Notice de confiance IA : Thinkproject AI dans CDE NextGen
À quoi ça sert ?
Thinkproject AI apporte une recherche intelligente au sein de votre environnement documentaire (CDE). Concrètement, les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel sur leurs fichiers, plans, spécifications, rapports, plannings et obtenir :
- une réponse de synthèse rédigée par l’IA ;
- des références aux documents sources qui la justifient ;
- un fil de conversation contextualisé tout au long d’une session de travail.
La fonction intègre également des outils de gestion des sessions : historique des questions posées, reprise d’une conversation passée, épinglage, archivage ou suppression de sessions. L’objectif est simple : retrouver et comprendre l’information projet plus vite, sans jamais perdre le fil.
Important : Thinkproject AI est un outil d’aide. Il ne remplace ni l’expertise professionnelle, ni la gouvernance projet, ni les processus de contrôle documentaire.
Quelles données sont utilisées ?
L’IA travaille uniquement à partir des fichiers stockés dans votre CDE : plans, spécifications, plannings, rapports, fiches techniques, etc. Selon leur contenu, ces fichiers peuvent contenir des données personnelles : noms, adresses e-mail dans les cartouches ou commentaires, par exemple.
La qualité des réponses dépend directement de la qualité et de la structure de vos documents sources.
Qui peut voir quoi ?
Thinkproject AI respecte les droits d’accès déjà définis dans votre CDE. Un utilisateur ne devrait pas voir, dans les résultats de recherche ou les réponses générées, des informations issues de documents auxquels il n’est pas autorisé à accéder. Les actions sur les sessions (suppression, archivage, retour en arrière…) ne s’appliquent qu’aux conversations appartenant à l’utilisateur connecté.
Où les données sont-elles hébergées ?
Les services Thinkproject AI tournent sur Google Cloud Platform et s’intègrent à la plateforme CDE NextGen hébergée sur Microsoft Azure. Selon votre région contractuelle, l’hébergement peut être localisé au Royaume-Uni, en Europe ou en Australie.
Quelles technologies sont utilisées ?
Thinkproject AI s’appuie sur la suite Google Cloud :
- Vertex AI pour la génération des représentations vectorielles (embeddings) utilisées dans la recherche sémantique ;
- Spanner Graph DB et Datastore pour l’indexation et la recherche vectorielle ;
- BigQuery pour le traitement des données ;
- les grands modèles de langage Gemini pour générer les réponses contextualisées.
Quelle est la place de l’humain ?
Centrale. Thinkproject AI est conçu pour ne pas automatiser les décisions ni agir à la place des utilisateurs. C’est un outil d’assistance : les utilisateurs restent pleinement responsables de vérifier les résultats et de consulter les sources référencées. Pour faciliter cette vérification, chaque réponse est accompagnée de liens vers les documents sources. L’interface indique clairement quand un contenu a été généré par l’IA.
Comment la qualité est-elle surveillée ?
Chaque fonction est testée avant mise en production. Des tests de non-régression sont recommandés régulièrement, notamment lors des mises à jour des modèles sous-jacents par les fournisseurs.
Langues disponibles
Thinkproject AI prend actuellement en charge la recherche et les réponses dans les langues suivantes :
- Anglais : Disponible
- Allemand : Disponible
- Français : En cours de configuration
- Espagnol : En cours de configuration
Pour des résultats optimaux, la question posée, les documents indexés et la réponse générée doivent être dans la même langue. La recherche combinant plusieurs langues n’est pas encore prise en charge.
Points de vigilance
Comme tout système d’IA, Thinkproject AI a ses limites. Il peut parfois :
- retourner des résultats incomplets ou partiellement pertinents ;
- produire des synthèses trop générales ou inexactes ;
- ne pas retrouver tous les documents pertinents.
Quelques points importants à garder en tête :
- Formats compatibles : PDF, images et fichiers Microsoft Office uniquement.
- Qualité des sources : les réponses dépendent directement de la qualité des documents indexés. Les documents numérisés ou de faible résolution peuvent donner des résultats moins fiables.
- Indexation : les documents très récemment mis à jour peuvent ne pas apparaître immédiatement dans les résultats.
- Annulation/retour : cette fonction restaure le contexte d’une conversation à un point antérieur, mais n’est pas conçue pour modifier les documents projet ou les systèmes externes.
- Conservation des sessions : l’historique des conversations est soumis aux politiques de conservation définies par la plateforme.
Les réponses générées par l’IA ne devraient pas être considérées comme faisant autorité sans consultation préalable des sources sous-jacentes.