Analyser les documents de copropriété par IA pour les courtiers québécois

Au Québec, vérifier une copropriété avant une transaction immobilière veut dire éplucher des dizaines de documents : déclaration de copropriété, procès-verbaux d'assemblée, états financiers, carnet d'entretien, fonds de prévoyance. Un travail manuel, long, et où une incohérence oubliée se paie cher. Box Connect automatise cette analyse pour les courtiers immobiliers.

Le problème

Les documents arrivent dans tous les formats (PDF scannés, DOCX, tableurs), font parfois plusieurs centaines de pages, et l'information utile est éparpillée. Le courtier doit en extraire des données précises, vérifier leur cohérence d'un document à l'autre, puis produire une synthèse fiable. Sans se tromper.

Notre approche

On a construit une application Next.js qui s'appuie sur Claude (Anthropic) plutôt que sur un pipeline RAG classique. Chaque document est ingéré via S3, converti et découpé si nécessaire, puis injecté directement dans le contexte du modèle via la Files API d'Anthropic. Pas d'embeddings, pas de recherche vectorielle approximative : le modèle raisonne sur le document complet.

Le traitement passe par des files RabbitMQ pour absorber les gros volumes, avec extraction en parallèle champ par champ. Chaque extraction utilise le « extended thinking » de Claude (budget de raisonnement dédié), ce qui laisse une trace de raisonnement auditable, indispensable sur du document légal. Une étape de validation classe ensuite chaque point en « conforme », « non conforme » ou « données insuffisantes », et une dernière passe génère la synthèse du dossier.

Entièrement paramétrable

Box Connect n'impose pas une grille d'analyse figée. Chaque agence définit ses propres extractions : quels points rechercher, dans quels documents, et comment les vérifier. Ces gabarits d'analyse sont enregistrés sous forme de templates réutilisables, puis mis à disposition de toute l'équipe. Un nouveau dossier hérite immédiatement des critères de l'agence : l'outil s'adapte à la méthode de chaque cabinet, et pas l'inverse.

Le stack

Next.js, Claude Sonnet 4.6 via le Vercel AI SDK et la Files API d'Anthropic, PostgreSQL avec Drizzle ORM, RabbitMQ pour le traitement asynchrone, le tout hébergé sur Kubernetes.

Résultats

• Analyse d'un dossier de copropriété complet en quelques minutes
• Extraction structurée et vérification de cohérence sur des dizaines de types de documents
• Grilles d'analyse personnalisées par agence, réutilisables sur tous les dossiers
• Chaque conclusion tracée jusqu'à la source, avec son raisonnement