L'intelligence artificielle dans le domaine de la jurisprudence. Article 2

introduction



Nous avons commencé notre analyse du sujet actuel de l'intelligence artificielle et de son application dans le domaine de la jurisprudence par un tour d'horizon des outils d'analyse syntaxique et sémantique des textes utilisés dans le développement des solutions LegalTech.



Dans les commentaires de l'article prĂ©cĂ©dent, une question trĂšs difficile courait comme un fil rouge: pourquoi ne pas extraire du texte toutes les significations qu'il contient? Quelle est la difficultĂ© ici? Cette question est extrĂȘmement indicative, nous avons donc dĂ©cidĂ© d'y prĂȘter plus d'attention et de donner la rĂ©ponse la plus dĂ©taillĂ©e.





Donc, aujourd'hui, nous allons essayer de répondre à un certain nombre de questions apparemment simples:



  1. Comment trouver «toutes les significations» dans le texte? Quelles sont les différences de perception du texte entre un expert en la matiÚre (avocat) et un profane (développeur)?
  2. Comment ces différences affectent-elles le développement de solutions informatiques appropriées?




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«Our representation of the British Nationality Act was undertaken with no legal expert assistance. Our model of the Act expresses the layman's reading of the provisions. This in itself renders our British Nationality Act program of limited practical value. We could not use it in its present form for solving problems of British citizenship in actual legal practice».



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«A complication that we anticipated was the presence of vagueness. The act contains such vague phrases as “being a good character,” “having reasonable excuse,” and “having sufficient knowledge of English.”»



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2.3. LegalTech



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2.4. Agile LegalTech



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3.



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3.3.



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4.



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P.S.



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