--- language: - fr license: mit tags: - chatbot - n8n - openai - business-assistant - ethical-ai - eu-ai-act - responsible-ai pipeline_tag: text-generation --- # Verrier Pro Assistant ## Model Details | Élément | Valeur | |----------|--------| | Nom | Verrier Pro Assistant | | Version | 1.0 | | Date | Juillet 2026 | | Auteur | Mahaut Windal | | Cadre | Projet pédagogique – Sophia Ynov Campus | | Licence | MIT | ### Description Verrier Pro Assistant est un assistant conversationnel développé pour l'application **Verrier Pro**. Il repose sur un workflow **n8n**, une API métier développée en **Node.js / Express**, une base de données **PostgreSQL** et un modèle de langage **OpenAI GPT**. Le système ne constitue pas un modèle entraîné spécifiquement. Il s'agit d'un système IA qui reçoit un contexte métier généré dynamiquement par l'application afin de répondre aux questions des utilisateurs. --- # Architecture ``` Utilisateur │ ▼ Workflow n8n │ ▼ API Verrier Pro (/api/chatbot/context) │ ▼ Contexte métier JSON │ ▼ OpenAI GPT │ ▼ Réponse utilisateur ``` Le modèle n'accède jamais directement à la base PostgreSQL. Toutes les données proviennent de l'API métier. ![image](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6a44ec022acd49a70839820b/H-Zh6FpeADXAil66QUrsO.png) --- # Intended Use Le système est destiné aux artisans utilisant l'application Verrier Pro. Il permet de consulter : - le tableau de bord - les pièces - les stocks - les galeries - les commandes - les événements Le chatbot a uniquement un rôle d'assistant de consultation. --- # Out-of-scope Le système ne doit jamais être utilisé pour : - créer une donnée - modifier une donnée - supprimer une donnée - prendre une décision métier - remplacer un expert - répondre à des questions extérieures à Verrier Pro - inventer des informations absentes de la base Toute modification doit être réalisée directement dans l'application. --- # Data Sources Les informations utilisées proviennent uniquement : - de la base PostgreSQL de Verrier Pro - de l'API `/api/chatbot/context` Le contexte est généré à chaque requête. ![image](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6a44ec022acd49a70839820b/DAxqxbf_usFnSWcPlJ6QZ.png) Aucune connaissance spécifique n'est stockée dans le modèle. --- # Training Aucun entraînement spécifique n'a été réalisé. Le système utilise un modèle OpenAI pré-entraîné. Les informations métier sont injectées dynamiquement dans le prompt via l'API. --- # Evaluation Metrics Le système a été évalué à l'aide de scénarios fonctionnels. | Catégorie | Résultat attendu | |------------|------------------| | Consultation tableau de bord | ✅ | | Consultation des pièces | ✅ | | Consultation des stocks | ✅ | | Consultation des commandes | ✅ | | Consultation des galeries | ✅ | | Consultation des événements | ✅ | | Refus des demandes de modification | ✅ | | Refus des demandes hors périmètre | ✅ | | Refus d'inventer des informations | ✅ | Le système est évalué sur son comportement fonctionnel plutôt que sur une métrique classique d'apprentissage automatique. --- # Quantitative Analysis Scénarios de validation réalisés : | Type de scénario | Nombre | |------------------|--------| | Tableau de bord | 5 | | Pièces | 8 | | Stocks | 7 | | Commandes | 6 | | Galeries | 4 | | Événements | 4 | | Cas hors périmètre | 5 | **Total : 39 scénarios de test.** Les réponses ont été comparées aux données présentes dans PostgreSQL. --- # Ethical Considerations Le système applique plusieurs mesures de réduction des risques. ## Transparence L'utilisateur est informé qu'il échange avec un assistant IA. ## Supervision humaine Le chatbot ne prend aucune décision. Toutes les décisions restent sous la responsabilité de l'utilisateur. ![image](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6a44ec022acd49a70839820b/tXk5NcygFcQPHOtpXAFks.png) ## Protection des données Le modèle ne reçoit que les informations nécessaires à la réponse. Il n'accède jamais directement à la base de données. ## Hallucinations Le prompt impose : - aucune invention d'information - réponses limitées au contexte fourni - refus des données absentes --- # Risks Les principaux risques identifiés sont : | Risque | Mesure mise en œuvre | |---------|----------------------| | Hallucination | Réponses limitées au contexte | | Mauvaise interprétation | Validation humaine | | Utilisation hors périmètre | Prompt restrictif | | Tentative de modification | Consultation uniquement | | Données incomplètes | Refus de répondre si l'information est absente | --- # Known Limitations Le chatbot : - dépend entièrement des données présentes dans Verrier Pro ; - ne connaît pas les informations absentes de la base ; - ne remplace pas un expert métier ; - ne réalise aucune action sur l'application ; - ne possède pas de mémoire métier permanente ; - peut refuser certaines questions lorsqu'elles sortent du périmètre prévu. ![image](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6a44ec022acd49a70839820b/TIL5-8Kx9F8ALd7hxOcwI.png) --- # Recommendations Le système ne doit pas être utilisé : - pour prendre une décision professionnelle ; - pour modifier les données ; - pour réaliser des opérations métier ; - pour répondre à des questions juridiques ou fiscales. Il constitue uniquement une aide à la consultation. --- # Human Oversight Toutes les actions restent sous contrôle humain. Le chatbot n'effectue aucune opération de manière autonome. Les utilisateurs doivent vérifier les informations importantes avant toute décision. --- # EU AI Act Assessment ## Classification proposée **Système d'IA à risque limité (Limited Risk AI System).** ### Justification Le système : - ne réalise aucun profilage ; - ne prend aucune décision automatisée ; - ne produit aucune décision juridique ; - agit uniquement comme assistant conversationnel ; - fournit des informations consultatives. ### Mesures mises en œuvre - transparence sur l'utilisation d'une IA ; - documentation du système (Model Card) ; - supervision humaine ; - périmètre fonctionnel limité ; - limitation des données transmises ; - protection contre les hallucinations. --- # Technical Stack - n8n - OpenAI GPT - Node.js - Express - PostgreSQL - Drizzle ORM - Docker --- # Authors Projet réalisé dans le cadre du Master **Expert en Développement Logiciel**. **Sophia Ynov Campus** Auteur : **Mahaut Windal** Année : **2026**