Qu'est-ce que la révision d'assurance qualité (CQ) en eDiscovery ?

L'examen de contrôle de la qualité (CQ) consiste en une seconde vérification des documents déjà codés, afin de confirmer que les décisions prises lors de la première phase d'examen sont cohérentes et défendables. Il s'agit d'une étape standard du processus d'examen des documents, et non du signe d'une anomalie.

Ce que cible généralement le contrôle de la qualité

• Des échantillons aléatoires tirés des lots de chaque réviseur, qui permettent d'établir un taux d'erreur mesurable si le codage venait à être contesté.

• Des vérifications ciblées sur les décisions ayant le plus de répercussions en aval : les documents désignés comme confidentiels, les documents marqués comme non pertinents et tout élément codé de manière incohérente au sein d'une même famille ou d'un groupe de quasi-doublons.

• La cohérence entre les réviseurs, en comparant la manière dont différentes personnes ont codé des documents similaires et en corrigeant le guide de codage lorsque le désaccord découle d'une ambiguïté dans les instructions.

Comment les équipes le mesurent

La mesure la plus courante est le taux de réformation, c'est-à-dire la proportion de documents échantillonnés pour lesquels le réviseur de CQ modifie la décision initiale. Une hausse du taux de réformation dans les lots d'un réviseur indique généralement un besoin de formation. Une hausse de ce taux pour l'ensemble de l'équipe révèle plutôt la nécessité de préciser le guide de codage.

Le contrôle de la qualité est plus efficace lorsqu'il est effectué en parallèle de l'examen plutôt qu'à la toute fin. L'échantillonnage des quelques centaines de premiers documents d'un lot permet de détecter rapidement une mauvaise interprétation d'un code de problème, à un moment où un second examen est encore peu coûteux.

Lorsque l'intelligence artificielle prend en charge le premier niveau d'examen, le même principe s'applique : échantillonner les décisions du modèle, mesurer la fréquence des désaccords exprimés par un avocat et documenter le résultat. Lecture complémentaire : Le modèle de référence TAR 1 : ce que le nouveau cadre de la Sedona Conference implique pour l'examen par l'IA générative aborde la façon dont les cadres de validation mesurent la qualité de l'examen.

Claira est une plateforme d'eDiscovery propulsée par l'IA pour l'examen de documents à grande échelle. Vous pouvez réserver une démonstration pour découvrir comment elle s'intègre à un processus de contrôle de la qualité de ce type.