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Conception du workflow d’analyse — synthèse historique

Document d’orientation historique. Le cadrage courant vit dans le README du projet. Le document détaillé d’origine reste dans l’archive locale.

Problème initial

Le workflow devait augmenter le nombre de dossiers analysables sans sacrifier la fiabilité, la traçabilité ni la décision humaine finale.

Principes retenus

  1. Modularité — chaque étape peut évoluer sans refonte complète du pipeline.
  2. Traçabilité — chaque valeur importante garde sa source et sa preuve.
  3. Approches indépendantes — plusieurs méthodes peuvent produire une même information.
  4. Convergence explicite — l’accord augmente la confiance ; le désaccord déclenche un arbitrage tracé.
  5. Intervention humaine ciblée — l’humain intervient sur le point litigieux, pas sur tout le dossier.
  6. Évaluation à périmètre égal — une approche ne remplace la précédente que si elle améliore une campagne comparable.

Workflow de référence

Ingestion
  → classification documentaire
  → extraction et enrichissement
  → convergence par champ
  → agents d’analyse
  → synthèse et suggestions
  → décision humaine
  → feedback et évaluation

1. Ingestion

Collecter les documents, conversations et données structurées du dossier. L’entrée doit conserver les identifiants, versions et provenances nécessaires aux étapes suivantes.

2. Classification documentaire

Identifier le type de document avec une cascade de méthodes, du traitement local déterministe vers les fallbacks plus coûteux. Une classification incertaine reste visible.

3. Extraction et enrichissement

Extraire les faits documentaires, récupérer les données déclaratives et ajouter les sources externes utiles. Chaque champ porte sa provenance.

4. Convergence

Comparer les valeurs produites par les différentes approches. La convergence peut être acceptée automatiquement. Un désaccord passe par un juge, puis par une intervention humaine ciblée si le doute persiste.

5. Agents d’analyse

Les agents consomment la donnée consolidée. Ils produisent des scénarios, risques et explications sans masquer les données manquantes ni les hypothèses.

6. Synthèse

Assembler une lecture utilisable par l’analyste et le comité. La synthèse reste reliée aux preuves et sépare faits, interprétations et suggestions.

7. Décision humaine

Le système prépare et challenge. Le comité conserve la décision finale et doit pouvoir expliquer les conditions, garanties et motifs.

8. Feedback et évaluation

Les corrections enrichissent le golden dataset. Les campagnes comparent les versions sur le même périmètre avant activation.

Questions qui restent structurantes

  • Où placer les frontières entre traitements déterministes, LLM et intervention humaine ?
  • Quel niveau de preuve rend un champ exploitable sans revérification ?
  • Comment mesurer séparément couverture, exactitude et qualité de provenance ?
  • Quels modules apportent un gain mesuré plutôt qu’une complexité supplémentaire ?
  • Quels cas exceptionnels doivent rester hors du parcours nominal ?

Décisions liées

Sources