Confronté à un volume important de contrats non structurés, Airbus a engagé avec CGI une transformation visant à industrialiser et fiabiliser l’exploitation de ses données contractuelles. L’objectif était clair : passer d’une gestion fragmentée des documents à une base de données structurée, homogène et exploitable à l’échelle internationale.
Dans un environnement industriel exigeant, la maîtrise de l’information contractuelle constitue un levier stratégie de pilotage, de performance et de compétitivité.
Les enjeux : piloter un portefeuille immobilier mondial sur la base de données fiables
Airbus est présent sur plus de 300 sites et gère plus de 2 500 bâtiments dans le monde, représentant environ 11 km² de surface bâtie.
À cette échelle, les contrats de location encadrent les engagements financiers, les responsabilités juridiques et les conditions d’exploitation des sites. Leur maîtrise homogène est essentielle pour piloter efficacement un portefeuille immobilier mondial.
Or, une part significative de l’information contractuelle restait contenue dans des documents PDF non structurés. L’analyse des contrats reposait principalement sur une lecture manuelle, suivi d’une retranscription dans des tableurs. Chaque contrat nécessitait en moyenne trois heures de traitement.
Cette approche organisationnelle entrainait :
- Une dispersion de l'information,
- Des interprétations diverses et variées des clauses,
- Des difficultés à consolider les données à grande échelle.
A terme, ce fonctionnement réduisait la visibilité globale et limitait les marges d'optimisation.
L'enjeu était donc de structurer ces documents afin de disposer de données fiables, comparables et interrogeables, au service du pilotage et de la performance globale.
La solution développée par Airbus et CGI repose sur une approche intégrée visant à harmoniser la sémantique, automatiser l’extraction des données, fluidifier l’expérience utilisateur, connecter les informations aux outils métiers et générer de la valeur à partir des données contractuelles.
Avec CGI, nous avons structuré et fiabilisé l’exploitation de nos contrats à l’échelle mondiale. L’IA, associée à un dispositif de supervision adapté, nous permet aujourd’hui de transformer nos documents en données réellement pilotables.
Data Architect chez Airbus
La solution : une fondation sémantique et un moteur d'extraction industrialisé
Airbus et CGI on coconstruit une approche reposant sur cinq principes structurants :
- Unification de la sémantique ;
- Extraction automatisée des données ;
- Expérience utilisateur cohérente ;
- Intégration des informations dans les outils métiers ;
- Création de valeur à partir des données contractuelles.
Les experts métiers d'Airbus Real Estate ont défini ls règles de gestion et le cadre sémantique nécessaires pour standardiser l'information contractuelle dès l'origine.
CGI a traduit ces règles métiers en une solution d'IA opérationnelle déployée sur Google Cloud, en structurant les prompts et la logique d'extraction afin que le système identifie et traite avec précision les données contractuelles attendues
Le dispositif comprend : l’OCR (« Optical Character Recognition », en français reconnaissance optique de caractères) et la détection des zones pertinentes, l’identification du type de document et des dates clés, l’extraction et l’annotation des clauses, la génération d’un résumé ainsi que l’attribution d’un score de confiance.
Consciente de la nature probabiliste des outils d’IA, l’équipe projet a intégré un mécanisme de supervision humaine permettant d’activer un contrôle ciblé lorsque nécessaire : lorsque le score de confiance de l’IA n’atteint pas les seuils définis, le contrat est automatiquement orienté vers une validation experte.
Cette approche évite les workflows rigides, renforce la confiance des utilisateurs et améliore progressivement la qualité des données.
CGI a également joué un rôle opérationnel clé dans la conception et la réalisation du Proof of Concept (POC), en développant un modèle fonctionnel testé sur des contrats réels afin de démontrer une valeur métier mesurable.
Le projet a également mis en évidence l’importance de prioriser le workflow et l’interface plutôt que l’optimisation isolée des prompts, ainsi que la collaboration étroite entre IT et métiers pour faire évoluer la taxonomie avec agilité.
Les résultats : un passage à l’échelle concret et mesurable
Les résultats obtenus lors du POC sont significatifs :
- Le temps moyen de traitement d’un contrat est passé de trois heures à quarante-cinq minutes.
- Le nombre de champs extraits est passé de 25 à 100 informations structurées par contrat.
La solution permet ainsi d’extraire quatre fois plus d’informations structurées par contrat tout en réduisant le temps de traitement de 75 %.
Par ailleurs, la plateforme s’est révélée particulièrement efficiente d’un point de vue opérationnel, avec des coûts d’exploitation mensuels inférieurs à 300 €.
Au-delà de ces indicateurs, la transformation est structurelle. Les contrats ne sont plus uniquement consultés manuellement : ils alimentent désormais un système structuré permettant une exploitation plus homogène, plus rapide et plus consolidée des données contractuelles.
Airbus dispose aujourd’hui d’une base sémantique unifiée capable de soutenir l’exploitation de l’information immobilière à grande échelle et de renforcer sa capacité à piloter efficacement ses engagements dans un contexte concurrentiel exigeant.
Au-delà du périmètre immobilier initial, cette fondation sémantique et technologique ouvre la voie à l’extension des capacités de traitement automatisé de documents à d’autres domaines de l’organisation.
Une transformation pérenne
Le projet a démontré que l’industrialisation de l’IA documentaire repose autant sur la structuration sémantique et la gouvernance que sur la technologie elle-même.
En conjuguant expertise métier, structuration sémantique et IA supervisée, Airbus et CGI ont transformé un volume documentaire fragmenté en un levier durable de performance et de compétitivité.
