Intelligence Artificielle : Automatiser l’Analyse Documentaire

Comment valider la faisabilité d’un outil d’intelligence artificielle capable d’extraire et de structurer automatiquement les informations clés contenues dans les dossiers de réponse à un appel d’offres ?

C’est le défi qu’a souhaité relever Atexo, entreprise experte des solutions numériques pour les acteurs publics. Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme de gestion des marchés publics, Atexo a entrepris le développement d’un module d’intelligence artificielle visant à automatiser l’analyse documentaire et fiabiliser le traitement des réponses des candidats.

Pour sécuriser cette innovation, Atexo a confié à ETIC INSA Technologies la réalisation d’une étude de faisabilité technique approfondie, combinant prototypage IA, comparaison de méthodes de traitement du langage naturel (NLP) et développement d’une API REST fonctionnelle.

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Contexte : automatiser et fiabiliser un processus à forte volumétrie documentaire

Les appels d’offres publics génèrent un grand nombre de documents à analyser manuellement : cahiers des charges, réponses techniques, grilles de critères, annexes administratives…

Ce processus, long et sujet à l’erreur, limite la réactivité des équipes.

L’objectif d’Atexo était donc de développer une solution IA capable d’extraire automatiquement les informations pertinentes, de les mettre en correspondance avec les critères d’évaluation, et de produire un tableau synthétique clair et justifié (OK/KO + source documentaire).

Avant de passer en phase de développement complet, Atexo a choisi de valider la faisabilité technique à travers une étude structurée, centrée sur trois priorités :

• Comparer plusieurs approches IA (LLM, RAG) pour déterminer la plus performante,
• Tester la robustesse de l’architecture logicielle,
• Garantir la sécurité et la scalabilité pour une intégration future à la plateforme existante.

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Une étude de faisabilité en deux volets complémentaires

1. Validation technique et prototypage IA

La première étape a consisté à tester différentes approches d’intelligence artificielle pour le traitement automatique des documents :

• utilisation directe de Large Language Models (LLM) sur des jeux de données simples,
• expérimentations basées sur des stratégies de RAG (Retrieval-Augmented Generation) via LangChain, pour enrichir le contexte des requêtes.

L'intervenant, Justin Cuzin, a conçu un framework d’expérimentation permettant de mesurer la pertinence des réponses, la traçabilité des sources et la rapidité de traitement, à partir de cas d’usage concrets.

Cette première phase a permis de valider la faisabilité du concept et d’identifier les approches IA les plus adaptées aux besoins d’Atexo.

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2. Développement d’une API REST fonctionnelle

Sur la base de ces enseignements, la deuxième phase a consisté à développer une première version fonctionnelle de l’outil : une API REST construite avec FastAPI, intégrant les briques IA sélectionnées.

Pour garantir la performance et la réactivité de l’application, un traitement asynchrone a été mis en place à l’aide de Celery et RabbitMQ.

L’ensemble a été dockerisé pour simplifier le déploiement sur la VM OVH d’Atexo, avec Nginx en reverse proxy.

Une attention particulière a été portée à la sécurisation des endpoints, à la gestion des accès (authentification par token) et à la documentation technique (Swagger / Redoc).

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Une approche technique rigoureuse, orientée valeur ajoutée

Cette mission illustre une démarche typique des études de faisabilité menées par ETIC INSA Technologies :

• Évaluer rapidement la viabilité d’une idée innovante,
• Comparer les approches technologiques possibles,
• Prototyper une version fonctionnelle pour valider la performance,
• Préparer l’industrialisation grâce à une architecture stable, documentée et évolutive.

Pour Atexo, cette étude a permis de réduire les risques d’investissement, d’accélérer la conception et de sécuriser les choix techniques avant de lancer la phase de développement complète.

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Résultats : une innovation IA validée et prête à être déployée

À l’issue de la mission, Atexo dispose désormais :

• D’un prototype IA validé démontrant la faisabilité technique du concept,
• D’une API REST robuste et sécurisée, prête à être intégrée dans la plateforme,
• D’un framework d’expérimentation réutilisable pour de futurs cas d’usage IA,
• D’une vision claire des étapes de déploiement industriel.

Une mission où l’étude de faisabilité technique se met au service de la performance, de la fiabilité et de l’innovation numérique.

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