Audit documentaire et conformité avec MistralAI

Dans de nombreuses entreprises, le suivi contractuel est un processus critique et chronophage, mobilisant à la fois des juristes, des chefs de projet, des acheteurs ou encore des responsables qualité. Identifier rapidement les clauses sensibles (pénalités, engagements de service, résiliation, responsabilité), repérer les incohérences ou piloter les échéances (dates clés, obligations à venir) nécessite un travail manuel fastidieux.

Un Assistant Intelligent propulsé par un LLM

L’objectif principal est de créer un assistant intelligent, propulsé par un LLM open-source comme Mixtral 8x7B, capable de faciliter et fiabiliser la gestion des contrats au sein d’une entreprise ou d’un projet. Ce système vise à :

• Extraire automatiquement les clauses critiques à partir de contrats au format PDF ou Word : clauses de pénalités, SLA, responsabilités, engagements mutuels, résiliation, confidentialité, RGPD, etc.
• Produire un résumé structuré pour faciliter la lecture rapide et la prise de décision : « Voici les éléments clés à retenir ».
• Mettre en évidence les zones de risque contractuelles ou les clauses floues, contradictoires, ou défavorables selon un référentiel métier.
• Répondre à des questions spécifiques en langage naturel, comme :
• • "Quand prend fin la durée du contrat ?"
  • "Quel est le délai de préavis en cas de résiliation anticipée ?"
  • "Y a-t-il une clause d’indexation des prix ?"
  • ...
• Générer une checklist opérationnelle ou juridique, sous forme d’actions à planifier ou vérifier, comme : "Notifier le fournisseur 3 mois avant le 31/12 pour non-renouvellement automatique"

Cet assistant devient ainsi une extension intelligente du rôle du Contract Manager, en automatisant les tâches fastidieuses de lecture, d’extraction et d’interprétation.

Mixtral8x7B à la Rescousse

L’objectif technique de ce projet est de démontrer qu’un grand modèle de langage open-source, en particulier Mixtral 8x7B de MistralAI, peut être intégré à une architecture locale robuste pour automatiser, sécuriser et industrialiser l’analyse de documents contractuels complexes, sans dépendre d’une infrastructure cloud externe.

Le système s’appuie sur une chaîne de traitement intelligente, reposant sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), combinée à des composants spécialisés pour le parsing de documents, l’indexation sémantique, et l’interaction conversationnelle.

Le pipeline se compose de plusieurs étapes clés :

• Ingestion et parsing documentaire : Le document (PDF ou Word) est téléversé via une interface web simple. Il est ensuite converti en texte brut en préservant autant que possible la structure logique (titres, paragraphes, tableaux). Cette étape peut utiliser des bibliothèques telles que pdfplumber, PyMuPDF ou unstructured.io. En cas de PDF scanné, un OCR (Tesseract ou Azure OCR local) est activé.
• Nettoyage et découpage intelligent : Le texte est segmenté en « chunks » sémantiques (ex. : paragraphes, clauses, articles) à l’aide de règles personnalisées ou de l’outil RecursiveCharacterTextSplitter de LangChain. L’objectif est de maintenir une granularité optimale pour le traitement par le modèle tout en respectant sa fenêtre de contexte (8k à 32k tokens selon la version de Mixtral).
• Indexation sémantique (facultative mais recommandée) : Chaque segment est vectorisé à l’aide d’un encodeur local (par exemple, all-MiniLM-L6-v2 via sentence-transformers) puis indexé dans une base de données vectorielle comme FAISS ou ChromaDB. Cela permet une recherche rapide et précise des passages pertinents lors d’une interrogation en langage naturel.
• Interaction via modèle de langage (RAG) : Lorsqu’un utilisateur pose une question, une étape de "retrieval" sémantique identifie les segments contractuels les plus pertinents. Ceux-ci sont injectés dans le prompt du modèle Mixtral, qui génère ensuite une réponse contextualisée, rédigée en langage naturel, tout en conservant la possibilité de citer les clauses sources.
• Synthèse, mise en forme et export : En sortie, l’assistant peut générer plusieurs formats de livrables : résumé exécutif, table des clauses critiques, plan d’action à échéance, ou réponse ciblée à une question précise. Tous les résultats peuvent être exportés au format PDF, Word ou JSON pour intégration dans un SI contractuel.

Cas d’usage concret — Analyse contractuelle automatisée pour un acheteur industriel

Imaginons un acheteur industriel opérant dans une entreprise du secteur de l’énergie et de la santé. Dans le cadre d’un appel d’offres, il reçoit un contrat de 38 pages, transmis par un fournisseur international. Ce document, rédigé en anglais juridique, couvre des éléments techniques, logistiques et commerciaux complexes. Le délai pour l’analyse et la prise de décision est court, et aucun juriste n’est immédiatement disponible.

Plutôt que de parcourir manuellement l’ensemble du contrat à la recherche des clauses critiques, l’acheteur utilise l’assistant IA contractuel développé avec Mixtral. Depuis son navigateur, il accède à l’interface et y dépose simplement le fichier PDF reçu.

En quelques secondes, le système analyse l’intégralité du document. Il en extrait les sections structurantes : objet du contrat, durée, modalités de livraison, responsabilités, clauses de non-conformité, pénalités, résiliation, conditions de paiement, SLA, RGPD. L’assistant génère un résumé clair et hiérarchisé, à destination du décideur, en identifiant ce qui est standard, ce qui est atypique, et ce qui nécessite vigilance.

Très vite, une alerte est signalée : la clause relative aux pénalités de retard est fortement asymétrique. Le fournisseur est faiblement sanctionné en cas de retard de livraison, tandis que le client s'expose à des obligations financières importantes pour tout dépassement de validation ou de commande. Cette asymétrie crée un risque contractuel déséquilibré, que l’acheteur n’aurait peut-être pas identifié à la première lecture.

Souhaitant aller plus loin, il interroge l’assistant :

« Ce contrat prévoit-il une clause d’audit fournisseur ? »

L’IA comprend la question, lance une recherche sémantique dans le contenu vectorisé du contrat, et retrouve une clause placée en annexe, souvent ignorée lors de premières lectures. Elle en fournit non seulement la citation exacte, mais aussi une synthèse explicative. De plus, l’assistant suggère une formulation alternative, issue d’un référentiel interne ou de bonnes pratiques sectorielles, pour renforcer la capacité du client à mener des audits qualité ou conformité en cas de doute.

Grâce à cet outil, l’acheteur peut ainsi :

• Prendre une décision rapide et éclairée ;
• Dialoguer avec le fournisseur sur des bases factuelles et précises ;
• Faire valider, en second temps, le contrat par les services juridiques, avec une vue déjà structurée des points critiques à arbitrer.

Ce cas illustre parfaitement comment l’IA générative, lorsqu’elle est ciblée, spécialisée et sécurisée, devient un assistant stratégique, capable de transformer un document dense en levier d’analyse, de négociation et de sécurisation contractuelle.