COLIEE 2022 : vers des systèmes juridiques plus rapides et plus accessibles grâce à l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle pourrait-elle aider à construire un système juridique plus rapide et plus accessible ? En juin, Randy Goebel, membre de l'Amii, a organisé un atelier universitaire au Japon pour présenter les résultats du concours COLIEE (Competition on Legal Information Extraction/Entailment ) et montrer comment les chercheurs font progresser la recherche sur l'utilisation de l'IA pour la recherche d'informations juridiques.

Cette année, 25 équipes d'universités et d'entreprises du monde entier ont participé au concours, concevant des modèles d'intelligence artificielle capables d'effectuer des recherches juridiques. COLIEE est né il y a près de dix ans d'un partenariat entre M. Goebel et son collègue Ken Satoh, alors basé à l'Institut national d'informatique du Japon. M. Goebel, qui est professeur à l'Université de l'Alberta, explique que ce projet s'inscrivait dans le prolongement naturel des travaux réalisés au sein du laboratoire Explainable AI de l'université, qui élabore des modèles permettant d'expliquer le comportement des systèmes d'intelligence artificielle. L'assistance de l'IA pourrait rendre la recherche juridique plus précise et aider les avocats et autres professionnels à s'assurer qu'ils ont trouvé toutes les informations dont ils ont besoin. Elle pourrait également réduire les retards parfois importants qui font que les affaires juridiques peuvent s'éterniser pendant des années, ajoute-t-il.

"Dans Explainable AI, lorsqu'il s'agit de la santé et du droit - ce sont deux domaines où l'application de l'IA peut réellement avoir un impact sur le reste de la société. Des jugements juridiques plus précis et plus rapides sont une chose sur laquelle nous pouvons avoir un impact mesurable", explique M. Goebel.

Démocratiser la justice

Les systèmes juridiques peuvent être compliqués et déroutants, même pour ceux qui ont des années de formation. Les avocats, les juges et d'autres professionnels passent d'innombrables heures à examiner des documents, à rechercher la législation et les affaires pertinentes qui pourraient s'appliquer à l'affaire sur laquelle ils travaillent. En aidant à automatiser les parties les plus fastidieuses et les plus longues de cette tâche, M. Goebel espère que l'assistance de l'IA permettra aux professionnels du droit de consacrer leur temps à autre chose, tout en permettant des jugements plus rapides et plus précis.

L'utilisation de l'intelligence artificielle pour faciliter la recherche dans les lois et les affaires peut faire tomber certaines barrières qui rendent le système juridique inaccessible au profane. Il explique, par exemple, qu'un algorithme d'apprentissage automatique pourrait être intégré à un site web, ce qui permettrait de répondre à des questions juridiques simples et directes. Bien que cela ne remplace pas l'expertise humaine, cela pourrait être utile pour trouver des réponses qui ne nécessitent pas de rencontrer un avocat.

Ouvrir la jurisprudence

Lors de son lancement en 2014, COLIEE a donné aux équipes deux tâches à accomplir : les concurrents devaient concevoir leurs programmes et les entraîner sur un ensemble de données constitué d'un large échantillon de statuts civils - les lois telles qu'elles sont rédigées par les législateurs japonais. Les modèles sont ensuite testés à l'aide d'une question à réponse oui ou non tirée de l'examen du barreau japonais, notoirement difficile. Par exemple, explique M. Goebel, la question peut porter sur une situation où un homme pousse une femme pour l'écarter d'une voiture qui roule à vive allure, mais où, ce faisant, il endommage le kimono coûteux qu'elle porte. L'homme est-il responsable des dommages causés au kimono ? La première tâche consiste pour le modèle à trouver toutes les statues pertinentes. Et la deuxième tâche demande au modèle d'utiliser ces lois pour répondre à la question : responsable ou non responsable.

En 2018, COLIEE a ajouté deux nouvelles tâches couvrant différents types de connaissances juridiques. Au lieu de lois japonaises, les nouveaux défis impliquaient des données d'entraînement issues de la jurisprudence canadienne. Les concurrents reçoivent une copie d'un jugement dépouillé des références aux affaires pertinentes et doivent identifier les affaires que le juge a citées. Ce n'est pas une tâche facile : les concurrents recherchent une poignée de cas parmi des milliers de possibilités.

Dans le dernier défi, les équipes reçoivent un cas qui s'appuie sur la préséance d'un autre jugement. Leur modèle doit parcourir l'affaire en question et trouver exactement quelle section soutient la conclusion du juge dans la décision ultérieure.

Le concours COLIEE teste différentes compétences dont un outil juridique d'IA aurait besoin. Non seulement les modèles doivent être capables de rechercher efficacement des centaines de milliers de pages d'informations denses, mais ils doivent également digérer le jargon juridique et en déterminer le sens. Enfin, les équipes doivent trouver un moyen de créer un modèle capable d'établir des liens entre les affaires pertinentes et d'appliquer un raisonnement à ce qu'il trouve.

Cette année, les équipes de l'Université d'Alberta, de NeuralMind, de l'Université d'Hokkaido et de l'Université de Shizuoka ont remporté l'une des quatre épreuves du concours COLIEE.

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