Définition
La technologie d'analyse assistée (TAR) dans les litiges en Australie
La technologie de revue assistée par ordinateur est acceptée dans le cadre des litiges en Australie. Les tribunaux ont approuvé son utilisation pour les exercices de communication de documents de grande envergure, et l'apprentissage automatique, qui classe les documents selon leur pertinence probable, est désormais une méthode standard pour maintenir des coûts de communication proportionnés.
La technologie d'aide à la révision (TAR), également appelée codage prédictif, utilise l'apprentissage automatique entraîné par les décisions d'examinateurs chevronnés pour classer ou catégoriser les documents selon leur pertinence probable. Plutôt que de réviser l'ensemble des documents d'une communication de manière linéaire, l'équipe examine d'abord les éléments les mieux classés et valide la performance du modèle par échantillonnage.
L'Australie a été l'un des premiers pays de common law à adopter cette approche. La Cour suprême de Victoria a approuvé l'utilisation de la technologie d'aide à la révision pour les affaires d'envergure, et les tribunaux soutiennent depuis son utilisation lorsque les parties adoptent un processus transparent et bien documenté. Le principe directeur de la pratique australienne est la proportionnalité : lorsqu'une affaire implique des centaines de milliers de documents, les tribunaux s'attendent à ce que les parties envisagent l'utilisation de la technologie plutôt que de s'en remettre systématiquement à une révision manuelle exhaustive.
Un flux de travail TAR défendable dans le cadre d'un litige en Australie comprend généralement :
La formation du modèle par des avocats chevronnés grâce à la révision de documents échantillons
Des cycles itératifs au cours desquels le modèle apprend et reclassifie l'ensemble de documents
Une validation statistique, telle que l'échantillonnage pour mesurer la précision et le rappel
La documentation du processus, souvent convenue avec la partie adverse dans le protocole de communication de documents
Les nouvelles méthodes d'IA élargissent cette base. Les modèles de langage peuvent désormais résumer des documents, extraire des faits et repérer les éléments couverts par le secret professionnel, en plus du classement traditionnel par pertinence ; les mêmes principes de défendabilité que sont la transparence, la validation et le contrôle humain s'appliquent.
Pour savoir comment les tribunaux et les guides de pratique traitent ces nouvelles approches, voir Sedona Canada and Technology-Assisted Review in 2026, qui aborde des thèmes s'appliquant bien au-delà du Canada.
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