doItWisely
Analyse de décision fondée sur des preuves pour domaines réglementés – déterministe, traçable, sans LLM dans le chemin central.
Un moteur d'aide à la décision plutôt qu'un chatbot : la DecisionAnalysis structurée comme source de vérité, des règles déclaratives, un knowledge graph, la provenance et des chemins de raisonnement traçables – exploité en production pour des domaines comme la certification CE, le droit des GmbH et le savoir-faire batteries.
- Défi technique
- Des décisions réglementaires et économiques – par exemple autour de la certification CE, du droit des GmbH ou du savoir-faire batteries – devaient être prises de manière reproductible et fondée sur des preuves : traçables, sans fausse précision et sans qu'un modèle de langage ne remplace la vérité métier.
- Architecture
- Monolithe modulaire : API Fastify et frontend React ; PostgreSQL + pgvector pour les sources, règles, paramètres, données d'entreprise, gold cases et audit ; Neo4j Community pour un knowledge graph à deux couches (connaissance sémantique plus graphe d'effets dérivé des règles et reconstructible). Règles JSON déclaratives avec un AST de condition typé, moteur de calcul déterministe, modèle d'autorité des sources et un LLM strictement en aval, indépendant du fournisseur.
- Défis d'ingénierie
- Séparer la connaissance sémantique des effets dérivés des règles, provenance et temporalité first-class, sources contradictoires traitées comme connaissance plutôt que comme bruit, arithmétique monétaire en unités mineures, évaluation qualitative sans scores inventés, ainsi que l'exploitation de deux bases de données.
- Compétences démontrées
- Ingénierie de knowledge graph, systèmes de décision explicables et basés sur des règles, calcul déterministe, modélisation des preuves et de la provenance, architecture RAG multilingue et une suite de tests de décision validée.
doItWisely est une étude de cas d’ingénierie Riegel Systems portant sur l’analyse de décisions fondée sur des preuves dans des domaines réglementés. Ce n’est ni un conseil juridique ni un chatbot, mais un moteur d’aide à la décision : la DecisionAnalysis structurée est la vérité, le texte n’en est qu’une projection.
doItWisely est en production depuis aujourd’hui. Parmi les domaines appris : certification CE, droit des GmbH et savoir-faire batteries – chacun comme connaissance vérifiée dans le knowledge graph, et non comme intuition ou réponse plausible d’un LLM.
Domaines appris
- Certification CE
- Droit des GmbH
- Savoir-faire batteries
Chemin de décision
- Question → intention & contexte d'entreprise
- Knowledge Graph (Neo4j)
- Règles applicables (déclaratives)
- Calculs déterministes
- Comparaison de scénarios
- DecisionAnalysis
- Enrichissement des preuves (RAG)
- Formulation par LLM (en aval)
Points architecturaux
- La structure est la source de vérité – le texte est projeté à partir du résultat, et non l’inverse
- Knowledge graph à deux couches : connaissance sémantique faisant autorité plus graphe d’effets dérivé des règles et reconstructible
- Règles déclaratives avec un AST de condition typé au lieu d’une logique métier cachée dans le code
- Provenance et temporalité sont first-class et lisibles par machine
- Les sources contradictoires sont détectées, préservées et rapportées – l’autorité pilote le classement et la confiance, pas automatiquement la vérité métier
- RAG strictement en aval : connaissance vérifiée avant l’interprétation de documents à l’exécution
- Monnaie en unités mineures, pas d’arithmétique à virgule flottante pour les montants
Message clé
doItWisely illustre la capacité à construire des domaines complexes comme des systèmes explicables, déterministes et auditables – avec un knowledge graph, un jeu de règles et des preuves complètes plutôt que des réponses de LLM plausibles mais invérifiables.
Technologies & concepts
Un projet d'ingénierie similaire ?
Si votre projet requiert une profondeur technique comparable, nous discutons faisabilité, architecture et effort – concrètement plutôt qu'en format pitch.