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Omar LahkimEN

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Étude de cas · IA appliquée · Recherche d'information

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.

Interface de recherche JurisPortail affichant des articles juridiques classés

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

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