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Travaux originaux sur l'architecture des systèmes d'IA de production pour environnements réglementés — RAG sous RGPD et AI Act européen, déploiement de LLM souverains, et économie d'ingénierie de la conformité.

Brouillon disponible uniquement en anglais
2026·33 pages·Brouillon de travail Insightrix·EN

Génération augmentée par récupération sensible à la conformité pour les corpus de reporting financier réglementé

Une évaluation réelle sur les dépôts SEC EDGAR

CARAG est une architecture RAG en cinq étapes qui traite la conformité comme une propriété de premier ordre de l'index, du récupérateur, du générateur et du journal d'audit. Évaluée sur 6 000 dépôts SEC EDGAR réels (26 595 chunks sur sept trimestres récents), elle réduit le taux de violation de contraintes de 81,12 % à 0,00 % et le taux de divulgation en sortie de 21,29 % à 0,00 %, pour un coût Token-F1 de seulement 4,8 points et 0 ms de surcoût de latence au 95e centile.

CVR 81.12% → 0.00%ODR 21.29% → 0.00%4.8 F1 cost0 ms p95 latency overhead

Aru Bhardwaj

Fractional CTO architecting sovereign AI systems for startups and scale-ups across Europe. Custom ML, agentic RAG, and secure LLM infrastructure. 7+ years turning complex data into production intelligence.

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