Intelligence Documentaire & RAG Souverain
Interrogation en langage naturel de 15 ans d'archives juridiques. Architecture locale sécurisée : aucune donnée ne transite par le Cloud public.
Résultat clé
Recherche documentaire passée de 2h à 30 secondes
Contexte & Enjeu
Un cabinet d'affaires de 40 avocats disposait d'un serveur interne contenant plus de 50 000 documents (anciens contrats, conclusions, jurisprudence). Ces documents étaient inexploitables car le moteur de recherche classique par "mots-clés" ne renvoyait jamais les bons résultats. Le problème : Les collaborateurs juniors perdaient des heures à chercher des précédents ("Comment avons-nous rédigé cette clause de non-concurrence en 2018 ?") et la direction refusait catégoriquement d'utiliser ChatGPT (OpenAI) par peur de briser le secret professionnel.
La Solution Déployée (Architecture)
Ingestion Sécurisée : OCRisation et nettoyage des PDF scannés et fichiers Word stockés sur le Sharepoint du cabinet.
Vectorisation Locale : Transformation des textes en vecteurs mathématiques stockés dans une base de données vectorielle hébergée sur l'infrastructure du client (pas de Cloud US).
Moteur de Réponse Sourcé : L'avocat pose une question ("Quelle est notre jurisprudence sur les baux commerciaux ?"). L'IA génère une synthèse et, point crucial, cite ses sources en affichant les liens directs vers les documents originaux (Page 12, Paragraphe 3).
Cloisonnement des droits : L'IA respecte les droits d'accès existants (un collaborateur en Droit Social ne peut pas interroger les dossiers M&A confidentiels).
Impact & Résultats
Ce projet a transformé le capital de connaissances du cabinet en actif exploitable :
Productivité : Réduction de 90% du temps de recherche documentaire.
Sécurité : 0 octet de donnée n'a transité par des serveurs américains. Conformité totale aux règles du Barreau et RGPD.
Onboarding : Accélération drastique de la montée en compétence des nouveaux collaborateurs.
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