<IA/>
Projets

ÉTUDE DE CAS / 05

Rendre l'analyse de documents juridiques accessible, avec une mémoire conversationnelle qui garde le contexte d'un dossier.

Une architecture multi-agents pour analyser contrats, jugements et textes de loi — construite en hackathon.

RÔLE
Architecture IA multi-agents
PÉRIMÈTRE
RAG juridique · Knowledge graph · Mémoire conversationnelle
STATUT
Hackathon HackLawDays 2025
ANNÉE
2025
PythonLangGraphRAGQdrantKnowledge Graph
01

CONTEXTE

Le problème

Analyser un dossier juridique — contrats, jugements, textes de loi — demande de croiser des documents hétérogènes tout en gardant le fil du dossier sur plusieurs échanges.

02

RÉPONSE

La réponse

Une architecture conversationnelle multi-agents combinant RAG et construction d'un knowledge graph juridique, associée à un système de mémoire conversationnelle pour garder le contexte d'un dossier d'un échange à l'autre.

03

ARBITRAGES

Décisions de conception

01

Knowledge graph dédié

Modéliser les relations juridiques plutôt que de tout confier à la recherche vectorielle seule.

02

Mémoire conversationnelle

Garder le contexte d'un dossier plutôt que de traiter chaque question isolément.

04

STACK

Stack technique

PythonLangGraphRAGQdrantKnowledge Graph

PROJET SUIVANT

ARIS