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# Informatique # Intelligence artificielle

Transformer la gestion des contrats avec des systèmes intelligents

Découvrez comment la technologie avancée simplifie la gestion des contrats pour les entreprises.

Antony Seabra, Claudio Cavalcante, Joao Nepomuceno, Lucas Lago, Nicolaas Ruberg, Sergio Lifschitz

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La gestion des contrats peut souvent ressembler à la lecture d'un roman d'un million de pages-long, complexe et souvent déroutant. Heureusement, la technologie est là pour nous sauver. Grâce à des systèmes avancés, les entreprises peuvent désormais gérer leurs contrats avec un système de questions-réponses qui extrait des données tant des documents contractuels que des systèmes de gestion. Cette nouvelle approche accélère non seulement le processus, mais assure également l'exactitude, ce qui facilite la tâche des gestionnaires de contrats. Cet article plonge dans cette solution moderne et comment elle simplifie la gestion des contrats.

Pourquoi les Contrats sont Importants

Les contrats sont la colonne vertébrale de tout accord commercial. Ils établissent les règles pour les services, les produits et l'argent, aidant les entreprises à maintenir de l'ordre dans leurs opérations. Pense aux contrats comme aux livres de règles du business-sans eux, c’est le bazar total. Dans les grandes entreprises, suivre plusieurs contrats est une tâche herculéenne qui peut vite devenir écrasante sans les bons outils.

Imagine essayer de trouver cette clause spécifique dans une pile de contrats aussi haute qu'un petit enfant. C’est un cauchemar ! C’est pourquoi un bon système de gestion des contrats est crucial. Il garantit que tous les accords sont surveillés, mis à jour et appliqués correctement.

Les Défis de la Gestion Traditionnelle des Contrats

Dans le passé, gérer des contrats signifiait fouiller à travers des piles de papiers, comme chercher une aiguille dans une meule de foin. Les gestionnaires de contrats passent souvent des heures, voire des jours, à chercher des informations spécifiques. Ce processus non seulement fait perdre du temps, mais peut aussi entraîner des erreurs-personne ne veut accidentellement envoyer un paiement pour un service qui est déjà expiré !

De plus, les entreprises publiques font face à un niveau de complexité différent à cause de réglementations strictes. Par exemple, le Brésil a des lois qui exigent une surveillance détaillée des contrats. Ces réglementations peuvent rendre la vie encore plus compliquée pour ceux qui gèrent les contrats.

Entrée du Système Intelligent

Pour résoudre ces problèmes, un système intelligent de questions-réponses (Q&A) alimenté par la technologie avancée a été développé. Ce système utilise de grands modèles de langage (LLM) pour extraire des informations tant des documents contractuels que des systèmes de gestion de bases de données.

Alors, comment ça marche ? Imagine avoir un assistant super intelligent qui peut trouver n’importe quelle information dans tes contrats en quelques secondes. Tu poses une question comme, “Quelle est la pénalité pour des livraisons tardives ?” et-bam !-l’assistant récupère la clause exacte du contrat. Ce n’est pas juste un rêve-c'est la réalité !

Comment Ce Système Fonctionne

Au cœur de ce système intelligent, plusieurs techniques et technologies travaillent en harmonie. Allons-y pour décomposer la magie derrière son fonctionnement :

Traitement des Documents

D'abord, le système traite les documents de contrat, souvent stockés au format PDF. Il extrait les informations pertinentes et les organise de manière à les rendre plus accessibles plus tard. Pense à ça comme ranger ton placard en bazar-tout est mis en ordre pour que tu puisses tout trouver sans tracas.

Stockage Vectoriel

Ensuite, vient le stockage vectoriel. Le système transforme des morceaux de texte provenant des contrats en vecteurs de haute dimension-essentiellement, des représentations mathématiques du texte. Cela permet au système de comparer rapidement et de trouver des informations pertinentes basées sur les requêtes des utilisateurs. C’est comme avoir une bibliothèque hyper-organisée où chaque livre est étiqueté pour une recherche facile.

Récupération d'Informations

Quand un utilisateur pose une question, le système ne cherche pas simplement à travers toute la base de données comme un petit chien perdu. Au lieu de ça, il utilise quelque chose appelé la Génération augmentée par récupération (RAG). Cette méthode l'aide à extraire les morceaux d'informations les plus pertinents rapidement, sans fouiller dans des données inutiles.

Génération de Réponses

Une fois que le système récupère les informations nécessaires, il utilise des prompts pour générer des réponses claires et concises. C’est comme avoir une secrétaire super efficace qui sait exactement quels mots utiliser pour transmettre les informations nécessaires.

Rôle des Agents

Pour que tout fonctionne bien, le système emploie divers agents. Ces agents peuvent être comparés à des lutins utiles-chacun responsable de différentes tâches comme la Récupération de données, le traitement d’informations, et même la réponse aux questions.

  1. Agent Routeur : C’est le “cerveau” de l’opération. Il décide où chaque question doit aller et quel agent doit s’en occuper.
  2. Agent SQL : Pour toutes les questions liées aux données structurées, cet agent fait le gros du boulot en exécutant des requêtes SQL contre le Système de Gestion des Contrats.
  3. Agent RAG : Cet agent récupère des morceaux de texte pertinents du stockage vectoriel pour les questions sur des données non structurées.
  4. Agent Graphique : Si une représentation visuelle des données est nécessaire, cet agent intervient pour créer des graphiques ou des tableaux pour aider à la compréhension.

Les Avantages de la Nouvelle Approche

Avec ce système avancé en place, de nombreux avantages émergent :

Gain de Temps

Les gestionnaires de contrats n'ont plus à perdre des heures à chercher des informations. Le système intelligent peut générer des réponses précises avec juste une requête simple. C’est comme avoir une lampe magique-frotte-la (ou dans ce cas, tape ta question), et ton vœu est exaucé !

Meilleure Précision

En rationalisant le processus de récupération et en organisant les données efficacement, le système réduit les risques d'erreurs. Quand les gestionnaires de contrats peuvent faire confiance aux informations qu'ils reçoivent, ils peuvent prendre de meilleures décisions.

Productivité Améliorée

Avec une réduction significative du temps passé à chercher des informations, les gestionnaires de contrats peuvent se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Imagine le temps économisé-comme récupérer un week-end pendant un mois de travail chargé.

Adaptabilité

Le système est conçu pour gérer différents types de contrats et de formats de requêtes. Que ce soit une question simple sur des pénalités ou une enquête complexe sur les termes du contrat, il peut s'adapter aux besoins des utilisateurs.

Applications dans le Monde Réel

Le système intelligent de Q&A fait déjà des vagues dans le monde des affaires. Il a été mis en œuvre dans divers secteurs, notamment ceux qui traitent de grands volumes de contrats. Jetons un œil à quelques applications dans le monde réel :

Secteur Public

Les agences gouvernementales font souvent face à des règles et réglementations strictes concernant les contrats. Ce système les aide à s'assurer de la conformité tout en simplifiant le processus de gestion des contrats.

Technologies de l'Information

Les entreprises informatiques gèrent fréquemment des contrats liés à des logiciels et des services. Avec le système intelligent, elles peuvent facilement suivre les livrables, les pénalités et les renouvellements sans douter.

Construction

Les projets de construction reposent généralement sur de nombreux contrats, allant des sous-traitants aux fournisseurs. Un système de Q&A peut fournir un accès rapide aux détails des contrats, aidant les gestionnaires à respecter les délais et les obligations.

Éducation

Les établissements éducatifs ont souvent des contrats avec des fournisseurs pour des services ou des fournitures. Ce système aide les administrateurs à gérer ces contrats efficacement, leur permettant de se concentrer sur l'amélioration de l'éducation plutôt que de fouiller dans la paperasse.

Directions Futures

Bien que ce système offre déjà des avantages considérables pour la gestion des contrats, il y a toujours place à amélioration. Les améliorations futures pourraient inclure :

Amélioration de la Compréhension des Requêtes

À mesure que les utilisateurs posent des questions plus complexes, améliorer la compréhension du langage humain par le système peut améliorer la précision des réponses. Cela pourrait être réalisé par une formation continue et des mises à jour.

Intégration Plus Large

L'intégration du système avec d'autres outils d'entreprise, tels que les systèmes de gestion de la relation client (CRM), pourrait offrir une solution plus globale, bénéfique à divers départements au sein d'une organisation.

Améliorations Visuelles

Développer davantage les capacités de l'Agent Graphique pourrait mener à des visualisations encore plus informatives, rendant les données plus faciles à digérer.

Conclusion

Dans le monde de la gestion des contrats, où le chaos règne souvent, l'arrivée des systèmes intelligents de questions-réponses offre un changement rafraîchissant. Ces systèmes font gagner du temps, augmentent la précision et élèvent la productivité-tout en rendant la vie des gestionnaires de contrats un peu plus facile. Alors, la prochaine fois que tu entends quelqu'un parler de contrats, tu peux sourire en sachant qu'il y a désormais un puissant allié dans la lutte contre la paperasse. Vive la technologie moderne et sa capacité à transformer des tâches complexes en choses simples !

Source originale

Titre: Contrato360 2.0: A Document and Database-Driven Question-Answer System using Large Language Models and Agents

Résumé: We present a question-and-answer (Q\&A) application designed to support the contract management process by leveraging combined information from contract documents (PDFs) and data retrieved from contract management systems (database). This data is processed by a large language model (LLM) to provide precise and relevant answers. The accuracy of these responses is further enhanced through the use of Retrieval-Augmented Generation (RAG), text-to-SQL techniques, and agents that dynamically orchestrate the workflow. These techniques eliminate the need to retrain the language model. Additionally, we employed Prompt Engineering to fine-tune the focus of responses. Our findings demonstrate that this multi-agent orchestration and combination of techniques significantly improve the relevance and accuracy of the answers, offering a promising direction for future information systems.

Auteurs: Antony Seabra, Claudio Cavalcante, Joao Nepomuceno, Lucas Lago, Nicolaas Ruberg, Sergio Lifschitz

Dernière mise à jour: Dec 23, 2024

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.17942

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.17942

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

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