Lexum et MILA (l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal) travaillent ensemble sur une nouvelle approche d’extraction de l’information juridique

Lexum est fier d’annoncer un projet collaboratif avec MILA (l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal) cherchant à appliquer les avancés dans le domaine de l’apprentissage profond et de l’apprentissage par machine au domaine de la recherche juridique.

Ayant la possibilité de combiner des ingénieurs en informatique avec une expertise de pointe en documentation juridique, la disponibilité de grandes quantités de décisions judiciaires (plus de 2M de décisions sur  CanLII) déjà disponibles en format structuré, ainsi qu’un accès direct aux connaissances et à l’expérience de l’une des équipes de premier plan en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage profond dans le monde entier, Lexum envisage une nouvelle façon de rendre l’information juridique accessible au Canada.

CanLII utilise considérablement les hyperliens dans les lois, les règlements (articles et paragraphes) et les décisions, et tous ces éléments peuvent faire l’objet d’un suivi. Comme vous le savez (ou le supposez), il existe un logiciel qui lit le texte, et lorsqu’il voit ” Loi sur l’extradition, L.C. 1999, c 18, a. 44 (1) “ou” [2000] B.C.J. No. 1012 (QL) “, il ajoute un lien hypertexte pointant vers cette lois ou cette décision. Pour y arriver nous utilisons des heuristiques fondés sur de multiples points de référence contextuels et de métadonnées. En pratique, cette programmation heuristique fonctionne très bien.

“Bien. Mais qu’en serait-il s’il n’y avait aucune mention de la loi ou de la décision applicable? », déclare Ivan Mokanov, directeur exécutif de Lexum et chef de projet pour les initiatives Lexum – MILA.

Considérez la situation suivante:

Cas 1: alors que l’accusé était incarcéré, il a eu une conversation téléphonique avec son ex-petite amie au cours de laquelle il lui a dit à plusieurs reprises qu’il la tuera lors de sa libération si elle va de l’avant avec l’avortement planifié de son enfant. L’accusé a été accusé d’avoir proféré des menaces.

Cas 2: l’accusé a été accusé de trois chefs d’accusation de menace de causer des lésions corporelles graves. Il a écrit des lettres anonymes à trois cheerleaders de football détaillant graphiquement divers actes sexuels auxquels il souhaitait les exposer et concluait chacune avec une menace spécifiant qu’il aurait des relations sexuelles avec elles “même si je dois te violer”.

Cas 3: L’accusé […] a été jugé sur une accusation unique de prononcer une menace de mort […]. Essentiellement, la Couronne a allégué que, le 7 novembre 2012, alors qu’il était incarcéré à Toronto Don Jail, l’accusé avait menacé de tuer un agent correctionnel nommé Jason Groeneveld, qui était alors employé dans cette installation.

 

En l’absence d’une référence explicite à l’art. 264.1 (1) du Code criminel (Proférer des menaces), pouvons-nous prédire que les cas mentionnés ci-dessus traitent réellement de cette section spécifique du Code criminel? Ce résultat serait utile dans les nombreuses situations où les documents pertinents ne sont pas mentionnés pour quelque raison que ce soit.

Maintenant, pouvons-nous aller encore un peu plus loin? Et s’il n’y a aucune qualification juridique des faits?

Si les textes ci-dessus ne contenaient pas les mots – (cas 1) ” L’accusé a été accusé d’avoir proféré des menaces “; (cas 2) “L’accusé a été accusé de trois chefs d’accusation de menace de causer des lésions corporelles graves “; et (cas 3) “L’accusé […] a été jugé sur une accusation unique de prononcer une menace de mort” – pourrions-nous encore prédire que l’article 264.1 (1) du Code criminel s’applique en se fondant uniquement sur des descriptions factuelles? Ce résultat serait encore plus intéressant car il s’appliquerait potentiellement à des textes décrivant des faits tels qu’ils peuvent être fournis par des justiciables.

Fournir une qualification juridique supplémentaire, ainsi qu’une carte des sources de droit pertinentes à partir de l’expression d’un ensemble de faits, légalement qualifiés ou non, est l’un de nos objectifs en ce qui a trait à nos activités de recherche et de développement en relation avec l’IA.

Nous vous tiendrons au courant.