OHADA Law : système de questions-réponses juridique par RAG
Système de question-réponse juridique sur le droit OHADA, propulsé par retrieval-augmented generation. Vainqueur de la compétition LLMs for OHADA Law Innovation (Force-N · Zindi Africa).
Aperçu
Système de question-réponse juridique appliqué au droit OHADA (Organisation pour l’Harmonisation en Afrique du Droit des Affaires), développé lors d’un hackathon à l’issue d’un programme de formation en IA & NLP.
Projet vainqueur de la compétition LLMs for OHADA Law Innovation organisée par Force-N (Sénégal) et Zindi Africa, 2025.
Le problème
Le droit OHADA est dense, technique et difficile d’accès pour les non-spécialistes. Permettre de poser une question en langage naturel et d’obtenir une réponse fiable, ancrée dans les textes officiels, représente un gain de temps majeur pour juristes et entreprises.
Approche : retrieval-augmented generation
- Indexation des textes juridiques OHADA en base vectorielle
- Retrieval des passages pertinents à chaque question (recherche sémantique)
- Génération de réponses par un LLM, contraint aux sources récupérées pour limiter les hallucinations
- Citations des articles sources pour garantir la traçabilité
Stack
Python · LLMs · RAG · LangChain · Bases vectorielles
Impact
Le NLP juridique francophone africain reste un domaine quasi-vierge. Ce projet démontre qu’une approche RAG bien conçue peut rendre un corpus juridique complexe réellement consultable.