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JurisPortail — recherche sémantique du droit marocain
Un système de recherche et une application mobile permettant d'interroger les articles juridiques marocains en français par le sens plutôt que par mots-clés exacts.
Contexte: Mémoire de master en génie logiciel, Université Al Akhawayn d'Ifrane, été 2023. Sous la direction de Dr. Asmae Mourhir.

Problème
- Les textes juridiques marocains sont publiés en ligne sous forme de PDF, ce qui limite la recherche à la correspondance de mots-clés.
- Cette approche ignore le contexte et la formulation du langage juridique et ralentit l'accès au bon article pour les professionnels, les chercheurs et les citoyens.
Mon rôle
- Auteur unique du mémoire : extraction des données, prétraitement, modèles de recherche, évaluation et conception de l'application mobile.
Contraintes
- Pas de grand jeu de paires requête–article annotées, ce qui exclut un fine-tuning supervisé.
- Structure hétérogène des PDF sources ; les documents contenant des tableaux ont été écartés pour fiabiliser l'extraction.
- Vocabulaire juridique français, où le terme exact et son contexte comptent tous deux.
Architecture et approche
- Extraction semi-automatisée de 4 048 articles issus de six codes, dont le Code de commerce, le Code du travail, le Code pénal et le Code des obligations et des contrats.
- Pipeline de prétraitement du français (tokenisation, suppression de la ponctuation et des mots vides, lemmatisation, nettoyage des accents) réduisant le volume de tokens d'environ moitié.
- Trois approches de recherche : BM25 et deux variantes (BM25L, BM25+), TF-IDF avec indexation sémantique latente, et une approche hybride combinant BM25+ et TF-IDF/LSI.
- Recommandations d'articles similaires à partir d'embeddings Sentence-CamemBERT indexés avec ANNOY (plus proches voisins approximatifs).
- Une application React Native sur un backend Laravel pour la recherche, les articles similaires et le signalement de pertinence.
Choix clés
- Modèles lexicaux et sémantiques latents plutôt que des transformers fine-tunés pour la recherche, car ils ne nécessitent pas de paires annotées.
- Embeddings de transformers réservés aux recommandations, où la similarité globale entre articles compte davantage que les termes exacts.
- Évaluation combinant Recall@8 et précision moyenne (mAP) avec l'avis d'une experte juridique et le signalement de pertinence par dix utilisateurs tests.
Résultats
- Sur le jeu d'évaluation du mémoire, l'approche hybride obtient le meilleur Recall@8 (0,92) et BM25+ la meilleure précision moyenne (0,70).
- L'experte a validé BM25, BM25+, TF-IDF/LSI et le modèle de recommandation, et écarté BM25L.
- Il s'agit de résultats de recherche hors ligne, non de chiffres d'usage en production.
Technologies
- Python
- BM25 / BM25+
- TF-IDF
- LSI
- Sentence-CamemBERT
- ANNOY
- React Native
- Laravel
Documents
Projets liés
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