Extraction de documents pertinents pour les experts en législation traitant des demandes de parlementaire

Scénario n° : 020

Auteur : Chambre des députés du Brésil

Date : 14 juin 2024
 

Objectif :

Lire le texte des demandes envoyées par les parlementaires au service de conseil législatif pour la rédaction de nouveaux projets de loi ou les recherches en vue de l’élaboration de nouveaux projets de loi, interpréter ce texte et présenter à l’expert en législation les 12 documents (minimum) les plus pertinents traitant d’un sujet similaire à celui de la demande (p. ex. les projets de loi existants, les demandes antérieures).

Acteurs :

• Parlementaires soumettant des demandes
• Experts du service de conseil législatif (experts en législation)
• Système IA d'extraction de documents pertinents traitant d’un sujet similaire à celui de la demande d’un parlementaire

Conditions préalables :

• Base de données de textes (p. ex. projets de loi existants et demandes antérieures) pour les recherches
• Processus automatisé d'indexation ou de vectorisation de documents, notamment la tokenisation et la représentation sémantique
• Base de données visant à stocker les commentaires pertinents des utilisateurs nécessaires pour améliorer les futures recherches
• Intégration aux services numériques couramment utilisés par les parlementaires et les conseillers législatifs

Scénario :

1. L'expert en législation sélectionne une demande de parlementaire.
2. Le système d'IA génère une requête de recherche de documents d'après le sujet de la demande. Cette requête peut être complétée par des informations contextuelles, notamment des lois pertinentes et des citations de projets de loi, afin d'améliorer la précision et la pertinence.
3. Le système d'IA interroge la base de données à la recherche de documents pertinents pour la requête générée.
4. Le système d'IA présente à l'expert une liste de 12 documents (minimum) classés par similarité avec le sujet de la demande. Le classement tient compte de commentaires antérieurs sur des demandes similaires.
5. L’expert évalue chaque document proposé et donne un retour d'information pertinent.

Flux alternatifs :

• Si nécessaire, l'expert peut informer le système de l'existence de documents pertinents qui ne figurent pas dans la liste fournie via l'interface du système d'IA.

Résultats attendus :

• Le processus de recherche de documents pertinents pour traiter une demande donnée est plus efficace.
• La rédaction de loi prend moins de temps.
• La pertinence des résultats du système d'IA est améliorée en continu par l'accumulation de commentaires au fil du temps.

Problèmes potentiels :

• Garantir l'amélioration continue du système d'IA au fil du temps
• Encourager les utilisateurs à formuler un avis constructif

Données requises :

• Disponibilité du contenu des lois et des projets de loi au format texte
• Respecter les exigences applicables aux documents consultés, avec une attention particulière portée à la confidentialité
• Vérification régulière de la performance du modèle d’IA

Intégration à d'autres systèmes :

• Services numériques couramment utilisés par les parlementaires et les conseillers législatifs
• Outil OCR d'extraction de texte à partir d'images, de PDF et d'autres formats
• Outils d’analyse et de compte rendu

Indicateurs de réussite :

• Rappel : proportion de documents pertinents extraits par le système
• Précision : proportion de documents extraits pertinents pour la requête
• R-précision : précision au point où le nombre de documents extraits est égal au nombre de documents pertinents pour une requête donnée
• Volume de recherches effectuées dans le système d'IA
• Nombre de commentaires pertinents transmis par les utilisateurs du système d'IA