Un contrat signé cache des obligations que personne ne relit

/Contexte

Le cycle de vie d'un contrat dépasse la mémoire de ceux qui l'ont signé

Un portefeuille de contrats accumule des engagements pris à des dates différentes, par des équipes différentes, dans des versions successives d'avenants. Les gestionnaires en exercice héritent d'obligations qu'ils n'ont pas négociées et dont la trace est répartie entre un document signé, une annexe et trois avenants.

Le réflexe habituel consiste à outiller la rédaction. Le besoin réel est en amont : identifier ce qui a déjà été engagé. Un assistant qui rédige vite sur une base mal connue accélère surtout la production d'incohérences.

/Démarche

Un assistant qui accompagne l'élaboration et la gestion du cycle de vie

L'assistant intervient à deux moments distincts. Sur les contrats existants, il identifie les obligations contractuelles et les rend consultables. Sur les avenants et les nouveaux contrats, il propose des formulations et signale les écarts avec le portefeuille en cours.

• Extraction et qualification des obligations sur les contrats en cours
• Suivi du cycle de vie, de l'élaboration jusqu'à l'avenant
• Propositions de formulation sur les nouveaux contrats et les avenants
• Restitution pensée pour des gestionnaires, non pour des data scientists

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/Impact

Les gestionnaires savent ce qui a été engagé

L'assistant ne remplace pas le gestionnaire : il lui rend visible un portefeuille qu'aucune mémoire humaine ne couvre. Le déplacement est là. La question « qu'avons-nous signé ? » cesse d'être une recherche documentaire de plusieurs jours pour devenir une consultation.

• Les obligations des contrats en cours identifiées et consultables
• Un cycle de vie suivi de l'élaboration jusqu'à l'avenant
• Des propositions de formulation cohérentes avec le portefeuille existant
• Des modèles explicables, condition pour que chaque proposition puisse être justifiée devant le métier et le juridique

/Dispositif

Une AMOA métier associée à un architecte et à un data scientist

La présence de l'assistance à maîtrise d'ouvrage conditionne l'utilité du résultat : sur un sujet contractuel, la qualification de ce qui constitue une obligation relève du métier et du juridique, pas du modèle. Azure Machine Learning pour l'entraînement et l'exécution, Python pour l'ingénierie, XGBoost et LightGBM pour les modèles, Dataiku pour la préparation des traitements, Azure Blob Storage pour le stockage documentaire.

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