Le défi de la surcharge documentaire
Une société de gestion patrimoniale genevoise gérant les actifs de familles fortunées et de fondations recevait quotidiennement des dizaines de documents juridiques et financiers complexes : rapports annuels de fonds, contrats de placement, notes juridiques fiscales, documents réglementaires, et correspondances bancaires. Les gestionnaires de fortune devaient lire et analyser ces documents pour identifier les informations pertinentes pour leurs clients, un processus extrêmement chronophage.
Un gestionnaire pouvait consacrer jusqu'à 40% de son temps à la simple lecture de documents, temps non facturable et détournant de l'activité à valeur ajoutée comme le conseil et la relation client. De plus, certains documents importants passaient parfois inaperçus dans le flux quotidien, créant des risques de non-conformité ou d'opportunités manquées.
La société cherchait une solution permettant de générer automatiquement des résumés structurés et fiables de ces documents, tout en préservant la confidentialité absolue des données clients soumises au secret bancaire suisse.
La solution d'intelligence documentaire
Nous avons développé un système de résumé automatique basé sur Azure AI Document Intelligence et Azure OpenAI Service. L'architecture technique combine plusieurs services Azure hébergés dans la région Switzerland North pour garantir la souveraineté des données.
Le processus commence lorsqu'un document est déposé dans une bibliothèque SharePoint dédiée. Un flux Power Automate détecte le nouveau document et détermine son type grâce à Azure AI Document Intelligence, qui identifie s'il s'agit d'un contrat, rapport financier, note juridique ou autre. Le document est ensuite envoyé à un modèle GPT-4 Turbo configuré spécifiquement pour la synthèse documentaire juridique et financière.
Le prompt système du modèle a été minutieusement conçu avec les gestionnaires pour extraire les informations critiques selon le type de document. Pour un rapport de fonds, le résumé inclut la performance, les principaux risques, les modifications de stratégie, et les événements notables. Pour un contrat, sont extraits les parties, durée, conditions de résiliation, obligations principales, et points d'attention juridiques. Pour une note fiscale, le résumé met en évidence les implications pour les structures patrimoniales, délais d'action, et recommandations.
Le modèle génère deux niveaux de résumé : un résumé exécutif de 150 à 200 mots pour une lecture rapide, et un résumé détaillé de 500 à 800 mots structuré par sections thématiques avec extraction des passages clés du document original. Ces résumés sont automatiquement stockés comme métadonnées du document SharePoint et indexés dans Azure AI Search pour une recherche sémantique ultérieure.
Un email de notification est envoyé au gestionnaire concerné avec le résumé exécutif et un lien vers le document complet et le résumé détaillé. Le gestionnaire peut rapidement décider si le document nécessite une lecture approfondie ou si le résumé suffit.
Les bénéfices opérationnels
Après neuf mois de déploiement, la société mesure des gains spectaculaires. Le temps moyen consacré à la revue documentaire a diminué de 70%, les gestionnaires traitant désormais en une heure ce qui nécessitait auparavant trois à quatre heures. La capacité de traitement documentaire a été multipliée par dix, permettant de couvrir plus de sources d'information sans augmenter les effectifs.
La qualité d'analyse s'est également améliorée car les gestionnaires peuvent désormais lire plus de documents pertinents au lieu de se limiter à ceux qu'ils ont le temps de traiter. Le système a permis d'identifier plusieurs opportunités fiscales et d'investissement qui auraient probablement été manquées dans le flux quotidien.
Les clients apprécient également de recevoir des synthèses régulières de l'actualité impactant leur patrimoine, un service différenciateur que la société peut désormais offrir grâce au temps libéré. La satisfaction client mesurée par NPS a augmenté de 12 points depuis l'introduction du service.
Fiabilité et contrôle qualité
La précision des résumés est suivie de près. Chaque semaine, un échantillon aléatoire de résumés est vérifié manuellement par un juriste senior. Le taux de fidélité au document source atteint 97%, les 3% d'écarts étant principalement des omissions mineures plutôt que des erreurs factuelles. Le système est configuré avec un seuil de confiance : si le modèle estime que le document est trop ambigu ou technique, il signale le résumé pour validation humaine avant distribution.
Un registre d'audit complet trace tous les documents traités, résumés générés, et actions utilisateur, répondant aux exigences de conformité FINMA pour les sociétés de gestion.
Architecture et sécurité
L'architecture est entièrement privée et souveraine. Tous les services Azure sont déployés avec des endpoints privés via Azure Private Link, éliminant toute exposition Internet. Les données ne sortent jamais des datacenters suisses. Le modèle GPT-4 Turbo utilisé est déployé avec les garanties contractuelles Azure OpenAI Enterprise selon lesquelles les données clients ne sont jamais utilisées pour l'entraînement de modèles tiers.
Les accès sont contrôlés par Azure AD avec authentification multifacteur obligatoire et policies d'accès conditionnel basées sur la géolocalisation et le statut des appareils. Chaque accès est journalisé dans Azure Monitor pour audit.
Le coût mensuel total du système représente environ 800 CHF, incluant les ressources Azure, licences Power Automate Premium et support houle. Ce coût est rapidement amorti par les gains de productivité équivalents à plusieurs jours de travail économisés chaque mois.
Conclusion
Cette solution illustre comment l'IA générative peut transformer un métier à forte composante intellectuelle comme la gestion de fortune. En automatisant la lecture préliminaire de documents, nous permettons aux professionnels de se concentrer sur l'analyse, la stratégie et la relation humaine avec leurs clients, là où réside leur véritable valeur ajoutée.