« Pas d’IA sans données propres. » Et si l’IA les rendait propres ?

Beaucoup gardent un mauvais souvenir de la GED. Avant de pouvoir se servir de l’outil, il fallait des semaines de classement, d’étiquettes et de règles de nommage. Et le jour venu, le fonds réel ne ressemblait jamais à ce qu’on avait prévu.

Avec REPERES, nous voulons qu’une organisation puisse interroger ses propres documents tels qu’ils sont : éparpillés, en plusieurs versions, mal nommés, à moitié scannés. Depuis plusieurs mois, un programme de recherche teste cette promesse.

Pour l’éprouver, nous avons volontairement choisi l’un des fonds les plus difficiles qui soient : des documents sur l’organisation et le financement d’ESSMS, avec des chiffres partout. Il compte environ 1 800 fichiers sur six exercices, une douzaine de formats et plus de 80 % de pages scannées sans texte. Rien n’a été rangé avant de commencer.

Ce que montrent les premiers résultats

• L’IA range le fonds elle-même. Elle reconnaît chaque pièce, la date, la rattache au bon établissement et repère ce qui manque. Elle y parvient même quand les noms de fichiers et les identifiants sont faux. L’expert n’intervient que sur les points que le système lui signale.
• Ce travail de qualification tourne aussi sur un modèle à poids ouverts, exécutable en local. C’est une très bonne nouvelle pour la confidentialité.
• Retrouver la bonne information fonctionne : 197 chiffres justes sur 200, chacun avec sa source. Un agent qui cherche et lit fait aussi bien qu’un modèle de pointe à qui l’on donne tout le dossier d’un coup.
• Analyser comme un professionnel, en revanche, n’est pas encore à la portée de l’IA. Elle confond parfois le prévu et le réalisé, et elle suit une pièce qui se contredit. Sur ce terrain, les modèles ouverts restent nettement en dessous des modèles de pointe, et la lecture de longs dossiers en local reste limitée. Une instance cloud dédiée n’a rien de saugrenu.

En résumé

L’IA peut rendre un fonds exploitable sans chantier de rangement préalable, et y trouver ce qu’on cherche. L’analyse reste au professionnel.

C’est une recherche en cours : nous publierons les résultats détaillés. Le carrousel ci-dessous en présente les principaux enseignements.