Moteur de recherche de Jurisprudence par IA

Description du projet

Dans le cadre de notre cursus en science des données, nous avons développé un moteur de recherche de jurisprudence utilisant l'intelligence artificielle. Ce projet a été réalisé en collaboration avec un groupe de quatre personnes et a impliqué une gestion rigoureuse à l'aide de Jira pour suivre les tâches et les sprints. Le moteur permet aux utilisateurs de rechercher des décisions de justice en utilisant le langage naturel et de valider la pertinence des résultats obtenus.

Compétences développées

1. Traiter - Niveau 3 : Intégrer le traitement de données complexes
• Action : Mise en place d'un système de traitement de requêtes en langage naturel en utilisant des bibliothèques Python pour interroger une base de données de jurisprudence.
• Apprentissage critique : Identifier les solutions technologiques permettant la collecte et la diffusion de données (AC31.01). Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation (AC31.02).
2. Analyser - Niveau 3 : Mettre en œuvre l'analyse exploratoire de données complexes
• Action : Analyse des résultats de recherche en utilisant des techniques avancées pour améliorer la pertinence et l'efficacité de l'outil.
• Apprentissage critique : Prendre conscience des différences entre des outils statistiques pour choisir le plus adapté (AC32.01). Comprendre les mécanismes de bases de l'intelligence artificielle (AC32.04).
3. Valoriser - Niveau 2 : Restituer et argumenter ses résultats
• Action : Présentation des résultats et des fonctionnalités de l'outil aux utilisateurs finaux et aux parties prenantes, en utilisant des techniques de data visualisation.
• Apprentissage critique : Savoir défendre ses choix d'analyses (AC23.02). Saisir la nécessité de choisir des indicateurs pertinents pour communiquer sur les résultats (AC23.05).
4. Développer - Niveau 1 : Développer un composant d'une solution décisionnelle
• Action : Développement du frontend en React et du backend en Python pour permettre l'interaction avec l'algorithme de traitement du langage naturel.
• Apprentissage critique : Comprendre le cycle de vie d'un projet informatique (AC24.04). Prendre conscience des différences entre les outils (logiciels, langages) pour choisir le plus adapté (AC24.03).

Réflexions critiques

Ce projet a permis de développer un outil innovant pour la recherche juridique, mettant en pratique des compétences en gestion de projet, en traitement et en analyse des données, ainsi qu'en développement d'algorithmes avancés. Les apprentissages critiques acquis ont renforcé notre capacité à comprendre les besoins des utilisateurs, à analyser des données complexes, à communiquer efficacement les résultats et à développer des solutions adaptées.