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Utiliser l'IA pour signaler les documents confidentiels dans le cadre de litiges d'envergure

Cas de figure

Utiliser l'IA pour signaler les documents confidentiels dans le cadre de litiges d'envergure

Pour les dossiers volumineux et riches en courriels, l'examen de la confidentialité assisté par IA utilise l'apprentissage automatique et des modèles linguistiques pour classer et signaler les documents susceptibles d'être protégés, réduisant ainsi les heures d'examen manuel tout en permettant aux avocats de garder le contrôle des décisions finales en matière de secret professionnel.

Lorsqu'un dossier implique des téraoctets de courriels, l'examen manuel des privilèges devient l'étape la plus lente et la plus coûteuse de la communication préalable. L'examen des privilèges assisté par l'IA est conçu pour alléger cette charge en prédisant quels documents sont les plus susceptibles d'être protégés, afin que les avocats concentrent leur temps là où cela compte vraiment.

En pratique, plusieurs techniques fonctionnent de concert :

  • Des modèles entraînés sur les décisions des avocats pour classer les documents selon leur probabilité de protection par le secret professionnel

  • La détection des noms d'avocats, des domaines de cabinets juridiques et des formulations de conseils juridiques pour faire ressortir les candidats potentiels

  • L'analyse des communications et des fils de discussion pour repérer le privilège dans les chaînes de courriels et les pièces jointes

  • Des vérifications de cohérence qui signalent les documents codés différemment de documents similaires

Aucun outil ne devrait prendre seul la décision finale concernant la protection par le secret professionnel. Le modèle défendable consiste à utiliser l'IA pour la hiérarchisation et le contrôle de la qualité, tandis que des examinateurs qualifiés confirment les désignations et établissent le registre des documents privilégiés. La précision dépend également de la qualité des données d'entrée : un traitement propre des données, des termes de recherche judicieux et une étape de validation telle que l'échantillonnage pour mesurer la précision et le rappel avant de s'appuyer sur les résultats.

Comme les capacités des fournisseurs et les taux de précision revendiqués varient selon l'ensemble de données et évoluent avec le temps, évaluez toute plateforme sur un échantillon représentatif de vos propres documents plutôt que sur des chiffres marketing.

Pour en savoir plus sur la gestion de l'examen par l'IA à cette échelle, consultez Examen d'eDiscovery par l'IA pour les dossiers de plus de 100 000 documents.

Claira est une plateforme d'eDiscovery dotée d'IA qui applique des modèles de classification et de langage pour aider les équipes à hiérarchiser l'examen des privilèges et à réduire les heures de travail manuel tout en maintenant le contrôle entre les mains des examinateurs humains. Découvrez comment elle fonctionne sur vos données.

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