Corporate Finance & M&A · Document & Inbox AI

L'IA appliquée à la data room : une due diligence documentaire structurée, pas une relecture page par page.

Pour les équipes corporate finance et M&A qui doivent extraire l'essentiel de centaines de documents en peu de temps, sans rien manquer d'important.

Discuter d'une data room

La situation actuelle

Les data rooms contiennent des centaines de documents hétérogènes.
L'extraction des clauses, chiffres et échéances est manuelle.
Les comparaisons entre documents et entre cibles sont longues.
Le reporting de revue est reconstruit pour chaque dossier.

Le workflow

01 · Entrées

Documents de data room
Checklists de revue
Questions de l'équipe

02 · Traitement

Indexation et classification des documents
Extraction des clauses, montants et dates clés
Réponses sourcées aux questions de la checklist
Signalement des incohérences et manques

03 · Contrôles humains

Chaque réponse cite sa source
Points sensibles en revue senior
Aucune conclusion automatique

04 · Sorties & actions

Synthèse structurée par thème
Registre des points d'attention
Liste des documents manquants
Reporting de revue

Ce qui change

Aujourd'hui

Avec le système

Lecture exhaustive manuelle.

Extraction structurée, lecture ciblée par l'équipe.

Incohérences détectées tard.

Incohérences signalées dès l'indexation.

Reporting reconstruit à chaque dossier.

Reporting généré à partir de la même structure.

Exemple

E4Exemple de workflow

Les contrats clients d'une data room sont indexés ; le système liste les clauses de changement de contrôle avec leur source et signale deux contrats sans clause identifiable pour revue.

Exemple illustratif de la manière dont le process peut fonctionner.

Document & Inbox AI

Emails et documents entrants → données structurées, tickets et actions routées.

Les variables économiques du projet

Aucune économie n'est garantie. Les variables ci-dessous sont celles que nous mesurons en Discover.

Nombre de dossiers par an et de documents par dossier

Temps de revue actuel par dossier

Part des questions de checklist répondables par extraction

Exigences de confidentialité

Toute estimation présente ses hypothèses : temps senior et junior actuel, coût horaire, périmètre automatisable.

Mise en œuvre

01
Discover
Test sur une data room passée anonymisée, définition de la checklist.
02
Données et accès
Environnement sécurisé, accès aux documents.
03
Build
Indexation, extraction, réponses sourcées, reporting.
04
Tests utilisateurs (UAT)
L'équipe compare la synthèse générée à sa revue manuelle.
05
Mise en production et BRICKFYN RUN
Utilisation sur les dossiers suivants, supervision, ajustement.

Sécurité et protection des données

La confidentialité est traitée en priorité : environnement dédié, accès nominatifs, journaux, fournisseurs et régions documentés et validés avec vous avant tout traitement de documents réels.

Répondre à une checklist de due diligence, source à l'appui

Une revue de data room consiste à répondre à une liste de questions à partir de centaines de documents. Le travail n'est pas difficile, il est long, et sa qualité baisse avec la fatigue.

L'indexation permet de répondre question par question en citant le document et le passage utilisés. Une réponse sans source n'a pas de valeur dans ce contexte : c'est le renvoi qui rend la revue défendable.

Les documents où l'information attendue est absente sont signalés explicitement, ce qui est souvent plus utile que les réponses trouvées.

Clauses sensibles et incohérences entre documents

Certaines clauses déterminent la valeur d'une transaction : changement de contrôle, exclusivité, durée ferme, pénalités, engagements de non-concurrence. Elles sont rédigées différemment dans chaque contrat.

Le système les repère, les rassemble par thème et signale les contrats où aucune clause de ce type n'est identifiable, ce qui appelle une lecture humaine ciblée plutôt qu'une relecture intégrale.

Exemple illustratif, classe E4 : les contrats clients d'une data room sont indexés, les clauses de changement de contrôle listées avec leur source, et deux contrats sans clause identifiable signalés pour revue.

Confidentialité : ce que nous écrivons avant de traiter un document

Ce contexte est le plus sensible que nous rencontrons. Nous ne traitons aucun document réel avant d'avoir arrêté et fait valider par vous l'environnement, les accès nominatifs, les journaux, les fournisseurs, les régions de traitement et les durées de conservation.

Les tests se font sur une data room passée et anonymisée, ou sur des documents synthétiques. Cette étape n'est pas négociable et elle précède le devis.

Le cadre réglementaire applicable aux traitements automatisés est détaillé sur notre méthode. La solution sous-jacente est Operations & Knowledge AI.

Questions fréquentes

Les documents quittent-ils notre environnement ?

Cela dépend de l'architecture retenue avec vous. Nous documentons chaque flux avant production.

Le système tire-t-il des conclusions ?

Non. Il extrait, cite et signale ; l'analyse reste à l'équipe.

Compatible avec les data rooms virtuelles ?

Selon les exports et accès disponibles. Confirmé après évaluation.

Quel est le délai de mise en œuvre ?

L'estimation est communiquée à l'issue de la phase Discover, une fois les accès et les tests cadrés.

Discutons d'une data room.

Décrivez vos checklists et vos volumes. Nous vous dirons ce qui peut être structuré et où la revue senior reste indispensable.