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M&A / Finance

DealRoom Sentinel — agent IA de Tech Due Diligence sur data room M&A

Ingérez une data room, obtenez un Red Flags Report structuré, sourcé et scoré, puis interrogez les documents en langage naturel — chaque réponse citant sa source, et refusant d'inventer.

DealRoom Sentinel — agent IA de Tech Due Diligence sur data room M&A

Resume executif

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.

Probleme business

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).

Architecture technique

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.

Schema d'architecture

Emplacement reserve pour schema d'architecture (SVG / image locale).

Cas d'usage

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 & equipe

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

Prochaines etapes

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

Stack technique

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

Utilisateurs cibles

Cabinets Tech DDFonds Private EquityCorporate M&AAdvisors