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L'IA générative pour l'eDiscovery de conversations en ligne

Cas de figure

L'IA générative pour l'eDiscovery de conversations en ligne

L'IA générative facilite l'eDiscovery des clavardages en résumant les longs fils de discussion, en extrayant les faits clés et en répondant aux questions sur les conversations issues d'applications comme Slack, Teams et WhatsApp, transformant ainsi des données de chat fragmentées en éléments de preuve exploitables.

Les données de chat et de messagerie (Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, SMS) font désormais couramment partie de la communication préalable et se comportent très différemment des courriels. Les conversations sont fragmentées, informelles, remplies d'émoticônes et d'abréviations, et se déroulent en continu plutôt que dans des documents ordonnés. L'IA générative est particulièrement bien adaptée pour donner du sens à ce format.

Appliquée à la communication préalable de données de clavardage (eDiscovery), l'IA générative peut :

  • Résumer des fils de discussion longs ou à participants multiples pour que les réviseurs les comprennent rapidement

  • Extraire des faits clés, des participants et des dates pour appuyer une chronologie

  • Répondre à des questions en langage naturel sur ce qui a été discuté dans l'ensemble de données

  • Regrouper des conversations connexes et faire ressortir les messages les plus susceptibles d'être pertinents

Quelques mises en garde s'imposent. La révision de clavardages dépend d'un regroupement judicieux de conversations continues en unités révisables, et tout résultat généré par l'IA doit rester lié aux messages sous-jacents afin de demeurer vérifiable et justifiable. Comme pour toute IA générative, les résultats doivent être vérifiés plutôt que crus aveuglément, et les données doivent rester dans un environnement sécurisé et à accès contrôlé.

Utilisée avec soin, l’IA générative transforme l’analyse des clavardages : plutôt que de faire défiler d’interminables journaux de messages, on travaille avec des conversations résumées et étiquetées par faits. C'est plus rapide, et plus facile à défendre.

Pour un guide pratique, consultez l'article sur l'intégration de l'historique de clavardage de l'IA dans l'eDiscovery.

Claira est une plateforme d'eDiscovery alimentée par l'IA qui applique ces techniques à l'analyse de clavardages et de documents, y compris la synthèse et l'extraction de faits sur de grands ensembles de conversations. Voyez-la en action.

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