L’apprentissage actif continu dans le cadre de la préparation à la lutte antitrust
- Technology
besoin du client
Se préparer rapidement à une procédure antitrust à venir.
Une entreprise technologique internationale, confrontée à un litige antitrust de grande ampleur, souhaitait comprendre les risques qu’elle encourait avant de constituer son dossier. Elle avait rassemblé 240 000 documents et courriels potentiellement liés à l’affaire.
pourquoi Epiq ?
Les équipes d’Epiq en charge des technologies avancées et des services d’examen des documents avaient déjà déployé des solutions d’apprentissage actif continu dans le cadre de nombreux projets pour ce client, ce qui avait permis de réaliser des économies de temps et d’argent importantes, tout en identifiant avec précision les documents pertinents.
Solution Epiq
Epiq a facilité l’examen de premier niveau avec l’IA
Un conseiller externe a fourni un ensemble de 60 documents de base, comprenant des documents pertinents et non pertinents ainsi que des courriels. Malgré la petite taille de l’échantillon, l’algorithme de codage prédictif Reveal AI a permis d’identifier des documents probablement pertinents en évaluant le texte et de nombreux autres aspects, tels que l’expéditeur et le destinaire des courriels, les domaines de courriel dans la distribution, les types d’entreprises ou d’associations référencées.
Une fois que l’équipe en charge de l’examen a commencé à coder les documents, ceux-ci ont été renvoyés à Reveal AI pour mettre à jour le modèle de codage prédictif de façon continue de façon à éliminer les documents non pertinents.
