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Le groupe Innowise a mis au point une application Web intégrée à MS Office qui contient une base de connaissances destinée à aider les cabinets d'avocats à faire face aux tâches professionnelles.
La sphère du droit est considérée comme super compliquée car elle traite de questions concernant les relations personnelles, professionnelles et patrimoniales. En outre, la compétence d'un avocat est souvent cruciale lorsqu'il s'agit de relever les défis de la liberté, du bien-être et même de la vie.
Conscient du problème, notre client a eu l'idée d'un logiciel pour les cabinets d'avocats qui peut devenir un assistant facilitant l'exécution des tâches des avocats. En fait, chaque avocat aura accès à une vaste base de connaissances dans son domaine, mise en œuvre sous la forme d'un système de moteurs de recherche intégrés, d'astuces contextuelles et de bases de données contenant des lois, règles, règlements et autres documents utiles.
Notre équipe de développement a eu l'idée d'une "smart editing" grâce à la mise en œuvre de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies NLP. Ainsi, la solution a finalement représenté un plug-in intégré à MS Word, permettant la création des types de documents suivants:
Personnel
Les fichiers personnels sont générés par les utilisateurs qui définissent le niveau de sécurité appliqué aux documents. Ils peuvent les protéger contre tout accès non autorisé ou les rendre publics, afin de partager des informations avec des collègues ou des clients. Par exemple, lorsqu'un avocat traite une affaire, il a affaire à des documents confidentiels, qui doivent être hors de portée des tiers. Ces fichiers sont donc protégés par des rôles utilisateur-administrateur afin d'éviter le moindre risque de fuite.
Entreprise
Ces documents sont accessibles aux employés de l'entreprise avec un statut d'administrateur qui donne accès en fonction des rôles et responsabilités de l'utilisateur.
Global
Ces documents sont accessibles à tous les utilisateurs sans aucune restriction ni limitation. En plus de créer des documents personnels, d'entreprise et de client, les utilisateurs peuvent laisser des commentaires et des suggestions et étiqueter d'autres membres pour déléguer ou réaffecter des tâches.
En outre, le point central de la solution est l'AI qui analyse tous les documents téléchargés et recherche les informations requises qui sont collectées dans les bases de données du service. Grâce à l'OCR, elle détecte, reconnaît et segmente les données suivantes
En détectant le contexte de l'écriture d'un avocat dans MS Word, le mécanisme d'intelligence artificielle peut suggérer des informations méta pertinentes à l'utilisateur. Tout en créant un nouveau document, l'utilisateur peut confirmer ou rejeter les recommandations et corriger les erreurs, en remplissant lui-même les formulaires avec les données appropriées. En outre, la base de connaissances comprend désormais des options de filtrage, de recherche et de comparaison des documents.
En permettant le téléchargement de documents par le biais du système local de connaissance des données, nous avons déjà intégré l'application à des systèmes de gestion de documents (SGD) tels que Sharepoint et iManage, avec des plans pour brancher la plate-forme à NetDocuments et Google Drive. Après l'intégration avec DMS, les documents de l'utilisateur sont synchronisés sur la base d'une période de temps spécifiée (mise en réseau dans le panneau d'administration) et automatiquement analysés en articles et définitions.
La solution que nous avons élaborée est disponible à la fois sur le cloud et sur place. Si elle est choisie sur site, tous les documents et les logiciels sont stockés chez le client, qui assume l'entière responsabilité de la sécurité des informations sensibles. Dans les deux cas, les documents sont placés sur un serveur SFTP distinct pour un accès rapide.
Innowise a commencé à travailler en partenariat avec le client en juillet 2022. L'objectif principal était de développer le plug-in ainsi que le panneau d'administration pour gérer le contenu de l'entreprise, renforcé par l'IA/ML, avec intégration dans la GED.
Notre équipe a décidé de choisir Python comme principal langage de programmation pour construire l'application. Son cadre Django a servi de modèle parfait pour le développement du backend et de l'API, assurant un déploiement et une maintenance en douceur.
Le projet est toujours en cours, la prochaine version étant prévue pour octobre, avec deux versions ultérieures dans les mois à venir.
Notre équipe a géré l'étendue des travaux en utilisant la méthodologie Kanban pour le back-end et Scrum pour le côté client avec des sprints de 2 à 4 semaines et des résultats intermédiaires. Le projet a été géré, suivi et exécuté à l'aide de Jira, tandis que toutes les communications ont eu lieu via Slack.
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