Le Machine learning au service des avocats

Rédigé par Laurence Kashimov-Fara, avocate au barreau de Marseille on 28 août 2018 15:28:57

L’intelligence artificielle fait peur : qu’il s’agisse de disparition d’emplois à grande échelle, de singularité technologique1 ou d’utilisations malveillantes, le sujet nourrit autant de fantasmes que de préoccupations légitimes en matière d’éthique.
Qu’est-ce que le Machine Learning, faut-il en avoir peur et quelles sont ses implications concrètes pour les avocats ?

Engineering automation building designing. Construction industry technology

1. Définitions

Le Machine Learning (apprentissage « automatique » ou « statistique ») est un sous-domaine de l’intelligence artificielle.
Il consiste en l’utilisation d’algorithmes permettant à un ordinateur ou une machine un apprentissage automatisé afin de réaliser des opérations complexes et de s’améliorer de manière autonome via le traitement d’une quantité important d’information (Big Data).

Deux types d’apprentissage sont possibles : l’apprentissage supervisé (analyse discriminatoire) ou nonsupervisé (clustering)

  • Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, la machine se réfère à des paradigmes connus pour mettre en place u
    n système de classement à partir de modèles préétablis.
  • Dans le cadre de l’apprentissage non-supervisé, la machine catégorise elle-même les données en croisant les informations à sa disposition pour rassembler les éléments présentant des similitudes.

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2. Faut-il avoir peur du Machine Learning ?

L’un des principaux enjeux du Machine Learning est l’encadrement de la méthode d’apprentissage et la prise en compte du biais technologique qui pourrait en résulter. 

En 2016, Microsoft avait créé Tay, un bot pouvant dialoguer de manière autonome avec les internautes sur twitter. Le bot a été massivement alimenté par des tweets intentionnellement racistes. En quelques heures, le bot était devenu raciste, révisionniste et misogyne. La limitation de l'apprentissage de Tay à des données sûres aurait permis d’éviter cet écueil.

Cet exemple met en exergue le manque de maturité et les limites des technologies liées à l’intelligence artificielle et au Machine Learning. Rodney Brooks, ancien directeur du laboratoire d’intelligence artificielle du MIT, cite la loi d’Amara parmi les sept péchés capitaux en matière de prédictions sur l’intelligence artificielle2 : « Nous avons tendance à surestimer l’incidence d’une nouvelle technologie à court terme et à la sous-estimer à long terme ».
Autrement dit, il y a un fossé entre les peurs, les attentes et les capacités réelles des technologies. En supposant qu’un cabinet d’avocats adopte l’ensemble des outils d’intelligence artificielle disponibles sur le marché, seulement 13% de leur travail pourrait être délégué à des logiciels3 : le temps de skynet et des robots avocats n’est pas encore venu.

Man from future with high tech smartphone glasses concept

3. Application du Machine Learning en cabinet d’avocats

Le Machine Learning a pour vocation d’aider les avocats à se concentrer sur les activités à forte valeur ajoutée via l’automatisation du recueil et de l’analyse des données. En pratique, très peu de legal techs proposent des solutions se basant sur cette technologie.

Un des principaux domaines d’application, outre la « justice prédictive », est l’audit et la vérification des contrats. Des logiciels tels que Kira, Luminance ou Softlaw s’appuient sur le Machine Learning et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing – NLP) pour analyser une masse de contrats et en extraire instantanément les clauses problématiques.

Le temps est venu de démystifier l’impact disruptif de l’intelligence artificielle sur le marché du droit et de s’emparer des nouvelles opportunités qui s’offrent à la profession grâce à l’émergence de ces nouvelles technologies.

Modern notebook computer with future technology media symbols

1 Théorie sur l’accélération du changement notamment développée par Ray Kurzweil selon laquelle à partir d’un certain niveau de développement technologique et d’intelligence artificielle, l’homme serait dépassé par des machines supraintelligentes capables de s’auto-améliorer et d’évoluer à une vitesse exponentielle hors de portée humaine

2 https://www.technologyreview.com/s/609048/the-seven-deadly-sins-of-ai-predictions/

3 “Can Robots be lawyers?”  
The end of lawyers? Not so fast.

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