Prometea — L'IA de Buenos Aires pour la prédiction judiciaire et l'automatisation du parquet
Argentine
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Brésil · Brasília · Voir le profil de Brésil
Victor du STF classe les recours extraordinaires par thème de repercussão geral en ~5 secondes contre 44 minutes manuellement, traitant ~50 000 dossiers/an. Développé avec l'UnB ; pleinement opérationnel depuis 2020 ; mis à jour (VictorIA) en 2023.
La Cour suprême fédérale du Brésil (STF) reçoit plus de 50 000 recours extraordinaires par an, dont chacun doit être examiné pour déterminer un thème de « répercussion générale » (repercussao geral) qui lierait les tribunaux inférieurs à l'échelle nationale -- auparavant une tâche manuelle d'environ 44 minutes par dossier pour les greffiers.
Victor, lancé en 2018 en partenariat avec l'Université de Brasilia (UnB) et utilisant des réseaux de neurones entraînés sur les décisions passées du STF, convertit en texte les recours numérisés en PDF, segmente les documents et suggère un thème de répercussion générale en environ cinq secondes ; il a été pleinement intégré à la plateforme de gestion des dossiers de la cour (STF Digital) d'ici 2020, avec une version améliorée (VictorIA) introduite en mai 2023. Les greffiers examinent et valident chaque suggestion avant qu'un thème ne soit formellement appliqué, maintenant ainsi une supervision humaine.
Le résultat documenté est une amélioration de la vitesse de tri (environ 5 secondes contre environ 44 minutes manuellement), appliquée à l'échelle de l'ensemble du volume annuel de dossiers de la cour (~50 000 recours/an).
Un examen réalisé en 2023 par l'Access to Justice Lab n'a trouvé aucune statistique publiée sur les résultats en aval, tels que le délai de résolution des dossiers, la cohérence des décisions ou les taux de recours, et l'application de l'exigence d'évaluation périodique des systèmes d'IA judiciaire prévue par la résolution 332/2020 du CNJ est restée limitée ; l'effet de Victor sur les quelque 102 millions de dossiers en attente au Brésil et sur l'accès à la justice plus largement reste donc non quantifié.
Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.
D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.
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