5Q IA CLARTÉ PLUMCr Qc : cinq questions permettant d’appréhender l’usage d’intelligence artificielle pour accroître la clarté du plumitif criminel québécois
Notice bibliographique
Résumé
Le plumitif est un registre judiciaire qui permet de garder une trace du deroulement de chacun des dossiers ouverts devant les tribunaux. Plusieurs etudes demontrent que son contenu est difficile a comprendre. Dans le present article, nous presentons une application web qui s’apparente aux logiciels de traduction de texte en ligne et qui permet de transformer le plumitif - un document qui consiste essentiellement en une serie d'abreviations difficiles a comprendre - en un texte clair et suivi. Pour apprehender les enjeux juridiques relatifs a cette preuve de concept, nous nous proposons de repondre aux cinq grandes questions suivantes : qu’est-ce que le plumitif ? Qu’est-ce que la clarte en droit? Pourquoi la clarte du plumitif est-elle importante ? Quels sont les elements qui nuisent a la clarte du plumitif et comment la technologie peut-elle etre un allie pour y remedier ? Quels sont les enjeux a considerer pour l’implantation de nouvelles technologies dans le contexte du plumitif ?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».