Analyse de dossiers de crédit assistée par IA

Contexte Un comité de crédit en institution de microfinance doit analyser chaque dossier (identité, historique de remboursement, garanties, activité génératrice de revenus) avant de statuer sur un prêt. La relecture manuelle est chronophage et le niveau de rigueur varie selon l'agent.

Avant Un prompt générique du type "Résume ce dossier de crédit et dis-moi si je dois l'accepter" — résultat imprévisible : l'IA peut mélanger des informations, formuler un avis sans base claire, voire suggérer un chiffre non présent dans le dossier.

Après Un prompt structuré (méthode CO-STAR) qui :

impose un format de sortie fixe (profil emprunteur / capacité de remboursement / garanties / signaux d'alerte), oblige l'IA à citer la source de chaque affirmation ("selon la pièce X"), fait dire explicitement "information absente du dossier" plutôt que de deviner, simule successivement plusieurs points de vue (agent, analyste risque, conformité) pour

Structuration d'un processus de conformité

Contexte Une institution financière applique des règles de contrôle (KYC, pièces obligatoires, cohérence des justificatifs) qui reposent surtout sur l'expérience individuelle des agents, sans procédure formalisée et systématique.

Avant Chaque agent vérifie "à l'œil", selon sa propre expérience — deux agents peuvent juger différemment un même dossier, et rien n'est documenté sur la façon dont le contrôle a été mené.

Après Transformation de la checklist de conformité existante en prompt réutilisable :

liste précise des critères obligatoires à vérifier, format de rapport identique à chaque analyse (conforme / à corriger / niveau de risque), procédure écrite noir sur blanc, transmissible à un nouvel agent sans dépendre de l'expérience d'un ancien.

Résultat Un contrôle documentaire uniforme et traçable, réalisé en quelques secondes par dossier au lieu d'une relecture manuelle complète, avec un niveau de rigueur constant d'un agent à

Synthèse de documents stratégiques

Contexte Un cabinet, une banque ou une ONG reçoit des rapports longs (audits, études sectorielles, appels d'offres) que les décideurs n'ont pas le temps de lire intégralement, sans pouvoir se permettre de rater une information critique.

Avant Un résumé plat généré par un outil IA grand public — une synthèse générique qui ne distingue pas ce qui compte pour un dirigeant pressé de ce qui intéresse un juriste ou un financier, et qui traite les données sensibles sans précaution particulière.

Après Un prompt conçu pour produire :

un résumé exécutif de 3-4 phrases pour une lecture rapide, les points clés détaillés par section pour qui veut creuser, les éléments chiffrés et échéances isolés à part, une extraction ciblée selon le métier du destinataire (clauses à risque pour un juriste, impacts budgétaires pour un financier), des mécanismes de confidentialité intégrés dès la conception (anonymisation ou consentement explicite pour les données se