Contexte : Une entreprise souhaite permettre à ses employés d’interroger automatiquement une base documentaire interne volumineuse. Le Problème : Les moteurs de recherche classiques ne comprennent pas les questions en langage naturel. Contraintes : Utiliser un modèle Transformer pré-entraîné adapté au Question Answering. Gérer découpage des longs documents. Définir métriques d’évaluation pertinentes (Exact Match, F1). Prévoir stratégie de fine-tuning. Livrable attendu : Proposer une architecture complète de système QA incluant prétraitement, fine-tuning, évaluation et stratégie de déploiement.