Je suis associée dans un cabinet d’avocats spécialisé en droit des affaires. Je voudrais fournir aux avocats et juristes de notre cabinet des outils efficaces pour identifier la jurisprudence utilisable dans la construction de leurs arguments. Actuellement, ce processus est chronophage et comporte le risque de ne pas repérer les décisions les plus pertinentes. La masse d'informations disponible rend difficile l'obtention d'une vision claire de l'évolution de la jurisprudence, ce qui peut d’ailleurs entraîner des lacunes concernant les revirements de jurisprudence. Le Traitement Automatique des Langues peut-il aider à réduire le temps et le niveau d’expertise nécessaire pour trouver les jurisprudences pertinentes ?
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Je suis avocat et j’ai besoin d’un service de messagerie vocale intelligent pour mieux gérer les appels manqués importants.
En tant qu’expert en affaires publiques, j’ai besoin de connaître quelles sont les parties prenantes pour les dossiers qui me sont confiés. Cela implique d’identifier qui sont les parlementaires, syndicalistes, responsables d’association, responsables de grandes entreprises actifs sur chacun de ces sujets et quelles sont leurs prises de position. Ces informations sont cruciales pour bâtir ma stratégie d’influence (qui contacter, avec quels arguments) afin de concrétiser dans la loi les engagements que je porte. Cette vision doit être à large spectre (Parlement, mais aussi presse et réseaux sociaux) et mise à jour au fil de l’actualité et des interventions des parties prenantes. J’ai besoin d’outils intelligents pour automatiser et fiabiliser cette analyse qui aujourd’hui est essentiellement manuelle.
Chef de produit d'un quotidien d'actualités en ligne, je fais attention à la qualité de la section des commentaires rédigés par nos abonnés. Une façon de modérer serait de bloquer des commentaires contenant de fausses informations ou présentant un raisonnement douteux. Cependant, je dois aussi veiller à ce qu'il y ait une bonne interactivité entre les abonnés. Le blocage de commentaires, bien que simple à mettre en place, impactera non seulement la liberté d'expression mais aussi l'échange d'opinions entre les abonnés. J'aimerais savoir s'il existe des solutions moins contraignantes.
Je mets en œuvre des systèmes qui font appel à des données massives ("big data"). Afin d'être compatible avec le RGPD, j'ai mis en œuvre des techniques d'anonymisation pour les données nominatives dans les champs structurées, mais comment faire pour les données non-structurées (les textes) qui y sont associées ?