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M&A / Finance

DealRoom Sentinel — AI Tech Due Diligence agent on M&A data rooms

Ingest a data room, get a structured, sourced and scored Red Flags Report, then query the documents in natural language — every answer cites its source and refuses to hallucinate.

DealRoom Sentinel — AI Tech Due Diligence agent on M&A data rooms

Executive summary

Un livrable « cabinet-grade » : red flags catégorisés par axe de due diligence, sévérité, implication financière, recommandation et source cliquable — l'écran qu'un associé Tech DD aurait aimé avoir sur son dernier deal. La data room de démo (cible fictive NovaLogix) est ingérée et classée par axe en quelques secondes, sans aucune configuration.

Business problem

Une Tech Due Diligence M&A oblige à éplucher des dizaines de documents hétérogènes sous forte pression de temps, en risquant de rater des signaux critiques (dette technique, SPOF sans plan de reprise, incident RGPD non déclaré, key-man, sur-licensing…).

Solution

Un agent IA ingère la data room, classe chaque document par axe DD, détecte des red flags sourcés, calcule un score de risque IT global + sous-scores par axe (radar), produit une synthèse exécutive exportable en PDF, et ouvre un Q&A RAG avec garde-fou anti-hallucination (« Non documenté » quand l'information est absente).

Tech architecture

Next.js 14 (App Router, TS, Tailwind) — route handlers déployables sur Vercel sans serveur séparé. LLM Claude (@anthropic-ai/sdk, claude-sonnet-4-6). Embeddings locaux (bag-of-words hashé, TF + L2) + vector store in-memory à similarité cosinus, derrière une interface prête pour Supabase pgvector. Parsing pdf-parse / mammoth / xlsx. Confidentialité par conception : documents et chunks vivent dans le navigateur ; les routes API sont stateless et ne persistent rien côté serveur.

Architecture graphic

Reserved slot for an architecture diagram (local SVG or image).

Use cases

Red Flags Report structuré par axe DD (sévérité + implication financière)
Score de risque IT global + radar par axe
Synthèse exécutive exportable en PDF
Q&A sourcé sur la data room (anti-hallucination)

Impact

  • Anti-hallucination strict : « Non documenté » plutôt qu'inventer ; seuil de pertinence.
  • Traçabilité : chaque red flag et chaque réponse porte une source cliquable (document + page + passage).
  • Confidentialité par conception : traitement navigateur, routes API stateless, rien persisté côté serveur.
  • Mode dégradé clair sans clé API (red flags curés + réponses extractives sourcées).

Timeline

Produit — démo interactive (mode dégradé sans clé API), déployable Vercel

Role & team

Product & AI architecture, agent design, RAG, full-stack Next.js

Next steps

Branchement vector store Supabase pgvector, extension des axes DD, connecteurs data room.

Tech stack

Next.js 14TypeScriptTailwindClaude (Sonnet)@anthropic-ai/sdkRAG / embeddings locauxpdf-parse / mammoth / xlsxrechartszustandVercel

Target users

Cabinets Tech DDFonds Private EquityCorporate M&AAdvisors