Note: Cet article est l'une des 60+ sections de notre rapport complet intitul茅 : The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Veuillez t茅l茅charger le rapport complet pour consulter les r茅f茅rences.
Applications Cl茅s
Revue de Documents
Les outils de revue de documents aliment茅s par l'IA peuvent examiner et analyser un volume de documents bien plus important en une journ茅e par rapport aux examinateurs humains, ce qui acc茅l猫re le processus de revue documentaire. Les logiciels d'IA ont le potentiel de r茅duire le nombre total d'heures que les professionnels consacrent 脿 la revue de documents jusqu'脿 40 %.[12] Le march茅 mondial de l'e-discovery (qui ne constitue pas le sujet principal de ce livre blanc, mais reste pertinent pour la revue de documents) devrait atteindre 17,1 milliards de dollars d'ici 2027, l'IA jouant un r么le majeur dans sa croissance.[13]
Recherche Juridique et Analyse
Les plateformes de recherche juridique pilot茅es par l'IA peuvent r茅duire le temps de recherche jusqu'脿 70 % par rapport aux m茅thodes traditionnelles.[14]
Analyse et Gestion des Contrats
76 % des personnes interrog茅es dans le cadre d'une enqu锚te men茅e en 2023 utilisent d茅j脿 un logiciel de gestion des contrats.[15]
Conformit茅 R茅glementaire et Gestion des Risques
Les algorithmes de machine learning peuvent r茅duire les faux positifs et d茅tecter les comportements suspects, tout en classifiant les 茅l茅ments d'une transaction selon leur niveau de risque de mani猫re plus efficace que les humains.[16] L'IA et le machine learning peuvent renforcer l'efficacit茅 des syst猫mes Anti Money Laundering (AML) en am茅liorant la pr茅cision dans l'identification des transactions suspectes et en r茅duisant les faux positifs.[17] 60 % des institutions financi猫res utilisent d茅j脿 l'IA pour la gestion des risques.[18]
