Memoire - Generateur de fiches d'arret

Prototype de generation automatique de fiches d'arret a partir des decisions de la Cour de cassation (open data Judilibre).

Pipeline

1. Acquisition (API Judilibre)
2. Segmentation (regles + modele)
3. Resume (extractif + abstractif)
4. Recherche semantique (embeddings + FAISS)
5. Evaluation (ROUGE + grille juridique)

Installation

python -m venv venv
# Windows : venv\Scripts\activate
# macOS/Linux : source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Ajouter un fichier .env a la racine (jamais commite) contenant :

JUDILIBRE_CLIENT_ID=...
JUDILIBRE_CLIENT_SECRET=...
JUDILIBRE_BASE_URL=https://api.piste.gouv.fr/cassation/judilibre/v1.0
JUDILIBRE_OAUTH_TOKEN_URL=https://oauth.piste.gouv.fr/api/oauth/token

Construction du corpus

Le maillon 3 (resume) a besoin de deux corpus complementaires stockes tous les deux dans data/corpus/ (git-ignored). Chaque arret est un fichier <id>.json, plus un index _index.csv qui trace l'origine (passe, annee, publication, presence du sommaire) sans jamais persister le texte de la decision.

Passe A : "supervisee" (paires arret -> sommaire officiel)

But : constituer un corpus d'apprentissage pour l'abstractif. Cible : au moins 2000 arrets avec sommaire non vide.

venv/bin/python -m src.acquisition.build_corpus \
    --passe a \
    --publication b r \
    --exiger-sommaire \
    -n 2000

publication in {b, r} = bulletin ou rapport annuel : cette selection concentre les arrets pour lesquels la Cour publie un sommaire officiel.

Passe B : "representative" (evaluation en usage reel)

But : mesurer le comportement du pipeline sur un tirage tout-venant (arrets avec ou sans sommaire).

venv/bin/python -m src.acquisition.build_corpus \
    --passe b \
    -n 500

Les deux passes ecrivent dans le meme dossier data/corpus/ ; l'index data/corpus/_index.csv conserve la trace de la passe qui a decouvert chaque id (aucune ligne en double).

Reprise

La reprise est intrinseque : les fichiers deja sur disque ne sont pas reecrits. On peut donc relancer la meme commande apres une interruption, ou monter progressivement -n sur plusieurs sessions.

Analyse du corpus

venv/bin/python -m src.segmentation.rapport

Produit un CSV horodate dans reports/ (une ligne par arret, uniquement des metadonnees publiques et des compteurs -- jamais de texte) et un resume console incluant :

• la repartition par origine de segmentation (api / regles / indetermine),
• la presence de chaque zone de fiche et sa longueur moyenne,
• le nombre de paires (arret, sommaire) exploitables et leur repartition par annee et par chambre,
• la longueur moyenne du texte et du sommaire, et le taux de compression moyen (indispensable pour calibrer les hyperparametres du maillon 3),
• le taux de sommaire officiel par valeur de publication.

Split gele pour l'entrainement (maillon 3)

Le split est reconstruit sur les paires exploitables selon la strategie d'entree du modele. Il est fige dans data/splits/ (ids uniquement, seed=42, stratification par chambre x decennie regroupee).

Note importante sur les strategies :

• les mesures de l'etape A ont fait ressortir 1999 paires exploitables pour la strategie motivations+expose et 1963 pour la strategie motivations (36 arrets ont un expose non vide sans motivations reconnues) ;
• l'entrainement (etape C) utilise motivations : le split est donc regele sur ce sous-ensemble a 1963 paires (train=1570 / val=196 / test=197). Aucun modele n'a ete entraine sur le split precedent : ce regelage ne fait pas fuiter d'information.

Pour regenerer les splits (memes seed et stratification) :

venv/bin/python -m src.summarization.dataset --strategie-split motivations

Investigation d'un arret

venv/bin/python scripts/inspecter_arret.py <id_arret>
venv/bin/python scripts/inspecter_arret.py --indetermine

Affiche a l'ecran (sans persister ni logger) les metadonnees publiques et un apercu de 200 caracteres, pour identifier manuellement les arrets qui sortent du perimetre (avis, ordonnances, etc.) et decider s'ils doivent etre ecartes du corpus d'apprentissage.