L'IA transcrit les audiences de la Cour suprême du Royaume-Uni et les relie aux jugements écrits

Des millions de mots prononcés devant la plus haute cour du Royaume-Uni risquent d'être mal compris, mal cités ou tout simplement manqués parce que les transcrire avec précision est trop difficile et trop coûteux, selon une nouvelle étude de l'Université de Surrey.

Dans une nouvelle étude, publiée dans Applied Sciences , les chercheurs détaillent comment ils ont construit un système d'intelligence artificielle capable de transcrire automatiquement les audiences de la Cour suprême du Royaume-Uni et de les relier directement aux jugements écrits, aidant ainsi les avocats, les universitaires et le public à naviguer dans la justice comme jamais auparavant. 

Chaque année, plus de 449 000 affaires sont traitées par les tribunaux britanniques, mais les enregistrements des audiences restent difficiles à exploiter. La transcription traditionnelle est lente, coûteuse et sujette aux erreurs. Les outils de reconnaissance vocale standard peinent à comprendre le langage courant, interprétant à tort « my lady » (prononcé « mi-lady » par les avocats lorsqu'ils s'adressent à une juge) comme « melody » (mélodie) ou des termes juridiques comme « inherent vice » comme « in your advice » (in your advice). 

Pour remédier à ce problème, les chercheurs ont développé un système de reconnaissance vocale personnalisé, entraîné sur 139 heures d'audiences et de documents juridiques de la Cour suprême. En affinant le modèle avec un vocabulaire spécialisé et les règles de bienséance, le système a réduit les erreurs de transcription jusqu'à 9 % par rapport aux principaux outils commerciaux. Il s'est également avéré plus fiable pour saisir des éléments cruciaux tels que les dispositions, les noms des affaires et les titres judiciaires. 

Le professeur Constantin Orăsan, co-auteur de l'étude et professeur de technologies linguistiques et de traduction à l'Université de Surrey, a déclaré : 

Nos tribunaux traitent certaines des questions les plus importantes de notre société. Pourtant, la manière dont nous enregistrons et consultons ces audiences est ancrée dans le passé. En adaptant l'IA au langage spécifique des tribunaux britanniques, nous avons créé un outil qui rend la justice plus transparente et plus accessible, que vous soyez un avocat préparant un appel ou un citoyen cherchant à comprendre les raisons d'un jugement. 

La deuxième partie du projet a utilisé l'IA pour associer sémantiquement les paragraphes de jugements à l'horodatage précis de la vidéo où l'argument a été présenté. Un prototype d'interface permet désormais aux utilisateurs de parcourir un jugement, de cliquer sur un paragraphe et de visionner instantanément l'échange pertinent de l'audience. Les tests ont montré que le système associait correctement texte et vidéo, avec un score F1 de 0,85. 

Un score F1 est un moyen de mesurer dans quelle mesure un système équilibre deux choses : 

• Précision – parmi tous les résultats obtenus, combien étaient réellement corrects. 
• Rappel – de tous les résultats corrects qui existaient, combien il a réussi à trouver. 

Il sanctionne un système très performant dans un domaine, mais inefficace dans l'autre. Son indice varie de 0 à 1 : 

• 1,0 signifie une précision et un rappel parfaits (le système a tout trouvé et n'a fait aucune erreur). 
• 0 signifie un échec total. 

Une évaluation auprès d'utilisateurs réels a montré que l'utilisation de l'interface utilisateur améliorait considérablement leur productivité. Sans l'aide de l'IA, un expert juridique a mis 15 heures pour identifier 10 liens, tandis qu'avec l'aide de l'IA, il a pu valider 220 liens en seulement 3 heures. 

Cet outil suscite déjà l'intérêt d'organismes juridiques, notamment la Cour suprême du Royaume-Uni et les Archives nationales. En réduisant les heures de recherche manuelle à quelques secondes, il promet d'aider les avocats à préparer leurs dossiers, d'accélérer la formation juridique et de permettre au public de comprendre comment les décisions sont prises. 

https://www.surrey.ac.uk/news/justice-being-lost-translation-surrey-researchers-build-ai-fix-problem

L'étude complète a été publiée dans Applied Sciences