Un agent IA extrait les valeurs et les affirmations de votre documentation, puis les compare entre documents, entre versions et avec vos référentiels : nomenclature, notes de version, exigences. Chaque écart remonte avec les deux passages en regard, classé par gravité, et votre équipe qualité décide. L'agent ne remplace pas la revue documentaire : il permet de la mener sur des milliers de pages.
Pour qui
Les industriels de l'aéronautique, de l'automobile, de la pharmacie, des dispositifs médicaux et de l'énergie, les services qualité certifiés ISO, les bureaux d'études, et les éditeurs de logiciels dont la documentation doit suivre le produit réel. Nos interlocuteurs habituels : responsable qualité, responsable de la documentation technique, direction technique.
Le constat
Une documentation technique se contredit rarement à l'intérieur d'un même document. Les écarts apparaissent entre documents : une spécification de montage révisée, une procédure de maintenance qui ne l'a pas suivie, une instruction de poste copiée depuis l'ancienne version. Chaque document a été relu et approuvé. Aucune relecture n'a porté sur les deux à la fois.
La revue documentaire classique vérifie un document à la fois, par la personne qui en a la charge. Pour voir qu'un couple de serrage vaut 22 N·m dans un document et 25 N·m dans un autre, il faudrait avoir en tête chaque valeur de chaque document. Sur quelques dizaines de pages, un expert y arrive. Sur plusieurs milliers, personne ne le fait.
Votre GED sait quelle révision est en vigueur. Elle ne sait pas que deux documents en vigueur disent des choses différentes. Ces écarts se découvrent tard : en audit, lors d'une non-conformité, ou quand un technicien appelle pour savoir quelle valeur appliquer.
Ce que l'on trouve dans une base documentaire qui a quelques années
Ce que demandent les référentiels qualité
La norme ISO 9001 (§7.5.3) demande de maîtriser les informations documentées : disponibles là où elles servent, modifications maîtrisées, versions contrôlées. Pour les médicaments, le chapitre 4 des bonnes pratiques de fabrication européennes (EudraLex, volume 4) demande de revoir régulièrement les documents et d'empêcher l'usage involontaire des versions remplacées. Ces exigences portent sur la gestion des versions. La cohérence du contenu d'un document à l'autre reste à vérifier.
Ce que fait l'agent
L'agent ne lit pas vos documents comme un relecteur, page après page. Il en tire une liste de faits comparables (une valeur, son unité, la pièce concernée, la condition d'application), puis compare ces faits entre eux et avec vos référentiels.
Chaque alerte montre les deux passages qui se contredisent, avec le document, la révision et le paragraphe. Le relecteur n'a pas à rouvrir deux PDF pour vérifier : il compare deux extraits et décide.
C'est un des usages des agents IA sur mesure que nous concevons : l'agent lit, compare et prépare, une personne qualifiée valide.
Exemple d'alerte · valeur contradictoire · gravité majeure
Source A
Procédure de maintenance PM-114, rév. D, §4.2
« Serrer les quatre vis M8 du carter au couple de 22 N·m. »
Source B
Spécification de montage SM-032, rév. F, §3.1
« Vis de fixation carter M8 : couple de serrage 25 N·m ± 1. »
Exemple illustratif, références de documents fictives.
Extraire les affirmations et les valeurs
Chaque document est découpé et lu. L'agent en extrait les affirmations vérifiables : la valeur et son unité, l'objet concerné (pièce, opération, paramètre), la condition (à froid, lubrifié, mode dégradé) et l'endroit exact d'où elle vient.
Comparer ce qui parle de la même chose
Les affirmations sont regroupées par objet : tout ce qui porte sur la vis M8 du carter, tout ce qui cite une norme. La comparaison se fait dans chaque groupe, entre documents, entre révisions et avec vos référentiels.
Classer par gravité
Une valeur de sécurité contradictoire ne pèse pas comme un synonyme mal choisi. Les écarts sont classés selon une grille définie avec vous (critique, majeur, mineur, par exemple), avec la raison du classement.
Mettre en file de revue
Chaque alerte arrive dans une file de revue, les deux passages côte à côte. Votre équipe confirme, corrige ou classe en faux positif. L'agent ne modifie aucun document.
| Type d'écart | Exemple | Ce que l'agent compare | Gravité habituelle |
|---|---|---|---|
| Valeur contradictoire | 22 N·m dans la procédure, 25 N·m dans la spécification | Valeurs extraites avec leur unité, leur objet et leur condition | Critique ou majeure si la valeur touche à la sécurité |
| Version obsolète en circulation | Une instruction renvoie à la rév. C d'une procédure passée en rév. E | Références croisées contre la liste des documents en vigueur | Majeure |
| Norme remplacée | « Conforme à l'ISO 14971:2007 » | Références normatives contre votre liste de normes applicables et leur édition | Majeure à mineure, selon ce que la nouvelle édition change |
| Terme incohérent | « Vanne de purge », « robinet de vidange » et « VP-2 » pour la même pièce | Termes employés contre votre glossaire ou votre nomenclature | Mineure, sauf ambiguïté sur la pièce |
| Écart avec un référentiel | Une référence de pièce absente de la nomenclature, une exigence non couverte | Documentation contre liste de pièces, matrice d'exigences | Variable, définie dans la grille |
| Écart avec le produit logiciel | La documentation décrit un paramètre supprimé dans la version 4.2 | Documentation contre notes de version, changelog, spécification d'API | Majeure si l'utilisateur est bloqué |
Fiabilité
Une alerte fausse fait perdre du temps à un relecteur. Une alerte manquée laisse passer un écart. La conception vise à réduire les deux, et à rendre chaque alerte vérifiable sans rouvrir les documents.
Sources
Pas de source, pas d'alerte
Chaque alerte cite les deux passages, avec le document, la révision et le paragraphe. Un écart que l'agent ne sait pas rattacher à deux textes précis n'est pas remonté.
Calcul
Le modèle lit, le code compare
Le modèle de langage extrait la valeur, l'unité et le contexte. La comparaison des nombres est faite par du code : 2,5 daN·m et 25 N·m sont reconnus comme égaux, 22 et 25 N·m comme différents, sans dépendre d'une interprétation du modèle.
Contexte
Une condition différente n'est pas une contradiction
Un couple pour une vis lubrifiée et un autre pour une vis sèche, un seuil en fonctionnement normal et un autre en mode dégradé : l'agent relève la condition avant de conclure. C'est la première source de faux positifs, et la première réglée au prototype.
Évaluation
Mesurée sur des écarts connus
Le jeu de test réunit des incohérences déjà trouvées par vos audits ou vos non-conformités, et des écarts introduits volontairement dans des copies de vos documents. On mesure la part des écarts trouvés et la part des alertes justifiées.
Traçabilité
Chaque décision est enregistrée
Alerte, décision (corrigé, accepté, faux positif), auteur et date sont journalisés. Ce journal documente la revue et sert à régler l'agent : un faux positif classé une fois ne revient pas à chaque passage.
Pour votre DSI
Comparer chaque passage à tous les autres ne passe pas à l'échelle : sur des milliers de documents, le nombre de paires explose. Les affirmations sont d'abord extraites en sortie structurée validée par schéma, puis regroupées par objet avec une recherche hybride (identifiants exacts pour les références de pièces, recherche sémantique pour les formulations différentes), et comparées dans chaque groupe. Ce découpage répond aussi à une limite mesurée : sur le jeu de données ContraDoc (2023), GPT-4, meilleur des modèles testés, pouvait faire mieux que des humains mais restait peu fiable pour repérer seul les contradictions d'un long document, surtout celles qui demandent du contexte.
Données et intégration
L'agent lit vos documents là où ils sont gérés et compare leur contenu à vos référentiels. Les alertes arrivent dans l'outil où votre équipe traite déjà les écarts.
Ce qu'il lit
PDF, Word, Excel, pages Confluence ou SharePoint, exports de GED ou de PLM, XML structuré (DITA, S1000D en aéronautique). Les PDF scannés passent par une reconnaissance de caractères, moins fiable sur les tableaux denses et les plans cotés.
À quoi il compare
Nomenclature ou liste de pièces issue de l'ERP ou du PLM, matrice d'exigences, notes de version et changelog, liste des normes applicables avec leur édition en vigueur, glossaire validé.
Où arrivent les écarts
Une file de revue dédiée, un export Excel pour une campagne ponctuelle, ou un ticket dans votre outil (Jira, logiciel qualité, fiche d'écart). La correction suit votre circuit d'approbation habituel.
Audit ponctuel
Toute la base, une fois
Avant une certification, une reprise de documentation ou la fusion de deux bases après un rachat : l'agent passe tout le périmètre et produit un rapport d'écarts classés. Le réglage privilégie de tout remonter, et la revue s'organise comme une campagne.
Contrôle continu
À chaque nouvelle révision
Quand un document part en approbation, l'agent le compare au reste de la base et joint ses alertes au circuit de validation. L'approbateur voit les écarts avant de signer, plutôt qu'en audit.
Hébergement
Dans votre cloud (AWS, Azure, Google Cloud), sur un cloud français (OVHcloud, Scaleway, Outscale) ou sur vos serveurs. Pour des documents sous secret industriel ou à diffusion restreinte, les modèles peuvent être auto-hébergés en open-weight : aucun document ne sort de votre infrastructure. Le choix se fait au cadrage.
Limites
L'agent ne décide pas quelle valeur est la bonne. Il montre que deux documents se contredisent. Savoir s'il faut 22 ou 25 N·m demande un ingénieur, parfois un calcul ou un essai.
Il ne remplace ni la revue qualité ni la conformité réglementaire. La responsabilité reste à la personne qui approuve le document. Dans un environnement BPF, un outil utilisé dans une activité réglementée peut relever de l'annexe 11 sur les systèmes informatisés : sa validation fait alors partie du projet.
Il ne trouve pas tout. Deux tolérances compatibles une à une mais incompatibles une fois cumulées dans une chaîne de cotes, une valeur portée uniquement sur un plan, une règle jamais écrite : ces cas restent pour l'expert.
Tout signaler, ou ne signaler que le sûr ?
Tout signaler
Plus d'écarts trouvés, plus de faux positifs à écarter. Adapté à un audit ponctuel avant certification, et aux valeurs de sécurité.
Ne signaler que le sûr
Moins d'alertes, presque toutes justifiées, mais des écarts manqués. Adapté au contrôle continu, où une file trop chargée finit par ne plus être lue.
Le réglage se fait par type d'écart : sensible sur les valeurs de sécurité, strict sur la terminologie. Il se décide avec les chiffres du prototype.
Quand une revue documentaire classique suffit
Conditions de réussite
Une liste des documents en vigueur exploitable (GED, PLM ou tableur tenu à jour), une hiérarchie des sources qui dit quel document fait foi en cas d'écart, et une personne qualifiée pour trancher les alertes, avec du temps prévu pour le faire.
Cas proches
Pas de cas client publié identique à celui-ci. Deux projets livrés en couvrent les briques principales : recouper des valeurs entre documents, et retrouver des références exactes dans une grande base technique.
Cas proche · Copro Assistance, immobilier
L'agent extrait les données des procès-verbaux d'assemblée générale, du carnet d'entretien, de l'attestation d'immatriculation et des annexes comptables, puis les consolide. Il recoupe les valeurs entre documents et fait remonter les écarts : quand deux pièces se contredisent, il le signale au lieu de trancher en silence, et le gestionnaire garde la décision.
Chaque valeur reste rattachée à son document source. Le temps de préparation d'un pré-état daté a baissé d'environ 70 %.
« Notre travail, c'est de vérifier, pas de recopier. »
Cas proche · Continental, industrie
Chez Continental, plus de 15 000 documents techniques (manuels d'équipements, procédures de maintenance, historiques de pannes, normes de sécurité) étaient dispersés entre SharePoint, des PDF et des wikis internes.
L'assistant RAG déployé pour plus de 2 000 utilisateurs est passé de 67 % à 89 % de réponses correctes en ajoutant la recherche lexicale BM25 à la recherche sémantique, parce que ces documents reposent sur des références de pièces et des codes d'erreur exacts. La détection d'incohérences part du même besoin : avant de comparer deux valeurs, il faut retrouver tous les passages qui citent la même référence.
Ce que ces cas montrent, et ce qu'ils ne montrent pas
Ils montrent, sur des documents réels, l'extraction rattachée à sa source, le recoupement entre documents avec décision humaine, et la recherche d'identifiants exacts à grande échelle. Chez un bureau d'études, un agent vérificateur compare aussi la réponse à un appel d'offres aux exigences du client et signale les écarts. Aucun de ces projets ne mesure un taux de détection d'incohérences sur une documentation technique : ce chiffre se mesure sur vos documents, pendant le prototype.
Méthode
On part d'un périmètre représentatif, on mesure sur des écarts connus, puis on étend à toute la base.
Cadrage
Types d'écarts prioritaires, grille de gravité, hiérarchie des sources, référentiels disponibles. On choisit un périmètre pilote : une famille de produits, une ligne, un module logiciel.
Jeu de test
Incohérences déjà relevées par vos audits, vos non-conformités ou vos actions correctives, complétées par des écarts introduits dans des copies de vos documents. C'est la référence pour juger l'agent.
Prototype mesuré
L'agent passe le périmètre pilote. On mesure la part des écarts trouvés, la part des alertes justifiées, le temps de revue par alerte et le coût de traitement par document. La décision d'étendre se prend sur ces chiffres.
Intégration
Connexion à la GED ou au PLM et aux référentiels, file de revue ou tickets, journalisation, hébergement choisi au cadrage.
Mise en service et transfert
Audit initial du périmètre complet, puis contrôle continu à chaque révision. Les décisions de revue servent à régler les seuils. Le code est livré dans votre dépôt et votre équipe est formée.
Budget et livrables
Sur devis, selon le volume et les formats de documents, le nombre de référentiels à connecter et l'hébergement. Le pilote livre le rapport d'écarts classés du périmètre, les mesures sur le jeu de test et une estimation du coût de traitement de la base complète. Le premier échange de 30 minutes est gratuit.
Pour aller plus loin
Notre expertise
Agents IA sur mesure
Des agents qui lisent, vérifient, rédigent ou saisissent dans vos outils, avec validation humaine.
Aéronautique
IA et documentation technique aéronautique
AMM, CMM, IPC et procédures EASA : cas d'usage et contraintes Part 66 pour les équipes de maintenance.
Industrie
RAG pour la documentation et la maintenance industrielles
Accès documentaire, diagnostic de pannes, formation et qualité, avec les conditions de réussite.
Versions de documents
Maintenir un RAG quand les documents changent
Synchroniser les sources, réindexer les révisions et surveiller la qualité dans la durée.
Cas d'usage voisin
Retrouver une caractéristique dans vos fiches techniques
Dimensions, normes, compatibilités : la réponse sourcée, avec la fiche et la page d'origine.
Évaluation
Mesurer avant de corriger
Construire un jeu de test et une mesure de départ avant de modifier un système d'IA.
Cas d'usage
Tous les cas d'usage
Les problèmes métier que nous traitons avec le RAG et les agents IA, classés par besoin.
En 30 minutes, on regarde vos types de documents, les écarts qui vous coûtent le plus aujourd'hui et le périmètre sur lequel mesurer un premier prototype.
Un projet IA en tête ?
Je suis Anas, fondateur de Tensoria. Je peux vous aider à cadrer votre projet et mieux comprendre l'IA.
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