Cas d'usage IA/Juridique/Extraction d'informations contractuelles
Juridique

Extraction d'informations contractuelles

-65 % de temps d'extraction

Relever manuellement les données clés de contrats PDF ou scannés (dates, montants, parties, clauses spécifiques) pour alimenter des tableaux de suivi occupe des ressources sur une activité à faible valeur ajoutée, avec un risque d'erreur qui croît avec le volume traité.

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Le flux automatisé

Un processus structuré pour des résultats rapides et fiables.

01

Import des contrats

Chargement des documents contractuels (PDF natifs, scannés, Word) dans la plateforme.

02

Reconnaissance et structuration

OCR si nécessaire, puis identification automatique de la structure du document et des zones d'intérêt.

03

Extraction des données clés

Extraction automatique : dates (signature, échéance, renouvellement), montants, parties, clauses spécifiques.

04

Export structuré

Alimentation automatique de vos tableaux de suivi, bases de données ou outils de contract management.

Résultats concrets

-65 %
Temps d'extraction des données
94 %
Score F1 sur l'extraction de clauses
API
Alimentation directe de vos outils

Opérationnel en 3 à 4 semaines

De la spécification au déploiement, avec des résultats visibles dès les premières semaines.

Cadrage rapide (1 semaine)
Prototype fonctionnel à mi-parcours
Déploiement et formation inclus

Questions fréquentes : Extraction d'informations contractuelles

PDF natifs, PDF scannés (via OCR), documents Word et la plupart des formats bureautiques. La qualité des scans influence la précision, et les résultats restent élevés sur des numérisations correctes.

Toute donnée structurée : dates, montants, noms des parties, durées, conditions de renouvellement, clauses spécifiques. Les champs d'extraction se personnalisent selon vos besoins.

Les données partent vers vos outils existants (Excel, ERP, outil de contract management) via des connecteurs ou des exports structurés (CSV, JSON, API).

Le référentiel ContractEval publié en 2026, mesuré sur plus de 1 200 champs contractuels, situe les moteurs spécialisés autour de 94 % de score F1, contre 85 % pour un modèle généraliste. Un mécanisme de validation permet de vérifier et de corriger les cas incertains.

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