Comment l'IA gère les documents inclassables ?

Ils sont routés vers une sandbox. L'outil suggère automatiquement de nouveaux répertoires et assiste l'utilisateur dans le reclassement ; les documents hors périmètre peuvent être exclus via une blacklist. L'objectif : réduire drastiquement le travail manuel, pas le supprimer.

Comment le chat IA évite les hallucinations ?

Réponses strictement factuelles, citation des passages sources, refus d'interprétation. En M&A, une information inventée a des conséquences juridiques. C'est un choix de conception.

Quels formats de documents sont supportés ?

PDF, documents Office, images scannées via OCR. Chaque document est analysé, résumé et classé dans l'arborescence métier définie à l'onboarding.

Classification documentaire IA pour data rooms M&A

SaaS de data room avec classification documentaire automatique par IA et chat RAG, sur infrastructure souveraine française.

Aperçu du projet Classification documentaire IA pour data rooms M&A

Dilivault, la data room M&A propulsée par l'IA

Constituer une data room, c'est des semaines de tri manuel, des dossiers éparpillés et des erreurs de classement. Pour les DAF et conseils en cession, c'est du temps perdu sur chaque deal. V-labs a conçu un SaaS qui classe automatiquement les documents par IA et permet d'interroger toute la base en langage naturel. Le tout sur une infrastructure souveraine française.

Détails du projet Classification documentaire IA pour data rooms M&A

Comment s'est déroulé le projet

Cadrage produit

Analyse du terrain avec un acteur du M&A Identification des points de friction : tri manuel, arborescences incohérentes, perte de temps par deal Cadrage fonctionnel : onboarding sectoriel, arborescence générée, upload par lots, classification IA et chat documentaire

Design UX/UI

Parcours administrateur et utilisateur complets Upload drag and drop, statuts de traitement en temps réel, chat IA contextuel, audit trail Itérations avec le porteur du projet sur chaque écran critique

Pipeline IA et développement

Deux pipelines distincts : classification et chat RAG Classification : OCR, résumé LLM, scoring sémantique en deux passes (95% des documents classés automatiquement dès l'import) Les documents non classés partent en sandbox : l'outil suggère de nouveaux répertoires et assiste le reclassement Chat RAG : réponses factuelles uniquement, avec citation des sources GPU Nvidia dédié, datacenter français certifié ISO 27001

Validation terrain

Tests sur un dossier de cession réel Vérification de la classification, du chat RAG et de l'ergonomie globale Recette complète : notifications, gestion des droits, contrôle d'accès

Les points clés du projet

3 mois du brief à la démo fonctionnelle. 95% des documents classés automatiquement dès l'import. Chat RAG opérationnel sur l'ensemble de la base. Infrastructure souveraine, argument décisif pour les cabinets M&A.