Les documents du marché privé bénéficient d'une vérification sur la blockchain : Inveniam et Docugami s'attaquent au déficit de confiance dans les données de l'IA

Inveniam, la société d'infrastructure de données qui ancre plus de 200 milliards de dollars d'actifs du marché privé sur la blockchain, a entrepris de combler une lacune du secteur grâce à son récent partenariat avec Docugami. 

Les deux parties se sont associées pour apporter des données documentaires vérifiables, au niveau des éléments, aux actifs du monde réel.

Comme dans la plupart des secteurs, l'intelligence artificielle a fait son entrée sur les marchés privés ; cependant, le défi des données l'a également suivie, car les données sous-jacentes aux actifs analysés sont parfois piégées dans des documents non structurés que les machines n'ont jamais été capables de lire avec précision. 

Cet accord permettra de mettre en œuvre à la fois le langage de balisage graphique de documents (DGML) de Docugami et la chaîne NVNM d'Inveniam . 

Cet accord de partenariat fait suite à des informations antérieures selon lesquelles Inveniam a annoncé son intention d'acquérir MANTRA, la blockchain de couche 1 réglementée sur laquelle NVNM Chain a été construite en tant que couche 2, dans le cadre d'une transaction qui devrait être finalisée d'ici la fin du mois. 

Cet accord faisait suite à un investissement stratégique de 20 millions de dollars réalisé par Inveniam dans MANTRA en août 2025, et les deux entreprises ont conjointement construit NVNM Chain avant qu'Inveniam ne décide de rassembler l'ensemble de la pile sous un même toit.

Quelle est la technologie exclusive de Docugami ?

DGML a été créé par Jean Paoli, PDG de Docugami, co-auteur de la norme XML 1.0 et anciendent de Microsoft Open Technologies. 

Il convertit les contrats de location, les accords de prêt, les états d'exploitation et les rapports d'évaluation en éléments de données précisément étiquetés. 

La chaîne NVNM d'Inveniam enregistre ensuite ces éléments comme des artefactsdentet horodatés sur la chaîne, créant une piste d'audit cryptographique que toute contrepartie autorisée peut vérifierdent.

DGML est différent des autres technologies de données documentaires

Il existe déjà, grâce à la technologie, la possibilité d'établir la source d'un document dans son intégralité, prouvant par exemple qu'un registre de loyers spécifique existait à un moment donné. 

DGML pousse l'innovation encore plus loin en permettant de vérifier des données individuellestracd'un document. Par exemple, le montant d'un loyer figurant dans une clause de bail spécifique, le ratio prêt/valeur d'une note d'analyse de crédit ou le résultat net d'exploitation d'un compte de résultat.

« Les décisions commerciales les plus importantes au monde sont prises sur la base de documents que les machines n'ont jamais été capables de lire correctement », a déclaré Paoli, en parlant de l'accord avec Inveniam. 

Il a déclaré : « Nous avons consacré des années à développer la technologie permettant de transformer des documents complexes en données d’une précision inégalée. En ouvrant DGML, nous invitons tous les acteurs de l’écosystème du capital-investissement à collaborer avec nous et à bâtir sur une base commune. »

La technologie de Docugami utilise des modèles de langage open source de grande taille, des modèles de raisonnement agentiel de petite taille et la génération de graphes de connaissances pour convertir des documents commerciaux complexes en données structurées et exploitables, sans nécessiter de données d'entraînement ni de modèles. 

Pourquoi les actifs tokenisés et les agents d'IA ont-ils besoin d'ancrer les données des documents sur la blockchain ?

La valeur des actifs pondérés en fonction des droits (RWA) tokenisés aurait augmenté, passant d'environ 14,1 milliards de dollars en janvier à plus de 32,4 milliards de dollars. Cependant, le problème de la qualité des données persiste, car la tokenisation ou l'attestation d'un actif privé n'est fiable que si les données sous-jacentes le sont également. 

La vérification de la source de ces données a nécessité soit de faire confiance à l'émetteur, soit de mener une vérification préalabledent à partir de zéro.

NVNM Chain, lancée le 7 mai par Inveniam en tant que Layer 2 spécialement conçue pour les marchés privés, a été pensée pour servir de couche d'attestation pour l'IA agentive. 

La chaîne NVNM enregistre l'existence de l'ensemble de données et émet des attestations de preuve d'origine, de preuve d'état et de preuve de processus qui tracles données ayant motivé chaque décision ou transaction.

Grâce à DGML, les agents d'IA pourront lire les données des documents et les rendre à la fois vérifiables et conformes aux exigences d'audit.

Selon Patrick O'Meara, président-directeur général d'Inveniam, « DGML représente une avancée fondamentale dans la manière dont nous lisons et structurons les documents qui pilotent les investissements privés »

Il a déclaré : « L’ancrage des éléments de donnéestracdu DGML sur la chaîne est le complément naturel : il garantit que les éléments de données, une fois mis en évidence, peuvent être considérés comme fiables par toutes les parties prenantes qui doivent les utiliser. »

Les deux entreprises n'ont pas encore communiqué de date quant à la mise à disposition publique de leur solution.