Legibus

Le problème

Dans le droit, une réponse fausse n’est pas une approximation : c’est une faute. Les assistants IA grand public répondent avec aplomb, sans citer leurs sources, et envoient les données de leurs utilisateurs chez des tiers. Inutilisable pour un professionnel tenu au secret.

Ce que j’ai conçu

Legibus part du principe inverse : l’IA n’a le droit de répondre que ce qu’elle peut prouver.

• Un pipeline RAG où ingestion, indexation et génération sont strictement séparées
• Des LLM orchestrés dans une chaîne contrôlée, sans boîte noire
• Des embeddings et des données versionnés, pour pouvoir expliquer une réponse après coup
• Une plateforme Django avec ses APIs de contrôle
• Une infrastructure isolée et souveraine

Mon rôle

J’interviens comme architecte technique, intégrateur IA et responsable de l’infrastructure, en binôme avec un docteur en IA et une équipe R&D. Je porte les choix d’architecture, le backend et l’exploitation.

Ce que ça démontre

• On peut construire une IA sérieuse sans OpenAI : le modèle ne pèse qu’une petite partie du projet
• La qualité documentaire et l’évaluation comptent plus que le choix du LLM
• Une IA explicable se conçoit dès l’architecture, pas après coup

L’IA ne doit pas remplacer. Elle doit éclairer.