Un service dédié aux environnements réglementés
Les systèmes d’intelligence artificielle généralistes ne sont pas conçus pour opérer de manière fiable dans des environnements juridiques et réglementaires complexes.
Chez BULORΛ.ai, nous concevons des datasets juridiques sur mesure, spécifiquement pensés pour :
- l’audit et l’évaluation d’IA,
- l’entraînement contrôlé de modèles internes,
- la mise en conformité réglementaire (AI Act, gouvernance IA),
- la réduction du risque d’hallucination juridique.
Chaque dataset est juridiquement contraint, documenté et aligné sur un corpus normatif précis.
Une approche fondée sur le corpus, pas sur l’opinion
Nos datasets ne reposent ni sur des réponses génératives libres,
ni sur des interprétations doctrinales non maîtrisées.
Ils sont construits exclusivement à partir de :
- textes légaux et réglementaires officiels,
- circulaires, lignes directrices et standards applicables,
- documents normatifs sélectionnés et validés en amont.
📌 Aucune réponse n’est produite hors du corpus défini.
Cette approche permet de tester non seulement ce qu’une IA sait répondre,
mais surtout si elle sait ne pas répondre lorsqu’elle ne devrait pas.
Une méthodologie orientée audit IA
Chaque dataset sur mesure est conçu comme un outil d’audit, et non comme un simple jeu de données.
Il permet notamment de :
- mesurer la fidélité d’un modèle à un corpus donné,
- identifier les réponses hors périmètre informationnel,
- comparer plusieurs modèles ou architectures (RAG, fine-tuning, prompts),
- documenter les limites et risques d’un système IA.
👉 Cette logique est directement exploitable dans une démarche de gouvernance IA, de contrôle interne ou d’audit externe.
Contenu des datasets sur mesure
Selon les besoins, un dataset peut inclure :
- des questions juridiques précises et vérifiables,
- des cas volontairement incomplets ou ambigus,
- des réponses attendues strictement sourcées,
- des refus documentés lorsque le contexte est insuffisant,
- des métadonnées exploitables par des systèmes d’audit IA.
📦 Formats livrés : JSONL (usage machine), documentation associée
🌍 Langues : français juridique, anglais juridique
🔐 Versions : figées, traçables, identifiées
Cas d’usage typiques
🔍 Audit et benchmark de modèles d’IA
- Comparaison de LLM (OpenAI, Mistral, Claude, modèles internes)
- Évaluation de différentes stratégies RAG
- Mesure du taux d’hallucination hors corpus
🧠 Entraînement et évaluation de modèles internes
- Fine-tuning sous contrainte réglementaire
- Validation post-entraînement
- Détection de dérives informationnelles
💬 Chatbots et assistants juridiques internes
- Assistants conformité / AML / réglementaires
- Outils d’aide à la décision (non décisionnels)
- Limitation stricte du périmètre de réponse
📊 Gouvernance IA & conformité (AI Act)
- Documentation des risques IA
- Preuve de maîtrise du périmètre informationnel
- Support aux audits internes, régulateurs, comités de gouvernance
🚫 Ce que nos datasets ne sont pas
- ❌ des datasets open web non maîtrisés
- ❌ des corpus d’entraînement pour modèles publics
- ❌ des réponses juridiques non sourcées
- ❌ des systèmes de décision automatisée
Nos datasets sont conçus pour évaluer, tester et encadrer l’IA,
pas pour remplacer le raisonnement humain ou la responsabilité juridique.
Cadre contractuel et confidentialité
Chaque projet fait l’objet :
- d’un périmètre contractuel clair,
- d’une licence d’usage définie,
- de restrictions sur la redistribution et l’entraînement public,
- d’une traçabilité des versions livrées.
➡️ Les datasets peuvent être utilisés indépendamment ou en intégration avec BULORΛ.ai.
Démarrer un projet sur mesure
Vous avez un besoin spécifique (AML, assurance, droit social, finance, conformité, etc.) ?
➡️ Contactez-nous pour une démonstration: contact(@)bulora.ai
➡️ Demandez un accès d’évaluation: contact(@)bulora.ai
