Portrait : « Construire une IA qui explique ce qu’elle fait »

On parle beaucoup de ce que fait l’IA. On parle rarement de ceux qui la construisent. Pourtant, ce sont eux, leurs intuitions, leurs questions, leurs convictions, qui décident de ce que l’IA sera réellement. Chez Intellig’IA, nous avons voulu vous présenter l’une d’entre eux. Notre Data Scientist travaille depuis plusieurs années sur les modèles qui analysent vos documents juridiques. Elle nous a raconté son parcours, ses obsessions, et ce qu’elle voudrait que vous sachiez sur l’IA que vous utilisez.

D’une publication IEEE aux archives notariales

Son parcours ne ressemble pas à celui d’une développeuse classique. Titulaire d’un Master en Intelligence Artificielle de la Sorbonne, elle a commencé à travailler sur des sujets qui paraissent loin du notariat, la détection de la flexibilité cognitive à l’aide de modèles d’IA, dans le cadre de projets internationaux au Canada, puis chez Huawei Technologies France, où elle a contribué au développement d’un modèle de traduction de l’anglais vers la logique temporelle. Ce dernier travail a abouti à une publication scientifique dans l’IEEE, l’une des revues de référence en ingénierie.

Ce fil conducteur, comprendre comment une machine peut raisonner sur le langage, l’a naturellement conduite vers Intellig’IA, où les documents juridiques posent exactement ce défi : du texte dense, technique, parfois manuscrit, parfois ambigu, mais toujours engageant une responsabilité réelle.

« Chez Intellig’IA, mon rôle consiste à concevoir et déployer des chaînes de traitement basées sur des modèles d’IA pour extraire, analyser et structurer les informations issues des documents immobiliers. » Ce qu’elle décrit en quelques mots recouvre en réalité un travail de précision considérable, car un état hypothécaire ou un titre de propriété n’a pas droit à l’erreur.

La question qui ne la quitte pas

La plupart des systèmes d’IA fonctionnent comme des boîtes noires : ils produisent une réponse, sans expliquer pourquoi. Pour une application grand public, c’est acceptable. Pour un notaire qui engage sa responsabilité professionnelle sur chaque acte, ça ne l’est pas.

C’est cette question, « comment l’IA justifie-t-elle ce qu’elle dit ? », qui structure son travail depuis le premier jour. Et c’est la réponse qu’elle a apportée qui constitue, selon elle, le principal atout d’Intellig’IA :

« Le principal atout d’Intellig’IA est l’attention portée à l’explicabilité : nous ne fournissons pas de résultats en boîte noire. Chaque sortie est accompagnée d’éléments d’explication permettant de comprendre le raisonnement et les preuves derrière la décision algorithmique. »

Dit autrement : l’IA montre son travail. Elle pointe les sources, signale les passages sur lesquels elle s’appuie, indique les zones d’incertitude. Ce n’est pas un détail technique, c’est un choix fondamental, qui place le professionnel en position de contrôle plutôt que de dépendance.

Le module Stock : quand l’écriture manuscrite devient lisible

Parmi les travaux les plus concrets qu’elle a menés, il y a la reconnaissance du texte manuscrit dans les états hypothécaires, ce que l’on appelle le module Stock.

Les fonds d’archives notariales regorgent de documents rédigés à la main : des actes anciens, des annotations, des désignations de parcelles inscrites dans une graphie d’une autre époque. Pour un modèle d’IA, c’est un terrain particulièrement difficile, chaque main est différente, les abréviations varient, l’encre a parfois pâli.

Elle a développé pour ces documents un mécanisme de calques qui met en lumière les informations clés, permettant des recherches libres et des recherches ciblées. « Nous pouvons aujourd’hui effectuer des recherches libres et des recherches ciblées pour faire ressortir les informations clés. » Ce que cette phrase contient d’effort technique, des mois d’entraînement sur des données propriétaires, des itérations constantes, se mesure à ce que les professionnels peuvent désormais faire en quelques secondes.

Sur la partie flux Fidji, elle a également pris en charge la reconstitution de l’arborescence des divisions et remembrements parcellaires, ce fil à remonter pour retracer l’origine de propriété de chaque bien. Un travail de déduction qui, sans IA, mobilise des heures de lecture croisée.

L’explicabilité : un choix éthique autant que technique

Sur le projet d’Audit Immobilier Augmenté, l’enjeu monte encore d’un cran : la Data Room d’un audit peut contenir des centaines de documents de natures très différentes, diagnostics, titres de propriété, règlements de copropriété, rapports d’expertise. Il ne s’agit plus seulement de lire un document, mais d’orchestrer des dizaines de modèles différents, chacun entraîné pour son type de document.

« Nous avons entraîné plusieurs modèles de reconnaissance d’entités nommées de telle sorte que chaque type de document ait son propre modèle qui le cible spécifiquement. Cela réduit le bruit et améliore les résultats. » Ce raffinement, refuser la solution généraliste au profit d’une approche sur-mesure, est précisément ce qui distingue Intellig’IA des outils grand public.

Et sur la question des données ? La réponse est sans équivoque : tous les modèles utilisés par Intellig’IA sont des modèles open source exécutés en local. Aucune donnée client ne transite vers des services externes. « La confidentialité des données reste une priorité, c’est pourquoi nous privilégions l’utilisation de modèles open source exécutés en local. En l’occurrence, aucune donnée n’est transférée à des modèles tels que ChatGPT. »

Ce qu’elle voudrait que vous compreniez

À la question de ce qu’elle voudrait que les professionnels du droit et de l’immobilier comprennent sur l’IA qu’ils utilisent, ou qu’ils hésitent encore à utiliser, sa réponse tient en quelques mots.

L’IA n’est pas là pour décider à votre place. Elle est là pour s’assurer que vous ne passez à côté de rien, une hypothèque, une servitude, une désignation de parcelle enfouie dans un manuscrit de 1954. La décision reste la vôtre. La responsabilité aussi. Mais les conditions dans lesquelles vous prenez cette décision, elles, ont changé.

Ce travail de l’ombre, des mois passés à entraîner des modèles, à corriger des erreurs de reconnaissance, à construire des pipelines invisibles, c’est ce qui vous permet, aujourd’hui, d’analyser un état hypothécaire en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs heures.

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