Leïla Kosseim
Radboud Winkels
Randy Goebel
Début – 2018 | Fin – 2024
Durée – 6 ans
Il s’agit dans ce chantier d’analyser l’apport des outils algorithmiques capables de prédire l’issue probable d’un procès. Il importe de comprendre le fonctionnement de ces modèles afin de justifier de leur fiabilité et d’être en mesure d’en faire une commodité de travail pour les praticiens.
Chef de chantier
Kevin Ashley
Activités de recherche
Études de cas
Le projet JusticeBot (Procezeus). Ce projet de chatbot s’adresse initialement à des non-avocats. Les chercheurs ont pour objectif de développer un panel de règles dans le domaine, qui s’adresserait plus naturellement aux avocats.
Cette étude de cas établit un lien entre les chantiers 1 et 2.
Le projet de Résumé de Cas. Un algorithme d’apprentissage automatique sera formé pour générer des résumés basés sur un ensemble de formation unique constitué d’un ensemble de rapports de cas complets et de résumés préparés par des experts humains.
Publications de nos chercheurs
- Hannes WESTERMANN, Vern R. WALKER, Kevin D. ASHLEY et Karim BENYEKHLEF. « Using Factors to Predict and Analyze Landlord Tenant Decisions to Increase Access to Justice », (2019) 10 pages https://doi.org/10.1145/3322640.3326732.
- Hannes WESTERMANN, Jaromír ŠAVELKA, Vern R. WALKER, Kevin D. ASHLEY et Karim BENYEKHLEF, « Computer-Assisted Creation of Boolean Search Rules for Text Classification in the Legal Domain », (2019) Proceedings of JURIX 2019 10 pages http://ebooks.iospress.nl/volumearticle/53660.
Présentations
- Cassandra LAROCQUE-RIGNEY, Karl BRANTING, Kevin ASHLEY, Tom VAN ENGERS, « Web conference | AI’S Contribution to the Administration of Justice », programme virtuel du Laboratoire de cyberjustice, 15 juin 2020.
Partenaires
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 Partenaire industriel |
Ce contenu a été mis à jour le 14 septembre 2020 à 8 h 59 min.