ESI Talents

Sujet de Stage N°: 311

Sujet de Stage
Validation

Sujet de stage N° 311

Type*

Specialites*

Organisme*

Coencadrants*

Promoteur*

AZOUAOU Faiçal

Email promoteur*

Tel promoteur

Intitule*

Qanoun-Tech 3.0 Moteur de recherche sémantique des textes juridiques

Resume*

Le projet Qanoun-tech vise à proposer un ensemble d’outils technologiques, pour
moderniser la pratique du droit en Algérie. Des outils qui sont destinés à être utilisé par les
avocats, les juges et les professionnels du droit.
Dans le cadre d’un PFE 2018-2019 fait par le binôme (Tarek Bazine & Mahfoud ChikhAissa)
nous avons déjà réalisé et déployé deux projets :
1- https://justice-algerie.com/fr un annuaire des avocats algériens, utilisé par les avocats
comme une sorte de CRM pour recruter de nouveaux clients.
2- Un module de recherche juridique
Dans le cadre d’un PFE 2019-2020 fait par Khaldi Abderraouf, un moteur de recherche lexical a
été réalisé en implémentant deux processus fondamentaux :
1- Le processus acquisition des données (textes juridiques)
2- Le processus de recherche lexical en utilisant le framework elasticsearch

Objectifs*

L’objectif du projet de cette année est de proposer un moteur de recherche sémantique en
exploitant les technologies du machine learning et de l’intelligence artificielle.
Les moteurs de recherches classique se basent sur plusieurs modèles : statistique, vectoriel ou
probabiliste pour répondre aux requêtes de l’utilisateur. Ces moteurs se basent sur des
techniques lexicales pour afficher des résultats qui incluent les mots clefs de l’utilisateur sans
comprendre le sens des termes.
Les moteurs de recherches sémantique essaient d'améliorer la précision de recherche en
essayant de comprendre l'objectif de recherche et la signification contextuelle des mots clés de
l’utilisateur afin de générer des résultats plus pertinents.
Les techniques du machine learning telles que
- word2vec,
- sentence2vec,
- word embedding
- BERT bert bidirectional encoder representations from transformers
- NLP (natural language processing)
permettent de réaliser des moteurs de recherche sémantique qui donnent des résultats plus
pertinents.
Le travail attendu est donc d’analyser, concevoir, réaliser et déployer un moteur de recherche
sémantique juridique qui comprend le sens des requêtes des utilisateurs et qui renvoi des
résultats plus pertinents.
Dans le travail précédent, les étudiants ont déjà collecté une grande collection de corpus de
textes juridique exploitable pour le moteur de recherche sémantique.

Resultats attendus*

- Etat de l’art sur
- Les moteurs de recherche sémantique
- L’utilisation du machine learning pour intégrer la sémantique dans les moteurs de
recherche
- Analyse ; spécification des besoins et conception
- L’indexation / La recherche
- Les services à valeur ajoutée dans un moteur de recherche
- Réalisation & déploiement

Antecedents

Moyens informatiques

Echeancier*

Etapes à renseigner

Bibliographie

https://blog.doctrine.fr/doctrine-ringardise-les-autres-moteurs-de-recherche-juridique-qui-
semblent-desormais-complexes/
https://business.lesechos.fr/entrepreneurs/financer-sa-creation/0211384956829-doctrine-affole-
les-compteurs-de-l-amorcage-300933.php

Statut validation*

Reponse aux experts

Reserve pour*

Projet recherche

Notification

Avis sur le Sujet de Stage

Intitule	Organisme	Debut	Fin	Avis	Commentaire
Qanoun-Tech 3.0 Moteur de recherche sémantique des textes juridiques	LCSI : Laboratoire de la Communication dans les Systèmes Informatiques	09/15/2020	09/30/2020	Avis favorable	—
Qanoun-Tech 3.0 Moteur de recherche sémantique des textes juridiques	LCSI : Laboratoire de la Communication dans les Systèmes Informatiques	09/15/2020	09/30/2020	Non Renseigné	—
Qanoun-Tech 3.0 Moteur de recherche sémantique des textes juridiques	LCSI : Laboratoire de la Communication dans les Systèmes Informatiques	09/15/2020	09/30/2020	Avis favorable	—
Qanoun-Tech 3.0 Moteur de recherche sémantique des textes juridiques	LCSI : Laboratoire de la Communication dans les Systèmes Informatiques	09/15/2020	09/18/2020	Avis favorable avec réserves mineures	Les objectifs sont clairs (développement d'un moteur de recherche sémantique de textes juridiques). Par contre, je n'ai pas trouvé de références scientifiques (papier et pas de liens web) pour les méthodes utilisées, par exemple, PNL est un vaste domaine. ALors, qu'elle méthode méthode de "text mining", je pense, vont l'utiliser.