OpenAI : transformer les contrats en données exploitables
Cet article fait partie d’une série d’articles expliquant comment OpenAI développe ses solutions en s’appuyant sur sa propre technologie.
Chaque fois qu’une affaire est conclue, un contrat est signé. Celui-ci précise les dates de début, les modalités de facturation et les clauses de reconduction.
Au départ, le processus est gérable : on lit le contrat ligne par ligne, on saisit les informations dans un tableur, puis on recommence. Mais quand le volume se multiplie, cette approche manuelle ne tient plus.
« En moins de six mois, notre équipe est passée d’une centaine de contrats à lire à des milliers. Et nous n’avons recruté qu’une seule personne supplémentaire. De toute évidence, ce processus ne pouvait pas être déployé à plus grande échelle », déclare Wei An Lee, ingénieur IA.
Au lieu de mobiliser toujours plus de personnes, nos équipes chargées des finances et de l’ingénierie ont créé un agent dédié aux données des contrats. Le concept est simple : supprimer le côté répétitif de la lecture des contrats et laisser les experts garder la main.
L’agent fonctionne en trois étapes.
- Ingestion de données : fichiers PDF, copies numérisées et même photos annotées à la main. Ce qui, autrefois, représentait des dizaines de fichiers disparates alimente désormais un processus unique.
- Inférence avec prompts : grâce à la génération augmentée par récupération (RAG), le système analyse les contrats et produit des données structurées. Il ne ressort pas des milliers de pages dans leur contexte ; il n’extrait que les informations pertinentes, raisonne et montre sa démarche.
- Revue : les experts en finance vérifient le résultat structuré et le complètent avec des annotations et des références si des termes sont non standard. L’agent souligne les points inhabituels et les équipes humaines sont ensuite sollicitées pour la revue.
« Nous ne faisons pas qu’analyser, nous raisonnons. Nous expliquons pourquoi un terme n’est pas standard, en citant le bon document, et nous laissons le réviseur confirmer la classification ASC 606. »
Le résultat : un ensemble de données directement exploitable dans les workflows financiers. Ce qui prenait auparavant des heures est désormais livré du jour au lendemain, annoté et prêt à être validé. Les experts restent informés, mais leur rôle n’est plus de saisir des données manuellement ; il s’agit de faire preuve de jugement.
« Ce qu’il y a de formidable, c’est que l’IA prend en charge le gros du travail. Le lendemain matin, nos équipes n’ont plus qu’à vérifier les données. »
Cette approche donne confiance. Les professionnels reçoivent des données structurées et raisonnées, adaptées à grande échelle, mais c’est leur expertise qui détermine le résultat.
Conséquences ?
- Délais réduits : le temps de revue a été divisé par deux. Le travail est prêt en 24 heures.
- Capacité élargie : des milliers de contrats sont traités sans avoir à augmenter les effectifs.
- Contexte intelligent : les termes non standard sont mis en évidence et justifiés avec des documents de référence.
- Résultats interrogeables : le format tabulaire dans l’entrepôt de données facilite l’analyse.
Les retours des experts affinent l’agent, rendant chaque revue plus rapide et plus précise.
« La seule façon d’accompagner la croissance d’OpenAI, c’est grâce à ce système, explique Wei An Lee. Sans cela, il aurait fallu agrandir l’équipe au même rythme que le volume de contrats. Cette approche nous permet de garder une équipe resserrée tout en gérant une hypercroissance. »
Désormais, cette architecture s’occupe également des acquisitions, de la conformité et même des clôtures mensuelles. Le principe reste le même : automatiser les tâches répétitives et laisser aux humains le soin d’exercer leur jugement.
Les ingénieurs décrivent ce processus comme un « travail manuel déjà effectué », et non comme une substitution à la prise de décisions. Les équipes finance continuent de parler des nombres ; l’agent veille simplement à ce qu’elles ne passent pas leurs journées sur des tâches fastidieuses.
Au départ, il s’agissait de résoudre le problème lié aux contrats. Aujourd’hui, c’est toute une nouvelle façon de travailler dans le domaine des finances. Le traitement des données s’effectue en 24 heures. Les professionnels se concentrent sur l’analyse et la stratégie. La direction peut accompagner la croissance en toute confiance, sans devoir accroître les effectifs au même rythme.
L’agent dédié aux données des contrats sert de modèle : il montre comment l’IA peut transformer de manière responsable les métiers réglementés et à forts enjeux. Mais il montre également les possibilités qui s’offrent aux équipes, lorsque les experts collaborent avec des systèmes intelligents : plus de pouvoir, plus de confiance et plus de temps à consacrer aux tâches importantes.
