus pour cadrer les livrables attendus : extraction d’obligations par partie, détection des risques (pénalités, garanties, résiliation), synthèses structurées, red flags avec références. Cette formalisation évite l’ambiguïté et facilite l’acceptation côté client final.
Nous intégrons l’Agent IA dans votre stack existante sans refonte inutile : connecteurs aux GED (SharePoint, Google Drive), messageries (Slack, Teams), CRM ou outils internes via API. Selon les besoins, nous orchestrons les workflows avec n8n/Make/Zapier et exposons des endpoints stables pour vos applications. Côté interface, nous proposons un front léger ou un widget réutilisable, en respectant vos normes de sécurité et d’identité.
Le monitoring et la maintenance sont pensés dès le départ. Nous mettons en place des tests automatisés (unitaires, intégrés, bout-en-bout), des logs métier exploitables, du traçage des requêtes et des tableaux de bord de qualité. La politique de sécurité couvre la gestion des secrets, le chiffrement des données au repos et en transit, la journalisation des accès, le contrôle des rôles et l’anonymisation lorsque nécessaire. Notre approche vise la fiabilité et la maintenabilité sur la durée.
Méthode et accompagnement
Notre démarche en trois temps sécurise la valeur pour vos clients comme pour vos équipes techniques : Analyser: cadrage du périmètre documentaire, définitions des cas d’usage, risques à surveiller, critères d’évaluation. Créer: mise en place de l’ingestion, index Qdrant, chaînes LangChain, choix modèle (Ollama ou cloud) et templates métiers validés. Faire évoluer: supervision continue, ajustements des prompts, ajout de nouvelles sources, politiques de performance et de sécurité mises à jour.
Nous intervenons comme un studio d’experts capable de s’adapter à votre contexte et à celui de vos clients, avec une exigence de stabilité et de performance. Si vous êtes une ESN, un studio ou une agence et souhaitez proposer un Agent IA d’analyse de contrats fiable et intégré, contactez-nous. Nous étudierons votre cas et vous proposerons un plan d’implémentation pragmatique.