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CDAConnaissance documentaire augmentée

Industrie automobile · Direction qualité

Comment un équipementier automobile a certifié sa conformité fournisseur.

Caillau devait extraire les exigences des cahiers des charges constructeurs, les rapprocher des procédures internes et produire un dossier défendable — sans omissions « tiroir ».

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Indicateurs clés

Client
Caillau
Secteur
Industrie automobile
Fonction
Direction qualité
Statut
En recettage
Déploiement
On-premise (conteneurs)

Le contexte

Équipementier automobile collaborant avec de nombreux constructeurs. Premier projet d’IA du groupe : analyser systématiquement cahiers des charges, spécifications et normes clients.

Le problème

  • Budget annuel estimé à 150 000 € pour l’analyse manuelle, sans garantie de couverture complète.
  • Documents longs, multilingues, exigences imbriquées. Une omission « tiroir » est un risque de non-conformité.
  • Les arbitrages n’étaient pas documentés : face à un auditeur, la réponse tenait du souvenir.

La solution

Pipeline en sept étapes : parsing multi-formats, extraction des exigences (y compris « tiroir »), indexation des procédures, rapprochement sémantique, scoring, commentaires de justification, validation HITL avant export.

Composants NEXA mobilisés

Composant Rôle
Algorithme d’arbitrage RAG + mots-clés + heuristiques
Evidence Panel Score, sources rapprochées, lineage par exigence
HITL Validation qualité avant export
AI Knowledge Vault Patterns de conformité réutilisables
Audit Pack Export standardisé pour les auditeurs

L'impact

Axe Impact concret
Conformité Analyse systématique des exigences ; réduction des omissions.
Productivité Réduction du coût annuel d’analyse manuelle (estimation 150 000 €).
Qualité Score client estimé 80/100 dès la première démonstration.

CDAConnaissance documentaire augmentée

« Score estimé 80/100 dès la démonstration. Confiance pour converger en quelques itérations. »

Direction qualité, équipementier automobile français Référence communicable sous NDA

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