Résultats clés

• -60% temps de recherche
• 15k+ documents indexés
• 98% précision réponses

Étude de cas

Le contexte

Nom du client anonymisé pour raisons de confidentialité.

Cette foncière immobilière française gère un portefeuille de plus de 1.2 milliard d'euros d'actifs : bureaux, commerces, logistique. Leur équipe de 45 personnes (asset managers, juristes, gestionnaires) manipule quotidiennement des milliers de documents : • Baux commerciaux et avenants • Contrats de gestion et mandats • Réglementations urbanistiques • Rapports d'expertise et audits • Correspondances locataires

Le problème : un asset manager passait en moyenne 2h30 par jour à rechercher des informations dans ces documents éparpillés entre serveurs, emails et archives physiques numérisées.

La solution

Nous avons déployé une base de connaissances RAG on-premise accessible via une interface web interne et intégrée à leur SSO Azure AD.

Fonctionnalités clés Recherche en langage naturel > "Quelles sont les clauses de renouvellement du bail Carrefour sur l'actif Lyon Part-Dieu ?" Extraction automatique de données • Dates d'échéance des baux • Montants de loyers et indexations • Clauses particulières (travaux, résiliation, etc.) Alertes proactives • Notification 6 mois avant échéance de bail • Détection de clauses inhabituelles Audit trail complet • Traçabilité des accès • Sources citées pour chaque réponse

Architecture technique • Déploiement : On-premise sur infrastructure cliente (pas de données dans le cloud) • Ingestion : Connecteurs SharePoint, emails, scanner OCR • Sécurité : SSO Azure AD, logs d'accès, chiffrement AES-256 • Modèle : LLM auto-hébergé (Mistral 7B) pour conformité RGPD

Les résultats

Après 6 mois de déploiement sur l'ensemble des équipes :

| Métrique | Avant | Après | Variation | |----------|-------|-------|-----------| | Temps recherche/jour | 2h30 | 1h | -60% | | Erreurs de saisie données | 12/mois | 2/mois | -83% | | Délai réponse locataire | 48h | 12h | -75% |

ROI estimé : 320k€/an en temps économisé (45 personnes × 1h30/jour × 220 jours).

Témoignage

> "Nos asset managers ont retrouvé du temps pour l'analyse et la relation client. La recherche documentaire était devenue un frein, elle est maintenant un avantage compétitif." > > — Directeur des Opérations

Stack technique • Python, FastAPI • PostgreSQL, Qdrant • Mistral 7B (on-premise) • Azure AD SSO • Docker, Kubernetes

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Projet réalisé en 12 semaines. Contactez-nous pour un déploiement on-premise.