Risques de biais et d'erreurs dans l'IA juridique en entreprise

Remarque : Cet article n'est qu'une des 60+ sections de notre rapport complet intitulé : The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Veuillez télécharger le rapport complet pour consulter les références.

Défi : Risque de biais et d'erreurs

Les systèmes d'IA ne sont pas infaillibles et peuvent présenter des biais ou commettre des erreurs aux conséquences graves dans les contextes juridiques :

• Les outils de recherche juridique basés sur l'IA peuvent faire preuve de biais dans les recommandations de jurisprudence, risquant ainsi de fausser l'analyse juridique.[97]

• Des cas ont été recensés où l'IA a mal interprété un langage juridique complexe lors de l'analyse de contrats, ce qui pourrait entraîner des erreurs dans leur exécution.[98]

• Les algorithmes de reconnaissance faciale utilisés dans les enquêtes judiciaires ont affiché des taux d'erreur plus élevés pour les personnes de couleur, soulevant des préoccupations quant à l'équité et à la précision.[99]

Pour atténuer ces risques, les équipes juridiques internes doivent mettre en place une supervision humaine et des mesures de contrôle qualité lors de l'utilisation d'outils d'IA.

« Lorsqu'on évalue les erreurs humaines et celles des machines, il faut déplacer l'attention des taux d'erreur vers la nature et la gravité de ces erreurs. Si certaines erreurs sont sans conséquence, d'autres peuvent être catastrophiques. Une collaboration efficace entre les humains et les machines nécessite de tirer parti de leurs points forts respectifs pour réduire l'impact des erreurs, et pas seulement leur fréquence. »

Colin Doyle, Professeur associé de droit, Loyola Law School, Los Angeles, États-Unis