Étude de cas
Une application interne pour préparer les réponses aux questionnaires de sécurité et appels d’offres à partir de documents approuvés, avec citations et validation humaine.
Problème
Les équipes sécurité et commerciales répondent plusieurs fois aux mêmes questions, alors que les formulations approuvées sont dispersées entre politiques, anciens questionnaires et documentation produit. Une réponse plausible sans source crée un risque de validation et de conformité.
Mon travail
J’ai implémenté l’ingestion des documents, le traitement asynchrone, la recherche hybride, la génération de réponses citées, les API cloisonnées par organisation, les états de validation, les traces d’audit, l’interface TypeScript et les tests automatisés.
Implémentation
Les documents sont validés et stockés, puis découpés et traités par un worker Python. Qdrant fournit les candidats sémantiques ; la recherche plein texte PostgreSQL retrouve les formulations exactes. FastAPI renvoie les extraits sources avec chaque brouillon. L’approbation et le contrôle d’accès restent des états applicatifs, pas des sorties du modèle.
Recherche hybride
La recherche vectorielle Qdrant est combinée au classement plein texte de PostgreSQL pour ne pas perdre les formulations exactes au profit de la seule proximité sémantique. Les seuils et limites de sources sont réglables, mais demandent une évaluation propre à chaque corpus.
Contrôles applicatifs
Keycloak authentifie l’utilisateur ; PostgreSQL conserve son organisation et son rôle. Les requêtes restent cloisonnées, tandis que les validations et traces d’audit sont des données applicatives ordinaires. Le workflow est plus long, mais une réponse du modèle ne peut ni contourner les droits ni s’approuver elle-même.
Gestion des erreurs
Si les documents retrouvés ne permettent pas de répondre, Evidella renvoie un résultat explicite de source manquante au lieu de compléter le brouillon. Un humain peut fournir le document et relancer la recherche ; aucune réponse n’est approuvée automatiquement.
Vérification