Haute Ecole Libre Mosane

AIDALEX

Artificial Intelligence Decision Aid support tool for Legal Experts

AIDALEX

Artificial Intelligence Decision Aid support tool for Legal Experts. Système d'aide à la décision basé sur des technologies d'Intelligence artificielle pour experts juridiques

Objets et objectifs

ENJEUX
1/ L’accès et l’efficacité de la justice, ainsi que des services publics d’administration.
2/ Politique scientifique d’appropriation des technologies d’IA par les métiers juridiques et para-juridiques dans le respect de la théorie du droit et d’une méthodologie juridique pragmatique.
3/ Garantir l’accès de l’organisation judiciaire et des administrations à des outils d’aide à la décision adaptés à leurs besoins, en toute indépendance à l’égard des maisons d’édition internationales.
AIDALEX est un projet d'aide à la décision qui combine des technologies d’intelligence artificielle et d’intelligence collective à l’expertise du juriste.
OBJECTIFS

Fournir un démonstrateur de système d'aide à la décision basé sur des technologies d'Intelligence Artificielle (IA) pour experts juridiques dans le droit des affaires afin d’aider à déterminer plus rapidement (que n'importe quelle base documentaire classique) quels sont les arguments gagnants/perdants à utiliser/anticiper dans un dossier juridique. Cela permet de gagner un temps précieux à consacrer à des conseils plus personnalisés.

Démarche

Quels sera le dispositif méthodologique de prise de données, d’analyse ? Quels seront les outils utilisés ?
A. Les étapes commencent par le partage des connaissances nécessaires à la recherche interdisciplinaire et la collecte des données. Ensuite, vient la phase de modélisation des données propres au domaine juridique à structurer dans la base de connaissances.
La première étape TAL concerne l'extraction d’information.
Il s’agit ici d’analyser les documents fournis au système afin d’en extraire l’information pertinente et de la stocker au sein d’un index. Nous envisageons un processus en 3 sous-étapes :
1. Segmentation textuelle. Chaque texte sera annoté en unités documentaires afin d’isoler les différents segments juridiques.
2. Reconnaissance des entités juridiques. Les entités nommées traditionnelles – personnes, dates, organisations et lieux – seront intégrées dans un schéma d’extraction spécialisé au domaine juridique de manière à permettre l’identification de concepts tels que les sanctions, les références à la législation, les fonctions judiciaires, etc.
3. Identification des relations. Les entités reconnues à l’étape précédente seront finalement structurées au sein d’événement juridiques (jugements, etc.) afin d’apporter un niveau de représentation sémantique supérieur et d’ainsi fournir à l’utilisateur des contraintes de recherche supplémentaires.
Ces trois étapes supposent le développement d’un ensemble de ressources : un corpus de référence pour l’apprentissage automatique des modèles statistiques et des ressources linguistiques (dicos et grammaires) pour assurer une meilleure prise en compte de la terminologie juridique.
Le développement des outils et ressources sera organisé en trois tâches distinctes : (1) la définition du schéma d’extraction et l’annotation du corpus de référence ; (2) le développement des ressources linguistiques et des modèles statistiques ; (3) l’implémentation des outils de traitement automatique de la langue. 

Types de résultats

DELIVRABLE
Un démonstrateur de système d'aide à la décision, en droit des affaires, structuré en 2 composants principaux :
1. Front office offrant les fonctionnalités minimales pour une recherche juridique avancée.
2. Back office de traitement des contenus juridiques pour la mise à jour automatique par apprentissage automatisé.

Partenariats

CENTAL-UCL
ANTHEMIS s.a. (partenaire industriel)

Chercheurs

PAGACZ Pierre, p.pagacz@crig.be
FREDRICH David, d.fredrich@helmo.be
SAUVAGE Géraldine, g.sauvage@helmo.be

Contact

PAGACZ Pierre, p.pagacz@crig.be

Date de début

14-12-20

Date de fin

14-12-22