Thelma — Retrouver la généalogie d'une intention législative (le cas du ZAN)

Thelma est une plateforme pour les élus qui traduit les lois en enjeux locaux et bénéfices concrets. Elle permet aux élus de monter rapidement en compétence de manière ludique. Elle donne les éléments nécessaires pour s'approprier la loi et la communiquer. Elle permet aux élus décliner l'intention du législateur en actions concrètes pendant son mandat.

Le ZAN est un cas d'école pour la « généalogie d'une intention législative » :
une intention unique et datée (réduire l'artificialisation des sols, posée par
la loi Climat et Résilience du 22 août 2021) qui se retrouve précisée,
corrigée et contestée par plusieurs lois, décrets et
propositions en cours, jusqu'à aujourd'hui.

Plutôt qu'un graphe destiné à un public d'analystes, nous avons choisi de
mettre cette généalogie au service d'un public précis — les élus locaux, en
priorité les maires — avec deux volets :

Le squelette généalogique — une base structurée (lois, décrets, textes

infra-réglementaires, propositions en cours) avec pour chaque texte : date,
catégorie (fondatrice / préparatoire / sectorielle pour une loi ; noyau /
connexe pour un décret) et ses relations explicites avec les autres textes
(modifie / complète / remplace / précise / abroge).

La mise en usage — cette base alimente un tableau de bord pensé pour un

élu local : ce qui le concerne dans son mandat (frise et vue
Gantt des échéances, avec ce qui reste incertain faute d'un vote définitif
sur la proposition de loi TRACE), et comment l'expliquer à
ses administrés (fiches « argumentaire » : pourquoi le texte existe,
objections fréquentes et réponses, marges de manœuvre concrètes).

Le pipeline d'automatisation (extraction PDF → synthèse LLM → structuration en
fiches généalogiques) est fonctionnel : un script segmente un texte de loi ou
de décret, un modèle de langage (Groq, llama-3.3-70b-versatile) en extrait une
fiche structurée avec la consigne stricte de ne jamais inventer une relation
non mentionnée explicitement dans le texte. La base de données actuellement
chargée dans l'application est une transcription initiale d'un corpus de
référence transmis par le porteur du défi ; la bascule vers une génération
100 % automatisée est le script près (voir
docs/methodologie.md pour le détail de ce qui est déjà
automatisé et ce qui reste volontairement à valider par un humain — les
échéances de mandat et les argumentaires ne sont jamais publiés sans relecture).

Un second pipeline, indépendant, ingère et classe par force juridique
(contraignant vs. interprétatif) des sources juridiques connexes au ZAN
(codes, jurisprudence, droit européen), avec une confiance explicite du LLM
sur les cas ambigus plutôt qu'un classement à l'aveugle.