Etudiant : MOUTAOUAKIL OUMNIYA

Filière : Master Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia (MLAIM)

Encadrant : Pr. ZINEDINE AHMED

Annèe : 2026

Résumé : L'accès au droit belge demeure fragmenté entre plusieurs sources hétérogènes, rendant la consultation juridique coûteuse et complexe, en particulier pour les petites et moyennes entreprises dépourvues de service juridique interne. Les systèmes d'intelligence artificielle classiques peinent à répondre à ce besoin en raison de la nature multi-domaine des corpus juridiques et du risque élevé d'hallucinations documenté sur les outils existants. Ce mémoire présente la conception, l'implémentation et l'évaluation de Belgian Law Brain, un agent RAG agentique multi-sources spécialisé dans le droit belge, développé dans le cadre d'un stage de fin d'études au sein de l'agence ELAVI / Flugia. Le système repose sur une base vectorielle indexant des lois belges consolidées couvrant plusieurs domaines juridiques, une architecture agentique orchestrant des outils autonomes de recherche et de scraping en temps réel, ainsi qu'un prompt système structuré intégrant des blocs de sécurité et une conformité au règlement européen sur l'intelligence artificielle. L'ensemble est propulsé par Claude Opus 4.7 comme modèle de génération, et intègre un module de persistance pour le profilage entreprise ainsi qu'une interface déployée en cloud. Une évaluation systématique portant sur plusieurs configurations d'embedding, de filtrage et de reranking, complétée par une évaluation multi-juges de la qualité des réponses générées, confirme la fiabilité documentaire du système. Deux expériences originales sur l'architecture agentique apportent une contribution empirique à la littérature sur le RAG appliqué au domaine légal. Mots-clés: RAG, RAG agentique, Legal NLP, embeddings multilingues, reranking, prévention des hallucinations, agents LLM, AI Act, droit belge.