Au cours des 150 dernières années, de nombreuses nouvelles technologies ont été développées dans le but principal de simplifier la vie des hommes et des femmes en effectuant des tâches répétitives à faible valeur ajoutée, voire en les remplaçant complètement. Cela permet de libérer beaucoup de temps qui peut alors être consacré à des tâches cognitives et créatives.
Dans les années 1990, nous avons assisté aux débuts de l'intelligence artificielle sous la forme de "systèmes experts" dans lesquels tous les scénarios et requêtes possibles étaient codés manuellement par des programmeurs travaillant avec des experts commerciaux. La machine pouvait alors reproduire le comportement humain, à condition de le connaître et de le coder. À l'époque, le taux de réussite de l'IA était de 100 %, mais les limites de ces systèmes experts ont rapidement été atteintes, car il était impossible de mettre en œuvre toutes les règles du comportement humain dans de nombreuses situations
Ces dernières années, les progrès de l'informatique et les investissements colossaux des grandes entreprises ont permis de passer à un nouveau modèle basé sur une nouvelle approche. Il s'agit de l'apprentissage profond, dans lequel la machine elle-même, à l'aide d'un réseau neuronal, extrait les règles à appliquer à partir de quantités astronomiques d'exemples et de contre-exemples, imitant ainsi le fonctionnement d'un cerveau humain.
Il n'est plus nécessaire de comprendre et de coder les règles comme dans les systèmes experts, il suffit de former un modèle. Les performances de ces modèles sont bien meilleures : la portée des règles est plus grande et les réponses sont plus précises, cette précision dépendant directement de la quantité de données fournies.
Cette approche d'apprentissage profond nous donne désormais accès à la vision par ordinateur et au traitement du langage naturel.
Ces algorithmes d'intelligence artificielle ont été créés il y a plus de 30 ans, mais il leur manquait la capacité de collecter, de stocker et de mobiliser des quantités suffisantes de données et une puissance de calcul suffisante pour être mis en pratique à un coût décent.
Ces barrières sont désormais tombées et l'IA commence à avoir un impact sur notre vie quotidienne en accélérant nos processus de création et de production ainsi que nos capacités cognitives.
Nous entrons maintenant dans une nouvelle ère où l'objectif est d'améliorer les capacités cognitives en "apportant des données pré-collectées aux utilisateurs" : L'IA peut lire un document, prétraiter l'information, extraire les données pertinentes et suggérer un plan d'action.
A ce stade, nous maintenons le concept de "l'homme dans la boucle" comme essentiel pour relever certains défis :
Mais les choses évoluent rapidement et nous voyons déjà des initiatives telles que la mise en place de modèles linguistiques sécurisés ou spécialisés et l'auto-affinage des résultats par l'IA.
Comme vous avez pu le constater, les systèmes juridiques et judiciaires subissent déjà l'influence de l'intelligence artificielle, et des solutions sont actuellement en cours d'élaboration afin de faciliter l'approche spécifique à chacun de ces domaines.
Cela signifie que les systèmes basés sur l'IA dans le secteur juridique sont essentiellement des moteurs de recherche de nouvelle génération qui n'apporteront de réels avantages que s'ils sont intégrés de manière transparente dans les outils déjà utilisés par les professionnels du droit et s'ils répondent à des problèmes commerciaux très spécifiques.
Dans le secteur juridique, l'intelligence artificielle (IA) prend de plus en plus de valeur, grâce aux développements et améliorations constants des réseaux neuronaux. Cette évolution a donné naissance à un marché qui s'est subdivisé :
La gestion des processus assistée par l'IA devient de plus en plus courante dans le secteur juridique. Les services juridiques peuvent passer jusqu'à 50 % de leur temps à examiner des contrats simples tels que des accords de non-divulgation, ce qui constitue un goulot d'étranglement évitable.
En automatisant l'analyse et la gestion des contrats, une entreprise peut améliorer sa capacité à conclure des contrats dans les délais, renforcer les relations avec les clients et optimiser de nombreux autres domaines opérationnels, libérant ainsi un temps et des ressources précieux pour la création de valeur.
La non-conformité à des réglementations de plus en plus strictes, telles que le GDPR, devient également de plus en plus coûteuse en termes de protection des données. La jurimétrie et la modélisation statistique des projections de litiges devraient connaître une croissance significative.
La prévision des décisions de justice est un sujet de longue date, tant en théorie qu'en pratique, dans le but d'améliorer la cohérence des décisions de justice. Diverses méthodes ont été développées, allant de simples modèles informatiques à des algorithmes d'analyse sophistiqués.
Vous souhaitez obtenir plus d'informations sur l'IA dans le secteur juridique ?
Nos experts se feront un plaisir de vous aider en vous donnant des conseils sur mesure ou en vous proposant une démonstration gratuite.
.svg)
